第六章系統(tǒng)發(fā)生分析-wenkub
2022-08-29 13:25:28 本頁面
【正文】 （ 1）序列比對 （ 2）確定替換模型 （ 3）構建系統(tǒng)發(fā)生樹 （ 4）評價所建立的樹 ?計算序列之間距離 令 S(i,j)是序列 i和序列 j比對位置得分的加權和 ),(),(),(),(1),(m a x jiSjiSjiSjiSjidrr????歸一化的距離： 其中 Sr(i,j)是序列 i和 j隨機化之后的比對得分的加權和， Smax(i,j)是可能的最大值 令 Sr(i,j)=0 為了適合于處理相似性較小的序列，可以進一步修改距離計算公式 ),(),(1),(m a x jiSjiSjid ??),(),(ln),(m a x jiSjiSjid ??? 兩類數據： – 距離 – 離散特征 離散特征數據可分為 二態(tài)特征 —— 例如： DNA序列上的某個位置如果是剪切位點 多態(tài)特征 —— 例如：某一位置可能的堿基有Ａ、Ｔ、Ｇ或Ｃ ?系統(tǒng)發(fā)生樹的構建方法分為兩大類： – 基于距離的構建方法 非加權組平均法 鄰近歸并法 FitchMargoliash法 最小進化方法 – 基于離散特征的構建方法 最大簡約法 最大似然法 進化簡約法 相容性方法 ?根據建樹算法在執(zhí)行過程中采用的搜索方式，系統(tǒng)發(fā)生樹的構建方法也可以分為以下 3類。 第二節(jié) 基于距離的系統(tǒng)發(fā)生樹構建方法 ?基本思路是： 給定一種序列之間距離的測度，在該距離測度下構建一棵系統(tǒng)發(fā)生樹，使得該樹能夠最好地反映已知序列之間的距離。 SSQ（ T）是樹 T所有預測值與實際觀察值偏差的累加和。 如果類中分類單元個數不一樣，原距離矩陣中各個距離值對新距離計算的貢獻就不一樣，或者說是經過“加權”的，稱這樣的聚類為加權分組平均。 ? 重建時將距離最小的兩個葉節(jié)點連接起來，合并這兩個葉節(jié)點所代表的分類，形成一個新的分類。 對于節(jié)點 i， 到其它節(jié)點的距離 ui 按下式進行估算： ui = ?k?i(Dik/(n2)) 這里 Dik是分類 i和分類 k之間的距離 選擇 Dijuiuj最小的一對節(jié)點 i 和節(jié)點 j 進行歸并 ? 算法如下： （ 1）初始化（與 UPGMA一樣） （ 2）循環(huán) 對于所有的分類單元 i，計算 ui = ?k?I (Dik/(n2))； 選擇一對分類單元 i 和 j ，使 Dijuiuj最?。? 將 i和 j歸并為新的類 (ij)，在樹中添加一個新的節(jié)點，代表新生成的分類，計算從 i和 j到新節(jié)點的分支長度； di,(ij） = 1/2Di,j +1/2(uiuj), dj,(ij） = 1/2Di,j +1/2(ujui) 計算新類與其它類的距離； D(ij） ,k = 1/2(Di,k + Dj,k Di,j) 刪除聚類 i和 j，添加新類 (ij)； 如果有兩個以上的分類存在，則繼續(xù)執(zhí)行循環(huán)；否則用長度為 Di,j的
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