轻松构建系统发育树第4版pdf免费在线阅读版|百度网盘下载

编者点评：实用操作方法与理论

适合生物信息学、进化生物学、基因组学等相关学科的青年学生作为入门教材阅读，也可供相关学科的研究人员和教师参考。易建系统发育树实用操作方法与理论（第4版）pdf免费版，需自行收藏。

系统发育树的简易构建实用操作方法与理论（第4版）预览

简介

系统发育分析是基因组学和生物信息学等新兴领域的核心。尽管生物信息学发展较快，但系统发育分析仍被认为是其中较难的部分。 Hall 的《Easy Building Phylogenetic Trees》是一本非常实用的书，可以帮助读者快速学习如何构建系统发育树。即使你不完全理解本书中的“了解更多”知识框，也可以完成任务。当您精通构建系统发育树时，很容易理解并熟练应用这些额外的解释和理论背景知识。

本书适合生物信息学、进化生物学、基因组学等相关学科的青年学生作为入门教材阅读，也可供相关学科的研究人员和教师参考。

目录

第一章前言

新升级的软件

什么是系统发育树？

构建系统发育树：基本介绍

扩展内容

了解更多原则

关于附录三

计算过程的简要说明以及如何获得它们

如何感谢软件作者

“易建系统发育树”支持网站

第 2 章构建系统发育树

为什么要建立系统发育树？

关于本教程

搜索与您的目标序列相关的序列

确定哪些相关序列可用于您的系统发育树分析

下载顺序

对齐序列

构建邻接 (NJ) 树

总结

第 3 章获取序列

寻找同源序列：哪些序列可用于构建系统发育树？

熟悉 BLAST 搜索

使用 BLAST 的核苷酸搜索页面

使用 BLAST 搜索相关的蛋白质序列

树构建的最终序列选择

以其他方式查找感兴趣的序列（小心！风险更高）

第 4 章序列比对

用 MUSCLE 软件比对序列

检查并手动调整对齐结果

检查平均一致性以估计对齐结果的置信度

通过调整 MUSCLE 参数设置提高对齐速度

使用 ClustalW 对齐序列

第五章系统发育树的主要构建方法

基于距离和特征的方法

你应该使用哪种方法？

第 6 章邻接树

使用MEGA5构建邻接树

无根树和有根树

评估系统发育树的可靠性

如何处理蛋白质序列？

第 7 章绘制系统发育树

改变系统发育树的外观

根系统树

保存系统树

说明

第 8 章最大简约

MP搜索方法

多棵同样简约的树

最终分析

第 9 章最大似然

使用 MEGA 进行最大似然分析

通过自举估计 ML 树的可靠性

如果是蛋白质序列呢？

第 10 章使用 MrBayes 程序构建贝叶斯树

MrBayes 概述

使用 MrBayes 估计树的一般策略

创建可执行文件

如何运行您的 MrBayes 分析？

更复杂（且有用）的“mrbayesblocks”

MrBayes 运行时的屏幕输出

如果无法获得聚合怎么办？

如何处理蛋白质序列？

可视化贝叶斯树

使用 FigrFree 软件

第 11 章使用不同的计算机平台

命令行程序

在 Macintosh 平台上运行的 MEGA 软件

行终止符问题

安装命令行程序

命令行程序的运行环境

获取和安装 MrBayes

运行实用程序

第 12 章使用 GUIDANCE 进行高级对齐

对齐可靠性问题

指导的工作原理

SmallData 数据集示例

指导的应用

第13章重建祖先序列

使用MEGA的最大似然法重建祖先序列

构建的祖先序列有多准确？

第 14 章检测自适应进化

对齐精度对自适应进化检测的影响

使用 MEGA 检测自适应进化

使用 codeml 检测自适应进化

总结

第 15 章系统发育网络

为什么只有系统发育树是不够的

有根和无根的系统发育网络

使用 splitsTree 估计无根系统发育网络

使用 Dendroscope 软件从有根树构建有根网络

第 16 章最终建议：学习编码

附录Ⅰ文件格式和相互转换

格式说明

转换格式

附录 II 其他程序

附录 III 常见问题解答

参考文献

看完

自己动手还是有收获的，适合想要入门的初学者。缺点是：1）MEGA是主要应用对象，但实际能发表的系统发育研究一般不使用MEGA的结果； 2）其实我特别希望在论文里加一些研究的例子，看看一个好的系统树是什么样的（老师上课还在吐槽，很多不做系统进化的人文章里的系统进化树都是弄乱）; 3）视觉内容还是略少。

blast 后的描述参数： 1) Max score：命中序列中得分最高的片段 2) Total score：命中序列的总分 3) Query Cover：查询序列与命中序列，即覆盖率 4）E值：E=K*m*n*(e-lambda*S) K和lambda与数据库和算法有关，是常数； m代表目标序列的长度，n代表数据库的大小，S(score)值代表序列间的间隔相似度。 E值是对S值可靠性的评价。它表明在随机条件下，其他序列与目标序列的相似性高于 S 值的可能性。所以值得...