轻松构建系统发育树第4版pdf免费在线阅读版绿色破解版

实用操作方法和理论

适合生物信息学、进化生物学、基因组学等 相关学科的青年学子作为入门教材阅读，也可供相关 学科的科研人员与教师参考。轻松构建系统发育树实用操作方法和理论(第4版)pdf免费版，需要的自取。

轻松构建系统发育树实用操作方法和理论(第4版)预览

内容简介

系统发育分析是基因组学和生物信息学等新兴领 域的核心内容。尽管生物信息学发展更为迅猛，但系 统发育分析仍然被认为是其中较难理解的部分。霍尔著的《轻松构建系统发育树》是一本非常实用的书， 会帮助读者快速学习如何构建系统发育树。即使您不 能全部理解本书中“学习更多”知识框中的内容，也 可以完成任务。当你能娴熟地构建系统树之后，就容 易理解这些附加的解释和理论背景知识，并有技巧 地加以运用。

本书适合生物信息学、进化生物学、基因组学等 相关学科的青年学子作为入门教材阅读，也可供相关 学科的科研人员与教师参考。

目录大全

第1章 前言

全新升级的软件

什么是系统发育树?

构建系统发育树：基本介绍

扩展内容

学习更多的原理

关于附录Ⅲ

计算程序简述以及如何获得它们

如何感谢软件作者

《轻松构建系统发育树》配套网站

第2章 构建系统发育树

为什么要构建系统发育树?

关于这个教程

搜索与你的目标序列相关的序列

判断哪些相关序列可用于你的系统发育树分析

下载序列

比对序列

构建一个邻接(NJ)树

总结

第3章 获取序列

搜寻同源序列：什么样的序列可以用于构建一个系统树?

进一步熟悉BLAST搜索

使用BLAST的核苷酸检索页面

使用BLAST搜索相关的蛋白质序列

建树的最终序列选择

用其他方式寻找感兴趣的序列(注意!风险较高)

第4章 序列联配

用MUSCLE软件联配序列

检查和手工调整联配结果

检查平均一致度来估测联配结果的可信度

通过调整MUSCLE参数设置提升联配速度

用ClustalW联配序列

第5章 构建系统发育树的主要方法

距离法和基于性状的方法

你应该用哪一种方法?

第6章 邻接树

使用MEGA5构建邻接树

无根和有根树

估测系统树的可靠性

如何处理蛋白质序列?

第7章 绘制系统发育树

改变系统树的外观

为系统树置根

保存系统树

说明

第8章 最大简约法

MP搜索方法

多个同等简约树

最后的分析

第9章 最大似然法

用MEGA进行最大似然法分析

用自展法估计ML树的可靠性

如果是蛋白质序列会怎么样?

第10章 用MrBayes程序构建贝叶斯树

MrBayes概述

用MrBayes估算树的一个通用策略

创建执行文件

如何运行你的MrBayes分析?

更复杂(更有用)的“mrbayesblocks”

当MrBayes运行时的屏幕输出

如果你不能获取聚合是什么原因?

蛋白质序列如何处理?

可视化贝叶斯树

使用FigrFree软件

第11章 使用不同的计算机平台

命令行程序

Macintosh平台上运行MEGA软件

行结束符问题

安装命令行程序

命令行程序的运行环境

获得和安装MrBayes

运行公用程序

第12章 使用GUIDANCE进行高级联配

联配可靠性问题

GUIDANCE是如何工作的

用SmallData数据集阐述的例子

GUIDANCE的应用

第13章 重建祖先序列

用MEGA的最大似然法重建祖先序列

构建的祖先序列有多准确?

第14章 检测适应性进化

联配准确性对于检测适应性进化的影响

使用MEGA检测适应性进化

用codeml检测适应性进化

总结

第15章 系统发育网络

为什么仅用系统树并不足够

有根和无根的系统发育网络

用splitsTree估算无根的系统发育网络

用Dendroscope软件从有根树构建有根网络

第16章 最后的建议：学习编程

附录Ⅰ 文件格式及其相互转换

格式描述

转换格式

附录Ⅱ 其他程序

附录Ⅲ 常见问题

参考文献

读后感

自己动手操作一遍还是有所收获的，适合想入门的小白。不足之处在于：1）以MEGA为主要应用对象，但实际上可以发表的系统发育研究一般都不用MEGA的结果了；2）其实我特别希望能够增加一些论文中的研究实例，看看好的系统树是什么样的（老师上课还吐槽，现在好多不做系统进化的人文章里的系统树都是乱搞的）；3）可视化部分内容还是略少。

blast之后的描述参数： 1）Max score: 命中序列中得分最高的片段 2）Total score:命中序列总得分 3）Query cover: query序列和命中序列overlap的比例，即覆盖度 4）E value: E=K*m*n*(e-lambda*S) K和lambda与数据库和算法有关，是个常量；m代表目标序列的长度，n代表数据库的大小，S（score）值表示序列间的相似程度。E值就是S值可靠性的评价。它表明在随机的情况下，其它序列与目标序列相似度要大于S值的可能性。所以它的分值...