| 簡(jiǎn)寫(xiě) | 方法名 |
|---|---|
| ML仅颇，Maximum Likelihood | 極大似然法 |
| NJ，Neighbor Joining | 鄰接法 |
| MP，Maximum Parsimony | 最大簡(jiǎn)約法 |
| ME溉奕，Minimum Evolution | 最小進(jìn)化法 |
| Bayesian | 貝葉斯分析 |
| UPGMA | 非加權(quán)組平均數(shù) |
一般最常用的是貝葉斯，其次是ML和MP
在使用NJ過(guò)程中容易產(chǎn)生LBA Long-branch attraction(長(zhǎng)吸枝現(xiàn)象)
對(duì)于NJ和ML分析蛋白質(zhì)序列選擇 Poisson Correction 泊松修正
核酸序列選擇 Kimura 2-parameter kimura-2參數(shù)
Bootstrap>70 認(rèn)為構(gòu)建的進(jìn)化樹(shù)較為可靠
進(jìn)化樹(shù)構(gòu)建常用軟件.png
序列比對(duì)建議用ClustalX
建NJ或MP樹(shù)忍啤，用MEGA就可以了加勤，非常方便
若要建ML樹(shù)推薦用phyML
建Bayes樹(shù)推薦用Parallel MrBayes
