MEGA软件的使用.docx

MEGA软件的使用.docx

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MEGA软件的使用

MEGA软件的使用

Mega是一款操作十分简便的遗传学分析软件，其界面十分友好，即使初学者也很易上手。

1、数据的录入及编辑

Mega软件能够接受多种数据格式，如FASTA格式、Phylip格式、PAUP数据格式等等。

而且Mega软件专门提供了把其他格式的数据转换位Mega数据格式的程序。

首先，打开Mega程序，有如下图所示的操作界面：

单击工具栏中的“File”按钮，会出现如下图所示的菜单：

从上图可以看出，下拉菜单有“OpenData”（打开数据）、“ReopenData”（打开曾经打开的数据，一般会保留新近打开的几个数据）、“CloseData”（关闭数据）、“ExportData”（导出数据）、“ConverToMEGAFormat”（将数据转化为MEGA格式）、“TextEditor”（数据文本编辑）、“PrinterSetup”（启动打印）、“Exit”（退出MEGA程序）。

单击“OpenData”选项，会弹出如下菜单：

浏览文件，选择要分析的数据打开，单击“打开”按钮，会弹出如下操作界面：

此程序操作界面，提供了三种选择数据选择：

NucleotideSequences（核苷酸序列）、ProteinSequences（蛋白质序列）、PairwiseDistance（遗传距离矩阵）。

根据输入数据的类型，选择一种，点击“OK”即可。

如果选择“PairwiseDistance”，则操作界面有所不同；如下图所示：

根据遗传距离矩阵的类型，如果是下三角矩阵，选择“LowerLeftMatrix”即可；如果是上三角矩阵，选择“UpperRightMatrix”即可。

点击“OK”按钮，即可导入数据。

如果是核苷酸数据，则读完之后，会弹出如下对话框：

如上图，如果是编码蛋白质的核苷酸序列，则选择“Yes”按钮；如果是不编码蛋白质的核苷酸序列，则点击“No”按钮。

之后，会弹出如下操作窗口：

此作界面的名称是“SequenceDataExplorer”，在其最上方是工具栏“Data”、“Display”、“Highlight”等，然后是一些数据处理方式的快捷按钮，在操作界面的左下方是每个序列的名称。

显示序列占了操作界面的绝大部分，与第一个序列相同的核苷酸用“.”表示，发生变异的序列则直接显示。

2、遗传距离的计算

点击Mega操作主界面的“Distances”按钮，会弹出一个下拉菜单。

如下图所示：

从上图易知，此菜单包括如下选项：

“ChooseModel”（选择模型，即选择计算遗传距离的模型）、“ComputePairwise”（计算遗传配对差异）、“ComputeOverallMean”（计算包括所有样本在内的平均遗传距离）、“ComputeWithGroupMeans”（计算组内平均遗传距离）、“ComputeBetweenGroupsMeans”（计算组间平均遗传距离）、“ComputeNetBetweenGroupsMeans”（计算组间平均净遗传距离）、“ComputeSequenceDiversity”（计算序列分歧度）。

“ComputeSequenceDiversity”选项包括四个子菜单：

“MeanDiversityWithinSubpopulations”（亚群体内部平均序列多态性）、“MeanDiversityforEntirePopulation”（整个人群平均序列多态性）、“MeanInterpopulaionalDiversity”（群体内部平均序列多态性）、“CoefficientofDifferentiation”（遗传变异系数）。

点击“ChooseModel”选项，会弹出如下操作界面：

从上述操作界面可以看出，通过此对话框可以选择计算遗传距离的模型等。

“DataType”显示数据的类型：

Nucleotide（Coding）（编码蛋白质的DNA序列）、Nucleotide（不编码蛋白质的DNA序列）、AminoAcid（氨基酸序列）。

通过“Model”选项可以选择，计算遗传距离的距离模型。

点击“Model”一行末端的按钮会弹出一选择栏。

如上图所示，对于非编码的核苷酸序列Mega程序提供了八种距离模型：

“NumberofDifference”（核苷酸差异数）、“P-distance”（P距离模型）、“Jukes-Cantor”（Jukes和Cantor距离模型）、“Kimura2-Parameter”（Kimura双参数模型）、“Tajima-Nei”（Tajima和Nei距离模型）、“Tamura3-parameter”（Tamura三参数模型）、“Tamura-Nei”（Tamura和Nei距离模型）、“LogDet（Tamurakumar）”（对数行列式距离模型）。

对于编码的核苷酸序列，其遗传距离模型如下图所示：

如上图所示，对于编码蛋白质的DNA序列，Mega程序提供了一下几种模型：

“Nei-GojoboriMethod”，“ModifiedNei-GojoboriMethoed”、“Li-Wu-LuoMethod”、“Pamilo-Bianchi-LiMethod”、“KumarMethod”。

其中Nei-Gojobori方法和修正的Nei-Gojobori方法都包含三种距离模型：

“NumberofDifferences”、“P-distance”、“Jukes-Cantor”。

对于氨基酸序列，Mega所提供的遗传距离模型如下图所示：

如上图所示，对于氨基酸序列，Mega程序提供了一下六种遗传距离模型：

“NumberofDifferences”（氨基酸差异数）、“P-distance”（P距离模型）、“PoissonCorrection”（泊松校正距离模型）、“EqualInput”（等量输入距离模型）、“PAMMatrix（Dayhoff）”（PAM距离矩阵模型）、“JTTMatrix（Jones-Taylor-Thornton）”（JTT距离矩阵模型）。

在“AnalysisPreference”操作界面中，“PatternAmongLineages”仅提供了一个选项：

“Same（Homogenous）”“，也就是说样本之间是有一定同源性的。

“Ratesamongsites”提供了两个选项：

“UniformRates”和“Different（GammaDistributed）”。

“UniformRates”意味着所有序列的所有位点的进化速率是相同的。

选择“Different（GammaDistributed）”，意味着序列位点之间的进化速率是不相同的，可以利用Gamma参数来校正，系统提供了四个数值可供选择：

2.0、1.0、0.5、0.25；软件使用者也可以自行决定Gamma参数的大小。

设置完毕后，在此界面中点击“OK”按钮，即可返回Mega操作主界面。

选择主操作界面“Distance”中的“ComputePairwise”选项，可以计算样本之间的遗传距离的大小，其操作界面如下图所示：

“DataType”显示数据的类型，图中为“Nucleotide”。

“Analysis”显示计算分分析的类型，图中为“PairwiseDistanceCalculation”（配对差异距离计算）。

“Compute”显示所要运行的对象，又两个选项：

“Distanceonly”（仅计算遗传距离）和“Distance&Std.Err”（计算遗传距离和其标准误）。

“IncludeSites”显示利用哪些位点来计算，如果数据类型是不编码蛋白质的核苷酸序列，则全部参与计算，如果是编码蛋白质的核苷酸序列，则可以选择哪些位点（如密码子的第2位等）来参与运算。

“SubstitutionModel”是替代的模型，在下边“Model”中可以进行选择。

“SubstitutionstoInclued”选择哪些替代类型（如下图所示）被用于运算，d选项将转换和颠换全部包括在内，s选项仅包括转换，v选项仅包括颠换，R为转换和颠换的比值，L为所有有效的普通位点的个数。

“PatternamongLineages”和“Ratesamongsites”上文已有介绍，不再详述。

点击“Compute”按钮，即可开始计算。

其显示运算结果的界面如下图所示：

上图是计算出的各个样本之间的遗传距离的矩阵。

在最下端的状态栏，显示的是所利用的遗传距离模型，如图中所示：

Nucleotide：

Kimura2-parameter。

“File”按钮共有四个下拉菜单：

“ShowInputDataTitle”（显示输入数据的标题）、“ShowAnalysisDescription”（显示分析信息的描述）、“Export/PrintDistance”（输出或打印距离矩阵）、“Quitviewer”（退出此操作界面）。

“Display”按钮共有四个下拉菜单：

“ShowPairName”（显示配对序列的名字）、“SortSequence”（用何种方式对序列进行排序）、“ShowNames”（显示序列的名字）、“ChangeFont”（改变字体）。

“SortSequence”有两个选项：

“Original”（按原先输入的顺序）和“ByName”（通过序列的名字）。

点击“Average”按钮可以计算平均的遗传距离，此按钮提供了四个下拉菜单：

“Overall”（所有样本之间的平均遗传距离）、“WithinGroups”（组内平均遗传距离）、“BetweenGroups”（组间平均遗传距离）、“NetBetweenGroups”（组间平均净遗传距离）。

在上述按钮下方还有六个按钮，如下图所示。

点击第一个按钮可以使数据以下三角矩阵的方式显示；点击第二个按钮可以使数据以上三角矩阵的方式显示；选中第三个按钮可以显示配对的序列的名字，点击第四个按钮，可以减少数据小数点后的位数；点击第五个按钮，可以增加数据小数点后的位数；拖动第六个按钮中的小竖条可以改变数据显示的宽度。

点击“File”下拉菜单中的“Export/PrintDistance”选项，会弹出如下图所示的对话框：

“OutputFormat”选项可以确定输出数据的格式：

“Publication”（一般格式）和“Mega”（Mega格式，把此数据保存可直接由Mega程序打开，进行构建系统发育书等遗传分析）。

DecimalPlaces（小数位的大小），“MaxEntriesperline”（每一行最多能显示的数据的个数）。

通过“Matrix”可以选择输出数据矩阵的方式：

“Lower-left”（下三角矩阵）和“Upper-right”（上三角矩阵）。

点击“Print/SaveMatrix”按钮，可以输出数，会弹出如下图所示的操作界面：

在上图中的数据和文字可以直接进行拷贝，粘贴到文本文档或MicrosoftWord文档中。

在此操作界面中，首先显示数据文件的一些信息，如数据文件的标题、总的样本个数、核苷酸替代的距离模型等。

然后是每个序列的名字，之后是序列之间的距离矩阵。

将此距离矩阵保存，可以用Mega或其他系统发育分析软件来做系统树。

点击Mega软件操作主界面的“Distances”下拉菜单中的“ComputeOverallMean”选项，可以计算所有序列的所有位点的平均遗传距离，其操作方法和界面同“ComputePairwise”相仿。

其运算结果如下图所示：

点击Mega软件操作主界面的“Distances”下拉菜单中的“ComputeWithinGroupMeans”选项，可以计算每个组组内的平均遗传距离，其操作方法和界面同“ComputePairwise”相仿。

其运算结果如下图所示：

点击Mega软件操作主界面的“Distances”下拉菜单中的“ComputebetweenGroupMeans”选项，可以计算分组之间的平均遗传距离，其操作方法和界面同“ComputePairwise”相仿。

其运算结果如下图所示：

点击Mega软件操作主界面的“Distances”下拉菜单中的“ComputenetbetweenGroupMeans”选项，可以计算分组之间的平均遗传距离，其操作方法和界面同“ComputePairwise”相仿。

其运算结果如下图所示：

点击Mega软件操作主界面的“Distances”下拉菜单中的“ComputeSequenceDiversity”选项中的“MeanDiversityWithinSubpopulations”，可以计算亚组之间的平均遗传距离，其操作方法和界面同“ComputePairwise”相仿。

其运算结果如下图所示：

点击Mega软件操作主界面的“Distances”下拉菜单中的“ComputeSequenceDiversity”选项中的“MeanDiversityforEntirePopulation”，可以计算整个群体的平均遗传距离，其操作方法和界面同“ComputePairwise”相仿。

其运算结果如下图所示：

点击Mega软件操作主界面的“Distances”下拉菜单中的“ComputeSequenceDiversity”选项中的“MeanInterPopulationDiversity”，可以计算群体内部的平均遗传距离，其操作方法和界面同“ComputePairwise”相仿。

其运算结果如下图所示：

点击Mega软件操作主界面的“Distances”下拉菜单中的“ComputeSequenceDiversity”选项中的“CoffientofDifferentiation”，可以计算群体的变异系数，其操作方法和界面同“ComputePairwise”相仿。

其运算结果如下图所示：

3、系统发育树的构建

Mega程序构建系统发育树的功能很强大。

它提供了四种构建系统发育树，还包括一些检验程序。

这四种构建分子系统树的方法为：

Neighbor-Joining（NJ，邻接法）、MinimumEvolution（ME，最小进化法）、MaximumParsimony（MP，最大简约法）、UnweightedPairGroupMethodWithArithmeticMean（UPGMA，算术平均的不加权对群法）。

其中，NJ法和UPGMA法都属于距离法。

其操作界面如下图所示：

邻接法是距离法构建系统发育的常用方法，此方法基于最小进化原理，而不使用优化标准。

邻接法中一个重要概念就是“近邻”。

在谱系树上，如果两个分支之间只通过一个内部节点相连，那么这两个分支就被称为“近邻”。

完全解析出的进化树是通过对完全没有解析出的“星型”进化树进行“分解”得到的，分解的步骤是连续不断地在最接近（实际上，是最孤立的）的序列对中插入树枝，而保留进化树的终端。

于是，最接近的序列对被巩固了，而“星型”进化树被改善了，这个过程将不断重复。

这种方法并不检验所有可能的拓扑结构，因此相对而言运算速度很快，也就是说，对于一个50个序列的进化树，只需要若干秒甚至更少。

具体操作：

输入数据，点击Mega操作主界面“Phylogeny”中的“ConstrcuctPhylogeny”选项中的“Neighbor-Joining（NJ）”，会弹出如下操作界面。

此操作界面可以显示数据的类型、计算分析的类型、构树的方法等等。

点击“PhylogenyTestandoptions”后边的按钮，可以设置检验的类型：

None（不进行检验）、“Bootstrap”（自展法检验）、“InteriorBranchTest”（内部分支检验）。

选择后两种检验方法，可以设置自展的次数等等。

设置完毕后，点击下边有对号标记的按钮即可返回原操作界面。

其操作界面如下图所示：

点击“Model”按钮，可以选择计算遗传距离所用的距离模型。

其它按钮的解释和使用前边已有介绍，这里不作赘述。

设置完毕后，点击“Compute”按钮，即可开始计算分析。

结果界面如下图所示：

上图即是利用邻接法构建的系统发育树。

点击此操作界面中的“File”按钮，会弹出一下拉菜单（如下图所示），此菜单包括八个选项：

“SaveTreeSession”（保存树文件，快捷方式为Ctrl+S）、“ExportCurrentTree”（导出当前的谱系树）、“ExportAllTrees”（导出所有的谱系树）、“ShowInformation”（显示有关谱系树的一些信息）、“Print”（打印）、“Printinasheet”（在一张纸中打印）、“Printersetup”（启动打印机）、“ExitTreeExplorer”。

点击“SaveTreeSession”选项，可以将树文件保存，有关系统树的所有信息都被存储。

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