构建分子系统树的简易方法

利用大分子序列差异构建分子系统树G成为现代系统分类和生物进化研究工作者的基本方法和工具,掌握建树方法对该领域的研究工作具有十分重要的意义。构建分子系统树的软件很多。就DNAMAN6．0和MEGA5．1联合建树的简易方法进行阐述,帮助初学者建树。     

生物软件在序列分析过程中的运用

介绍了组合使用BLAST、FASTA/BLASTScan3.2,或用多序列比对软件,从数据库中快速提取大数量目标序列,最后用MEGA4快捷编辑整理大数量序列的方法。还介绍了一种生成核酸序列与其氨基酸序列相似性百分率整合表格的方法。简述了对引物设计的基本认识并介绍了多重引物兼容性筛选软件;对构建系统发育树的认识并引出分子进化树构建软件MEGA4的使用和PAUP 4.0常用建树命令模块。期望这些方法和软件的使用能解决生物序列分析过程的常见问题。     

常用系统发育树构建算法和软件鸟瞰

系统发育树又称进化树、生命树等,在达尔文的"进化论"一书中首次出现,之后系统发育树的重构被广大生物学家所接受。该文阐述了构建系统发育树的基本流程,对目前用于构建系统发育树的四类算法(距离法、最大简约法、最大似然法和贝叶斯法)进行了详细地分析和比较,并介绍了一些常用系统发育树构建和分析软件(PHYLIP、MEGA、MrBayes)的特点。     

直突摇蚊亚科部分属基于线粒体COⅡ基因部分序列的系统发育关系(双翅目:摇蚊科)

利用线粒体CO Ⅱ部分基因序列对直突摇蚊亚科代表性属级阶元进行分子系统学研究.共测定24属30种基因序列,利用Clustal X软件对比并用MEGA 4.1软件分析其碱基组成,以Chironomus samoensis Edwards作为外群构建分子系统树.结果表明:拟开氏摇蚊属Parakiefferiella和克莱施...     

部分苔藓植物叶绿体DNArbcL-a序列的亲缘关系分析

目的:利用rbcL-a序列对13种苔藓植物进行亲缘关系分析。方法:以毛地钱为外类群,利用ClustalX2.0和MEGA4.1软件对13种苔藓植物的rbcL-a基因序列进行比对和分析,构建分子系统树。结果:13种苔藓植物的rbcL-a序列长度在643bp～656bp之间,排序后总长度为661bp,其中变异位点54个,信息位点91个。遗传距离在0.019～0.144之间,平均遗传距离为0.073。利用MP法建立的系统树显示,13种苔藓植物分为3组。结论:序列分析结果与形态学结果一致,rbcL-a序列可用于苔藓植物的亲缘关系分析。     

树鼩IL-2全长编码序列的克隆及分子特征分析

树鼩作为多种人类疾病模型已受到广泛关注,而免疫因子对于树鼩模型评价至关重要,但目前对其白细胞介素-2(IL-2)的研究鲜有报道。该实验以经ConA(concanavalin)诱导培养的树鼩淋巴细胞总RNA为模板,RT-PCR克隆出465bp的树鼩IL-2全长编码序列,并采用ClustalW软件分析其序列和分子特征。结果表明树鼩IL-2cDNA编码一个由154个氨基酸组成的蛋白质,其cDNA及氨基酸序列与人的同源性分别为93%及80%,且其整体结构与人IL-2相似。MEGA5.0软件构建的进化树表明,树鼩与人及恒河猴的亲缘关系较近。Pymol软件对树鼩和人IL-2氨基酸序列进行的三维结构模建表明,两者的IL-2分子三维空间结构基本相似,表面大部分区域所带电荷相同,但在某些区域差异较大,且树鼩多出一个糖基化位点,这些差异对抗体的结合可能存在影响。该研究为今后树鼩IL-2单克隆抗体的制备及功能研究奠定了基础。     

DNA条形码技术在中缅树鼩隆安种群和昆明种群鉴定中的研究

目的:本研究利用线粒体细胞色素C氧化酶亚基I基因(CO1)的一段保守区域作为DNA条形码技术的研究序列,探讨DNA条形码技术对中缅树鼩隆安种群和昆明种群进行分类鉴定的可行性。方法:对22只广西隆安树鼩和21只昆明树鼩样本的CO1基因进行PCR扩增、测序,应用MEGA V5软件对序列进行比对及分析其遗传距离,采用NJ法构建系统发育树。结果:中缅树鼩种群中,隆安种群、昆明种群和海南亚种的种内遗传距离为0.00%-0.79%,种群间遗传距离为9.71%-13.59%,中缅树鼩与普通树鼩的种间遗传距离为20.43%-24.11%,存在条形码间隔。系统发育树显示:隆安种群、昆明种群及海南亚种分别聚为一小支,分支置信度高达100%。结论:本研究结果表明DNA条形码技术有助于树鼩种群和亚种的分类鉴定,经CO1基因的测序分析证实广西隆安树鼩和昆明树鼩分属不同的种群。     

树鼩PSEN1全长编码序列的克隆及分子特征分析

目的 获取树鼩早老素蛋白-1(PSEN1)的全长编码序列并进行分子特征分析。方法 以树鼩脑组织总RNA为材料,通过RT-PCR、RACE-PCR扩增和序列拼接获得PSEN1基因全长编码序列,进而通过DNAMAN、MEGA等生物信息学软件对其序列和分子特征进行分析。qRT-PCR和Western Blot进一步分析PSEN1在树鼩各个组织的表达模式。结果 克隆鉴定了树鼩PSEN1基因,其cDNA的开放阅读框全长1128 bp,编码375个氨基酸。通过系统发育谱系树、氨基酸序列对比分析,发现树鼩PSEN1与小鼠、大鼠等相比更接近人类和非人灵长类动物。qRT-PCR和Western Blot的结果表明,树鼩PSEN1在脑组织的表达量明显高于其他脏器组织。结论 通过克隆树鼩PSEN1基因序列并进行分析,为今后进一步深入研究该基因功能和建立相关疾病动物模型提供理论基础。     

异齿亚纲贝类18S rRNA基因序列变异与系统发生

目的:了解异齿亚纲贝类的分类地位。方法:从NCBI数据库下载了异齿亚纲贝类中25个不同种的18S rRNA序列,用MEGA 5.0软件进行序列比对,用3种不同的算法构建出异齿亚纲的系统发育树。结果:显示缝栖蛤科最早与其它的7科分开,发生了较大的遗传分化,其余类群以较高的支持率聚在一起。在NJ树与ML树中蛤蜊科与海螂目的海螂科、蓝蛤科、船蛆科和海笋科聚在一起形成一个大支,而在MP树中蛤蜊科又与帘蛤科和蹄蛤科聚为一支。结论:25个不同种并未按照这两个目聚为清晰明确的两个大支,而是相互之间有嵌套。     

鹰科四种鸟类线粒体DNA的差异和分子进化关系的研究

采用聚合酶链反应,从雀鹰、大Kuang鹰4种鸟类中分别扩增出线粒体DNA细胞色素b基因,并测定出1086bp的碱基序列,它们之间的序列差异在10.31%-16.57%之间。DNA一序列数据显示,这4种鸟类DNA序列变异丰富,MEGA1．01数据软件构建了4种鸟类的分子系统树,与化石资料和形态学研究结果相吻合。     

MEGA5: molecular evolutionary genetics analysis using maximum likelihood, evolutionary distance, and maximum parsimony methods

Comparative analysis of molecular sequence data is essential for reconstructing the evolutionary histories of species and inferring the nature and extent of selective forces shaping the evolution of genes and species. Here, we announce the release of Molecular Evolutionary Genetics Analysis version 5 (MEGA5), which is a user-friendly software for mining online databases, building sequence alignments and phylogenetic trees, and using methods of evolutionary bioinformatics in basic biology, biomedicine, and evolution. The newest addition in MEGA5 is a collection of maximum likelihood (ML) analyses for inferring evolutionary trees, selecting best-fit substitution models (nucleotide or amino acid), inferring ancestral states and sequences (along with probabilities), and estimating evolutionary rates site-by-site. In computer simulation analyses, ML tree inference algorithms in MEGA5 compared favorably with other software packages in terms of computational efficiency and the accuracy of the estimates of phylogenetic trees, substitution parameters, and rate variation among sites. The MEGA user interface has now been enhanced to be activity driven to make it easier for the use of both beginners and experienced scientists. This version of MEGA is intended for the Windows platform, and it has been configured for effective use on Mac OS X and Linux desktops. It is available free of charge from http://www.megasoftware.net.     

产黄酮成分的绶草内生真菌的鉴定

利用薄层层析法进行的定性分析表明,分离自绶草Spiranthes sinensis的3株内生真菌产生了黄酮类化合物,在形态学鉴定的同时,扩增、测序了3株内生真菌的rDNA的ITS序列,利用MEGA4.0软件和邻接法（Neighbour-joining methods）进行了聚类分析,菌株S-1鉴定为不等弯孢Curvularia inaequalis,S-2和S-3鉴定为嗜松青霉Penicillium pinophilum。     

1株产漆酶白腐真菌的筛选和鉴定

从不同的生境采集生物样品,利用Bavendamm反应反复筛选产漆酶的白腐真菌。利用真菌通用引物对ITS1/ITS4扩增菌株rDNAITS区序列,对扩增产物进行测序。测序结果在GenBank中进行同源性搜索,下载部分具有代表性种的ITS序列进行序列比对,利用软件MEGA4构建分子系统发育树,通过序列分析,并结合形态学鉴定出4220为香栓孔菌(Trametes suaveolens)。     

Data Processing System (DPS) software with experimental design,statistical analysis and data mining developed for use in entomological research

Abstract A comprehensive but simple‐to‐use software package called DPS (Data Processing System) has been developed to execute a range of standard numerical analyses and operations used in experimental design, statistics and data mining. This program runs on standard Windows computers. Many of the functions are specific to entomological and other biological research and are not found in standard statistical software. This paper presents applications of DPS to experimental design, statistical analysis and data mining in entomology.     

一株产木质素降解酶真菌的分离与鉴定

从自然界中分离到一株产木质素降解酶真菌.平板显色反应显示,该菌株具有产多种木质素降解酶的能力,并通过酶活力测定得到证实.为确定该菌株的分类地位,对其ITS序列进行了扩增并测序,并利用MEGA4.0生物学软件计算其与同属其它菌株的遗传距离并构建系统发育树,在分子水平上确定它们之间的亲缘关系.试验结果表明,该菌株的ITS序列与Irpex lacteus乳白耙菌序列相似度达99%,且与Irpex lacteus XSD-2亲缘关系最近.     

1株产纤维素酶木霉菌种的鉴定

对自行筛选分离的1株木霉菌进行形态学及分子生物学鉴定。采用CTAB法抽提其基因组总DNA,利用真菌通用引物ITS1和ITS4扩增菌株rDNA ITS区序列,扩增产物纯化后进行测序。测序结果在GenBank中进行同源性搜索,并下载部分具有代表性种的ITS序列,利用软件MEGA4构建分子系统发育树,通过序列分析,并结合形态学鉴定该菌属于半知菌亚门,丝孢纲,丛梗孢目,木霉属,康宁木霉(Trichoderma koningii)。     

PhyloDraw: a phylogenetic tree drawing system

SUMMARY: PhyloDraw is a unified viewing tool for phylogenetic trees. PhyloDraw supports various kinds of multi-alignment formats (Dialign2, Clustal-W, Phylip format, NEXUS, MEGA, and pairwise distance matrix) and visualizes various kinds of tree diagrams, e.g. rectangular cladogram, slanted cladogram, phylogram, unrooted tree, and radial tree. By using several control parameters, users can easily and interactively manipulate the shape of phylogenetic trees. This program can export the final tree layout to BMP (bitmap image format) and PostScript. AVAILABILITY: http://pearl.cs.pusan.ac.kr/phylodraw/ CONTACT: jhchoi@pearl.cs.pusan.ac.kr     

线粒体D-loop序列变异与东方鲀属鱼类系统发育

东方鲀属的红鳍东方鲀（Takifugu rubripes）是后基因组时代的一种重要模式生物。本研究中,利用东方鲀属11种鱼类（18尾）的D-loop基因序列,对东方鲀属鱼类的系统发育关系进行研究。经序列比对排定后,分析中D-loop序列有841个位点,其中395个位点为可变位点,267个位点为系统发育信息位点。分别采用邻接法（NJ）、最大简约法（MP）、最大似然法（ML）和贝叶斯方法构建了分子系统树。研究结果表明：（1）东方鲀属鱼类为一单系类群;（2）由横纹东方鲀（T. oblongus）和铅点东方鲀（T. alboplumbeus）构成的姊妹群位于这个类群的基部。此外,本属鱼类物种分类现状还需要进一步的澄清。     

浙江4地桃花水母的rDNA-ITS序列分析

采用PCR和DNA测序技术,对浙江省4个地点桃花水母(Craspedacusta)的核糖体RNA基因内转录间隔区(rDNA-ITS)进行了扩增与测序,并与GenBank中已有的桃花水母ITS区基因序列进行比对分析,计算了它们的遗传距离,利用MEGA 4.1构建了系统发育树。结果显示:这4个地点的桃花水母与索氏桃花水母(Craspedacusta sowerbyi)的ITS区基因相似度极高,同源性都在97%以上,遗传距离保持在0～0.008之间,在进化树中与索氏桃花水母聚为同一支。研究结果表明,这4地的桃花水母都属于索氏桃花水母(C.sowerbyi)。     

MEGA: a biologist-centric software for evolutionary analysis of DNA and protein sequences

The Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA) software is a desktop application designed for comparative analysis of homologous gene sequences either from multigene families or from different species with a special emphasis on inferring evolutionary relationships and patterns of DNA and protein evolution. In addition to the tools for statistical analysis of data, MEGA provides many convenient facilities for the assembly of sequence data sets from files or web-based repositories, and it includes tools for visual presentation of the results obtained in the form of interactive phylogenetic trees and evolutionary distance matrices. Here we discuss the motivation, design principles and priorities that have shaped the development of MEGA. We also discuss how MEGA might evolve in the future to assist researchers in their growing need to analyze large data set using new computational methods.