1分钟构建完美的系统进化树

生物信息学主要解决四个方面的问题：

生物信息学主要解决四个方面的问题：

• 基因组如何获得
• 基因组中有什么
• 比较基因组学
• 生物进化

关于微生物基因组学研究，我们前面介绍了基因组如何获得：

• • 掌握这些工具，你也是生信大神

以及基因组中有什么：

• • 昨日重现：一个软件，让我想起了生物信息学的黄金时代
• • Bakta：快速 & 标准化的细菌基因组和质粒注释工具

我们还尝试进行比较基因组学研究：

• • Snippy：微生物变异检测，又一款来自生信大神的力作

今天，我们着手完成最后一块拼图：生物进化。首先要学习的，是系统发育树的构建工具：IQ-Tree。

IQTree简介

IQTree是一款基于最大似然法（Maximum Likelihood, ML）的系统发育树构建软件，以其高效性和准确性著称。作为 IQPNNI 和 TREE-PUZZLE 的继任者，IQ-TREE 旨在应对日益增长的系统发育数据量，提供更复杂和高效的序列进化模型分析。IQ-TREE 不仅支持多核计算和分布式并行计算，还具备自动检查点功能，确保分析在中断后能够无缝恢复。 支持多种数据类型，包括SNP数据，能够处理大规模基因组数据，并提供多种模型选择和优化功能。IQTree广泛应用于基因组学研究中，帮助研究人员理解物种进化关系和基因变异。

IQTree的功能特点

1. 1. 算法高效：IQ-TREE采用高效的随机算法，能够在短时间内构建出精确的系统发育树。与传统的RAxML和PhyML相比，IQ-TREE在计算时间上具有明显优势，同时还能提供更高的支持率。
2. 2. 大数据分析：IQ-TREE支持处理成千上万条序列或比对位点的数据集，非常适合进行大规模的系统发育分析。
3. 3. 丰富的系统发育模型：IQ-TREE支持多种常见的替换模型（包括常见的DNA、蛋白质、密码子的替代模型等）、分区模型、混合模型以及多态性感知模型（PoMo），使得IQTree能够更准确地重建进化树，满足不同研究需求。
4. 4. ModelFinder：ModelFinder是IQ-TREE的另一大亮点，通过计算AIC（Akaike信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）等指标来评估不同模型的优劣，其模型选择速度比jModelTest和ProtTest快10到100倍，并能自动找到最佳的分区方案。这大大简化了模型选择的过程，减少人工干预，使得分析更加高效。
5. 5. 进化枝测试：IQ-TREE还提供了SH-aLRT和aBayes等进化枝测试方法，以及近似无偏的分支支持值计算工具UFBoot，帮助研究者更准确地评估系统发育树的可靠性。
6. 6. 高级功能：IQTree支持RAxML风格和NEXUS分区输入文件，允许用户灵活地进行分区分析。此外，它还支持使用放松的层次聚类算法以减少计算负担。
7. 7. 多格式支持：IQ-TREE 可以处理各种常见的序列对齐格式，如 PHYLIP、FASTA、Nexus、Clustal 和 MSF，并输出易于读取的报告文件和 NEWICK 树文件，以供树状图可视化软件如 FigTree、Dendroscope 或 iTOL 进一步展示。

IQTree的应用场景

IQ-TREE 广泛应用于生物信息学、基因组学和进化生物学等领域。以下是一些典型的应用场景：

• • 基因组数据分析：处理大规模基因组数据，重建物种进化树。
• • 多态性数据分析：利用多态性感知模型分析 SNP 数据。
• • 多态性数据分析：通过 ModelFinder 自动选择最佳模型，并通过 UFBoot 进行模型验证。
• • 系统发育树的可视化：生成 NEWICK 格式的树文件，便于使用 FigTree、Dendroscope 或 iTOL 等工具进行可视化。

小贴士

• • 在使用 IQ-TREE 时，可以利用 ModelFinder 功能进行最佳模型选择，以减少人工干预的需求。
• • 如果需要构建系统发育树，可以先选择最佳模型，然后再进行建树分析。
• • 在发表文献时，记得设置足够的 Bootstrap 值（如 1000 以上），以确保结果的可靠性。

总结

IQ-TREE作为一款高效且多功能的系统发育分析工具，凭借其先进的技术和丰富的功能，已经成为生物信息学和进化生物学领域的重要工具。在这个平台上，用户可以找到许多生物信息学工具的在线版本，包括IQTree。在Galaxy云平台（usegalaxy.cn）上，你可以快速上传数据、选择合适的模型并运行IQTree，从而节省大量宝贵的时间用于生物学意义的挖掘。