多方法构建系统发育树

Question

有没有什么方法可以构建出综合多种方法的系统发育树，比如ML、贝叶斯的结果直接在一棵树上展示

Answer 1

本答案参考 多次询问 ChatGPT-3.5 后选择的最佳回答，若是满意，还请采纳，谢谢

以下是在R语言和Linux环境下构建系统发育树并综合多种方法结果的相关方法：

一、R语言中的实现

（一）使用ape包和phytools包

1. 数据准备
   • 首先，需要有合适的序列比对数据。假设我们有一个以FASTA格式存储的多序列比对文件，可以使用read.alignment函数（ape包）将其读入R中。

     library(ape)
     alignment <- read.alignment("your_sequence.aln", format = "fasta")
     

2. 构建基于最大似然法（ML）的树
   • 使用phangorn包来进行最大似然法的树构建。首先将比对数据转换为适合phangorn包处理的格式，然后构建树。

     library(phangorn)
     phyDat <- phyDat(alignment, type = "DNA")
     dm <- dist.ml(phyDat)
     treeML <-NJ(dm)
     fitML <- pml(treeML, data = phyDat)
     fitML <- optim.pml(fitML)
     

3. 构建基于贝叶斯方法的树（近似实现）
   • 在R中，可以使用MrBayes包通过系统调用的方式来运行MrBayes软件（在Linux环境下）进行贝叶斯分析，然后将结果读回R中。不过这需要MrBayes软件已经安装在系统中并且可被调用。

     system("mb your_mb_control_file.ctl")# 运行MrBayes分析，这里的控制文件需要提前编写好
     treeBayes <- read.nexus("output_trees.nex")# 读回贝叶斯分析得到的树文件
     

4. 整合结果
   • 可以使用phytools包中的函数来可视化整合后的结果。例如，可以将ML和贝叶斯树的分支长度等信息进行比较和合并展示。

     library(phytools)
     # 假设要将ML树和贝叶斯树的分支长度进行对比并可视化
     plotTree(fitML$tree, ftype = "i", lwd = 2)
     add.simmap(treeBayes, cols = "blue", prompt = FALSE)
     

二、Linux环境下的实现

（一）使用RAxML（最大似然法）和MrBayes（贝叶斯方法）

1. RAxML构建ML树
   • 在Linux终端中，安装RAxML软件后，可以使用以下命令构建最大似然树。

     raxml -s your_sequence.aln -m GTRGAMMA -n ml_tree
     

   • 这将根据输入的序列比对文件（your_sequence.aln），使用GTR + GAMMA模型构建最大似然树，并将结果输出为名为RAxML_bestTree.ml_tree的文件。
2. MrBayes构建贝叶斯树
   • 编写一个MrBayes的控制文件（例如my_mb.ctl），其中包含数据文件的路径、模型设置等信息。

     begin mrbayes;
     set autoclose = yes;
     execute your_sequence.aln;
     lset nst = 6 rates = invgamma;
     mcmc ngen = 1000000 samplefreq = 1000;
     sumt;
     end;
     

   • 然后在终端中运行MrBayes：

     mb my_mb.ctl
     

   • 这将运行贝叶斯分析，结果将存储在一些输出文件中，例如your_sequence.t等。
3. 整合结果
   • 可以使用一些可视化工具，如FigTree（它有Linux版本）来同时加载ML树和贝叶斯树的结果文件，然后手动调整布局来在视觉上整合这两种结果。例如，在FigTree中，可以打开RAxML_bestTree.ml_tree和your_sequence.t文件，然后通过调整颜色、分支样式等方式来对比和展示这两棵树的相关信息。

在实际操作中，要注意不同方法对数据的要求、模型假设等可能存在差异，并且整合结果需要谨慎解释，确保生物学意义的合理性。