Computational Methods in Phylogenetic Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Bioinformatics by the Bay

作者:Jagota, Arun K./ Masso, Majid

出品人:

页数:74

译者:

出版时间:

价格:29.95

装帧:Pap

isbn号码:9780970029768

丛书系列:

图书标签:

• phylogenetics
• computational biology
• evolutionary biology
• algorithms
• bioinformatics
• mathematical modeling
• statistics
• data analysis
• phylogenetic methods
• computational science

树木的编织：演化关系与生物信息学的交汇 引言： 在生命科学的宏大叙事中，理解不同物种之间亲缘关系的演化历程，是揭示生命多样性、功能演化和生物适应机制的关键。从最早的分类学尝试到今天基于海量基因组数据的系统发育分析，这一领域经历了深刻的变革。本书旨在深入探讨现代系统发育学（Phylogenetics）的核心概念、计算工具及其在生物学研究中的广泛应用。我们不侧重于特定计算方法的技术细节或算法的推导，而是聚焦于如何应用这些工具来构建、评估和解释演化树，并将其融入到更广阔的生物学研究框架中。 第一部分：系统发育学的基石——概念与历史的演进 本部分将追溯系统发育分析的历史脉络，从林奈的分类学思想，到达尔文的演化论，再到亨奇格（Hennig）的支序学（Cladistics）革命。我们将阐释系统发育学的基本术语，如祖征（Apomorphy）、质征（Plesiomorphy）、外群（Outgroup）和内群（Ingroup）的精确含义。理解这些基础概念，是正确构建和解读任何演化树的前提。 系统发育学的核心目标： 不仅仅是排列物种，而是重建它们共同祖先的真实演化历史。我们将讨论“物种”的界定在不同时间尺度上的复杂性，以及如何将分子数据和形态学数据整合到统一的分析框架中。 树的形态与解释： 详细剖析分支图（Tree）的各种表示形式——包括有根树（Rooted）与无根树（Unrooted）、分支长度的生物学意义（如替换率或时间），以及如何识别并避免常见的树图误解。例如，相邻关系比分支顺序更重要等基本原则。 第二部分：数据驱动的演化重构——从字符到矩阵 系统发育分析的质量，首先取决于输入数据的质量和适当性。本部分将聚焦于如何准备和处理用于构建演化树的原始数据，特别强调分子数据在当前研究中的主导地位。 形态学数据： 尽管分子数据日益重要，形态学特征（如骨骼结构、器官形态）在宏演化研究中仍不可替代。我们将讨论如何将定性或定量的形态特征转化为可供计算分析的字符矩阵，以及编码过程中的潜在偏差。 分子序列的准备： DNA、RNA和蛋白质序列是现代系统发育分析的支柱。本章将详细介绍序列比对（Sequence Alignment）的重要性。我们将探讨多序列比对（Multiple Sequence Alignment, MSA） 的挑战——如何精确对齐高度保守或快速演化的区域，以及如何使用不同的比对策略（如保守区域选择、缺口处理）来影响最终的拓扑结构。比对质量直接决定了后续模型的有效性。 替代模型（Substitution Models）： 不同的生物分子（核酸或氨基酸）在演化过程中遵循不同的速率和模式。本节将介绍进化模型选择的重要性，例如JC69, K2P, GTR等核苷酸模型，以及Dayhoff, JTT, WAG等氨基酸模型。选择恰当的模型，是保证后续统计推断准确性的关键步骤，避免了用错误的“演化假设”去拟合数据。 第三部分：推断拓扑结构——模型的选择与比较 一旦数据准备就绪，核心任务便是利用不同的计算范式来推断最有可能的演化树。本书将对主流的拓扑推断方法进行功能性概述，强调它们背后的哲学差异，而非繁琐的算法细节。 基于距离的方法（Distance-Based Methods）： 介绍如何从序列数据计算演化距离矩阵，并使用邻接法（Neighbor-Joining, NJ） 和UPGMA等方法快速构建初步树。重点讨论这些方法的计算效率与对模型依赖性的权衡。 基于字符的方法（Character-Based Methods）： 最大简约法（Maximum Parsimony, MP）： 阐述其“最少步骤”的原则，以及如何处理同义替换和趋同演化带来的挑战。 最大似然法（Maximum Likelihood, ML）： 将概率论引入系统发育推断。我们关注于如何用给定的进化模型，计算出数据在特定树结构下出现的概率，并寻找使该概率最大化的树。这需要对模型参数有深刻理解。 贝叶斯推断（Bayesian Inference, BI）： 介绍其与ML法的区别，即如何使用先验知识（Prior）和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法来探索后验概率分布，从而获得拓扑结构及其参数的完整概率区间。 第四部分：拓扑的检验与评估——置信度的量化 构建出的树仅仅是一个“最佳推测”，任何推断都带有不确定性。本部分专注于量化这种不确定性，这是科学严谨性的体现。 自举重采样（Bootstrapping）： 详细解释自举法在评估分支支持度中的作用，理解其局限性（如对模型和数据的依赖）。 后验概率与分支检验： 在贝叶斯框架下，如何利用后验概率来评估分支的可靠性。讨论如何解读不同检验值（如Bootstrap值、BPPS值）在演化树上的分布，以确定哪些关系是高度确定的，哪些是模糊的。 替代模型的检验： 介绍如何使用似然比检验（Likelihood Ratio Tests, LRTs）来比较不同进化模型（如是否包含速率异质性、是否允许不同位点有不同速率）的拟合优度，确保分析基于最准确的演化描述。 第五部分：演化树的应用与拓展——跨越学科的整合 系统发育分析的真正价值在于其在各个生物学分支中的应用。本书的最后部分将展示如何将推断出的演化树转化为有意义的生物学见解。 分子钟（Molecular Clocks）： 探讨如何利用化石记录或其他外部约束条件，结合分子数据，来估计物种分化的绝对时间。这要求对计时模型（如随机游走、约束的速率模型）有清晰的认识。 性状演化与祖先状态重构（Ancestral State Reconstruction）： 展示如何利用已确定的树形拓扑来推断关键生物性状（如栖息地、毒性、基因功能）在演化历史中的起源和转变点。 系统发育信号的检测： 讨论如何检验特定的生物学特征是否在树上呈现出显著的“信号”（例如，是否具有趋同性或保守性），并引入如Pagel’s $lambda$ 等参数来量化这种信号强度。 宏基因组学与生态学中的应用： 简要介绍系统发育树如何作为框架，用于理解微生物群落的多样性、共生关系以及宿主-病原体间的协同演化模式。 结语： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解构建和解释演化树背后的理论逻辑和实用考量。它强调的不是对某一个软件的精通，而是对系统发育学作为一种科学范式的理解：数据驱动的假设检验、模型选择的重要性，以及最终将树形解释为生命演化故事的艺术。

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