维普资讯 http://www.cqvip.com 植物学通报２ＯＯ３，２０（４）：４６２～４６８ ａ 成‘ 砌Ｄ，Ｂｏｔａｎｙ 分子进化生物学中序列分析方法的新进展① 张原 陈之端 （中国科学院植物研究所系统与进化植物学重点实验室北京 ］０００９３） 摘要简要介绍了分子进化生物学中序列分析方法的最新进展，特别强调了似然比检验和贝叶斯推论 在分子进化和系统发育假说检验中的重要性，并介绍了新方法的一些成功应用，同时还给出了一些重要 的信息资源。 关键词序列分析方法，似然比检验，贝叶斯推论，分子系统与进化 Ｒｅｃｅｎｔ Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｏｆ Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ Ｂｉｏｌｏｇｙ① ＺＨＡ Ｇ Ｙｕａｎ ＣＨＥＮ Ｚｈｉ—Ｄｕａｎ （１ａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ跏 ＆Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ Ｂｏｔａｎｙ，Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆＢｏｔａｎｙ，Ｔｈｅ ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃ／ｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００９３） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ．ｗｅ ｍａｄｅ ａ ｂｒｉｅｆ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｃｅｎｔ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｏｆ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ａｎａｌｙｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ ｍｏｌｅｃ￣ａｒ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ ｂｉｏｌｏｇｙ．Ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ，ｗｅ ａｄｄｒｅｓｓｅｄ ｔｈｅ ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｃｅ ｏｆ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｒａｔｉｏ ｔｅｓｔ ａｎｄ Ｂａｙｅｓｉｎａ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ··ｔｅｓｔｉｎｇ ｏｆ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｈｙｌｏｇｅｎｙ ｒｅ·· ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｓｏｍｅ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄｓ ｗａｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ＳＯｍｅ ｉｍｐｏｒ— ｔａｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｗｅｒｅ ｇｉｖｅｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ａｎａｌｙｆｉｓ ｍｅｔｈｏｄｓ，Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｒａｔｉｏ ｔｓｅｔ，Ｂａｙｅｓｉａｎ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｐｈｙｌｏｇｅｎｙ ａｎｄ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ 随着人类基因组计划工作草图在２０００年６月公布，以及在此前后，包括大肠杆菌、酿 酒酵母、果蝇和家鼠等模式生物基因组计划的相继完成，后基因组时代已经到来（郝柏林 和张淑誉，２００２）。特别是拟南芥和水稻基因组计划的完成，为比较植物学研究提供了前 所未有的机遇（Ｂｅｎｎｅｔｚｅｎ，２００２）。 与此同时，分子进化生物学也进人了发展的黄金时期（根井正利和库马，２００２）。若干 基因组计划所产生的海量数据，为研究模式生物之间的系统发育关系，以及基因组或多基 因家族的进化开辟了无限的前景。同过去分子生物学概念和技术对于进化生物学所产生 的巨大单向冲击形成鲜明对照的是，进化生物学思想和方法正在广泛深刻地影响着分子 生物学和基因组学的研究方式——特别是在发育生物学、分子病毒学和免疫生物学中尤 为明显。 目前，序列分析方法在分子进化生物学中处于核心地位，同时也构成了生物信息学 （ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ）的重要组成部分（郝柏林和张淑誉，２ＯＯ２）。本文简要回顾该领域的历史和 （Ｄ本研究得到国家自然科学基金委重点项目３０１３００３０和中国科学院知识创新工程重要方向项目Ｉ￣ＣｆｆｔＺ－ＳＷ－１０１Ａ资 助。ｓｕｐｐ０ｎｅｄ ｂｙ ｔｈｅ Ｎ￣ｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ（ｇｒａｎｔ ｋｅｙ ｐｍｊｅｃｔ ３０１３００３０）ａｎｄ ｔｈｅ Ｉ：ｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ （ｇｒａｎｔ Ｘ Ｓｗ－１Ｏ１Ａ）。 作者简介：张原，男，２４岁，硕士生。２００１年在北京师范大学生命科学学院获学士学位，现在中国科学院植物研究所 系统中心从事分子生物地理学和生物信息学研究。 收稿日期：２００３－０５－２１ 接受日期：２００３－０６－３０ 责任编辑：崔郁英 ；ｉ ㈡： ！ 莨窿 维普资讯 http://www.cqvip.com ４期 张原等：分子进化生物学中序列分析方法的新进展４６３ 最新进展，并重点介绍最大似然法、似然比检验和贝叶斯系统发育分析方法的原理及其在 若干方面成功应用的例证，以及对于研究思路的影响，同时还给出相关的信息资源获取的 方式。 １历史的回顾 ２０世纪５Ｏ年代末，应用数学方法和电子计算机技术解决生物分类问题的新兴学科 数量分类学诞生了（徐克学，１９９４）。而（（Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｔａｘｏｎｏｍｙ｝（Ｓｏｋａｌ ａｎｄ Ｓｎｅａｔｈ，１９６３）一书的出版，是数量分类学发展史上的里程碑，标志着该学科的初步完善。 当时的数据基本上都是表型性状，如形态、解剖和生理性状等，分析方法主要是对性状进 行编码，然后使用多元统计学中的聚类分析进行量化研究。 中性学说的提出标志着群体遗传学深入到分子水平，同时也为后来的分子进化生物 学奠定了坚实的理论基础。与此同时，蛋白质电泳技术的引入使得定量估计群体遗传变 异成为可能，它的应用揭示了自然界大多数群体中存在着大量遗传变异，从而促进了群体 遗传学的发展（Ｎｅｉ，１９７５）。相应地，也出现了一些分析此类数据的软件，如ＢＩＯＳＹＳ．２等。 ２０世纪８Ｏ年代末至９０年代初，一方面由于ＰＣＲ技术使得ＤＮＡ快速测序成为可能， 许多不同类群的大量ＤＮＡ序列得以确定；另一方面则是因为数据分析的统计学方法和计 算机技术的发展（包括新方法的建立和发展以及高速个人计算机的升级换代），使得对于 ＤＮＡ序列数据进行广泛深入而又简便易行的分析成为可能。 针对ＤＮＡ序列数据，重建系统树的常用算法有３种（郝柏林和张淑誉，２０ｏ２）：基于距 离的最小进化法（ｍｉｎｉｍｕｍ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）和基于性状的最大简约法（ｍａｘｉｍｕｍ ｐａｒｓｉｍｏｎｙ）、最大 似然法（ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）。最小进化法要求根据某种替代模型计算序列间的距离，从而 构建进化距离最小的树，作为对于系统树的最优估计。最大简约法源于形态性状的研究， 理论基础是Ｏｃｋｈａｍ哲学原则，即解释一个过程的最好理论是所需假设数目最少的那个。 该算法假设４种核苷酸可以突变为与自身不同的任何一种，则对于任一给定的拓扑结构， 可以推断每个位点的祖先状态，计算出用来解释整个进化过程所需的最小替代数目，对所 有可能的拓扑结构进行计算并挑选出所需替代数目最少的拓扑结构作为最优系统树。 最大似然法也是根据特定的替代模型分析既定的一组序列数据，使所获得的每一个 拓扑结构的似然值最大。挑选出其中最大似然值最大的拓扑结构作为最优系统树。其分 析的核心在于替代模型——根据碱基频率的相等或不等、转换和颠换速率的相等或不等、 位点间替代速率异质性的有无以及不变位点比例的高低等若干特征可以有５６种之多。 而模型的正确选择也就成为最大似然法的关键之所在。 由于无法直接考察有机体之间的系统关系，因此也就不存在评估系统树的绝对标准。 但是，无论使用何种方法重建系统树，都必须对其分支格局的统计置信度进行检验。常用 的２种方法是自举法（ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）和刀切法（ｊａｃｋｋｎｉｆｅ）（郝柏林和张淑誉，２ＯＯ２）。前者从原 始数据集中以相同的概率抽取每个位点（由于随机性，有些位点重复了，有些则缺失了）， 直到新建数据集同原始数据集的位点总数相等，然后对于产生的新数据集建树，重复若干 次，得到特定分支格局出现的频率——自举值；后者同前者的差别仅在于新建的数据集要 比原始数据集小，而且不包含重复位点。 维普资讯 http://www.cqvip.com 植物学通报 加卷 ２新方法的原理 近年来，概率论和高级统计学被广泛地应用于分子进化生物学，并且取得了显著成 果。大量的序列进化模型（假说）被提出，并在实际工作中不断得到检验，新方法层出不 穷，特别是似然比检验（１ｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｒａｔｉｏ ｔｅｓｔｓ）和贝叶斯推论（Ｂａｙｅｓｉａｎ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ）在假说检验 中的应用，代表了方上的重要进展，为很多过去难以处理的重要问题提供了强有力的 解决方法（Ｈｕｅｌｓｅｎｂｅｃｋ ａｎｄ Ｒａｎｎａｌａ，１９９７；Ｈｕｅｌｓｅｎｂｅｃｋ ｅｔ ａｌ，２０００；２００１）。 ２．１最大似然法和似然比检验 最大似然法（ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）是估计统计参数的常用方法（Ｈｕｅｌｓｅｎｂｅｃｋ ａｎｄ Ｒａｎ— ｎａｌａ，１９９７；Ｙａｎｇ，２００２）。假设观察到序列数据（Ｄ）的概率为Ｐ（Ｄ；０），其中０是拟合数据的 进化模型参数。由于数据已知，可以将Ｐ视作未知参数的函数，记作Ｌ（ｅ；Ｄ）＝Ｐ（Ｄ；０），Ｌ 就是似然函数，能够使得Ｌ及其对数似然值ｌ＝Ｉｎ Ｌ最大化的０值，就是模型参数的最大 似然估计。 似然比检验则进一步提供了模型选择（假说检验）的有效方法。假设复杂模型（备择 假说）有Ｐ个参数，其对数似然值为ｌ ＝Ｉｎ Ｌ１；而简单模型（零假说）则有ｑ个参数，其对数 似然值为ｌｏ＝Ｉｎ ｒｏ，那么，用于比较两个假说的似然比统计量定义为： Ａ＝Ｌｏ／Ｌ１ 特别地，在简单模型是复杂模型的特例（即将复杂模型的某些参数设置为相等或者固 定值，如０或１时，就可以得到简单模型），也就是说，二者嵌套（ｎｅｓｔｅｄ）的情况下，Ａ永远 小于１，而 ２Ｉｎ Ａ＝２ＡＩ＝２（１１—１０） 在零假说为真的情况下近似地服从 分布，自由度ｄ．ｆ．＝Ｐ—ｑ。若检验统计量２ＡＩ 的观察值大于事先指定的 临界值，则拒绝零假说，接受备择假说；反之亦然。 ２．２贝叶斯推论 系统发育的贝叶斯推论是建立在后验概率（ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）基础上的，贝叶斯公 式： Ｐ［ ＩＤａｔａ］：Ｐ［ＤａｔａｌＴｒｅｅ］×Ｐ［ ］／Ｐ［Ｄａｔａ］ 被用于整合树的先验概率Ｐ［Ｔｒｅｅ］和似然Ｐ［Ｄａｔａｌ Ｔｒｅｅ］，以获得树的后验概率分布。 树的后验概率Ｐ［１＇砌 Ｉ Ｄａａｔ］可视作该树为真的可能性。有关类群历史的推断就是根据树 的后验概率进行的。具有最高后验概率值的树的分支格局即可作为对于有关类群系统发 育关系的最佳估计。通常情况下，所有树的先验概率被认为是相等的，似然值则是在序列 进化的标准Ｍａｒｋｏｖ模型下计算得到的。 因为后验概率不仅涉及所有的树，而且对于每一棵树还整合了枝长和替代模型参数 值的所有可能组合，所以不可能采用常规的分析方法解决。所幸的是，一系列数值方法可 以用于近似地获取后验概率，其中最有用的就是Ｍａｒｋｏｖ链Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ算法。其基本思想 是建立Ｍａｒｋｏｖ链，以替代模型参数作为状态空间，其静态分布就是参数的后验概率分布。 通过计算机模拟和抽样技术获得分支格局的后验概率。同以往的最大似然法相比，贝叶 斯推论的优越性在于：能够以很高的计算速度处理大型数据集，同时还提供了衡量树可信 维普资讯 http://www.cqvip.com ４期 张原等：分子进化生物学中序列分析方法的新进展４６５ 性的有效参数——后验概率。 表１似然比检验和贝叶斯推论在分子进化生物学中的应用 Ｔａｂｌｅ １ Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｒａｔｉｏ ｔｅｓｔ ａｎｄ Ｂａｙｅｓｉｎａ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ ｂｉｏｌｏｇｙ 内容 原理 程序 参考文献 Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌ ＤＮＡ替代模型的选择 ＤＮＡ ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｃ￣ 似然比检验 Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ Ｍｏｄｅｌｔｅｓｔ ３．０６ ｍｏｄｄ ｓｅｌｅｃｔｉｃ￣ ｒａｔｉｏｔｅｓｔｓ （Ｐｏｓａｄａ ａｎｄ Ｃｒａｎｄａｌｌ，１９９Ｓ） Ｋａｒｏｌ ｄ ２００１ 系统树的重建 贝叶斯推论 ＭｒＢａｙｅｓ ３．０ Ｍｕｓｈｙ ｄ ．２００１ ２ ｎ Ｉｙ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｃ￣ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｉｎｆｅｒｅｍｅ （ＨｕｅｌＲｓｅｎｂｅｅｋ ａｎｄ ￣ｃｌｕｉｓｔ，２００１） ３ 分子钟假说的检验 Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｌｏｃｋ Ｙｏｄｅｒ ａｎｄ ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ ｔｅｓｔ Ｙｍｇ，２Ｏ０Ｏ 正选择位点的检测和识别 似然比检验 ＰＡＭＬ（Ｙｍｇ，１９９７） ４ ｌｎｖｅｓｔｉｇａｔｉ￣ａｎｄ ｉｄｅｎｔｔｉｆｃａｔｉｃｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｒａｔｉｏ Ｂｉｄｍ－ｓＩｄ ａｎｄ ０ｆ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｓｅｌｃｅｔｉｃ￣ｓｉｔｓｅ ｔｅｓｔｓ Ｙｍｇ，２ＯＯ３ 生物性状的进化 Ｐａｇｅｌ，１９９４；Ｐａｇｅｌ， ５ Ｔｈｅ ｅｖｏｌｕｔｉｃ￣０ｆ ｂｉｄｏ￣ Ｄｉｇｃｌ－ｅｔｅ １９９７；Ｐａｇｅｌ，１９９９ａ； ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ Ｐａｇｅｌ，１９９９ｂ ３新方法的应用 以列表形式给出了新方法在某些方面的成功应用（表１）。 Ｍｏｄｅｌｔｅｓｔ是根据等级制似然比检验原理进行ＤＮＡ替代模型选择的程序，能够筛选最 优进化模型，采用尽可能少的参数，尽可能好地拟合数据，估计模型的若干参数，如替代种 类，碱基频率、不变位点和位点间替代速率异质性等等。检验结果即可用于最大似然法分 析和贝叶斯推论中。 ＭｒＢａｙｅｓ是根据贝叶斯推论和Ｍａｒｋｏｖ链Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ算法重建系统树的程序，目前已 经得到了广泛的应用。它不仅能够建树和估计特定分支格局的后验概率，还能够估计替 代模型的参数值。因此，无论对于分子系统发育还是分子进化研究，都是很有用的。 ＰＡＭＬ是应用最大似然法和似然比检验研究分子进化的程序，目前主要用于分子钟 假说的检验和正选择位点的检测和识别两个方面。在分子钟检验中，局域分子钟（１ｏｃａｌ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｌｏｃｋ）的概念被用于构建假说。相对于全局分子钟（ｇｌｏｂａｌ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｌｃｏｋ，系统树 的所有分支替代速率完全一致）和无分子钟（所有分支替代速率完全）这两种极端情 况，局域分子钟对于事先确定的几个类群指定不同的替代速率，即群内速率一致，群间速 率。这样，对于全局分子钟、局域分子钟和无分子钟这三个模型依次进行似然比检 验，就可以确定分支间进化速率的最优模型。 对于特定类群的编码蛋白质基因而言，根据密码子水平上的异义替代速率ｄＮ和同义 替代速率ｄｓ的比值∞＝ｄＮ／ｄｓ，相应位点可以分为三类，即：负选择位点（∞＜１）、中性位点 （∞＝１）和正选择位点（∞＞１）。其中，中性位点的替代基本不影响蛋白质结构功能，因此 不受选择作用。负选择位点对于维持蛋白质的正常结构具有关键作用，很难在被替代的 ｝ｉ瞧． ．ｉ ｉ； 维普资讯 http://www.cqvip.com 植物学通报 ２ｏ卷 情况下维持正常功能，因此受到负选择（削弱），该位点的氨基酸替代速率很低；正选择能 够赋予蛋白质新的结构或功能，有利于个体的生存和繁殖，因此受到正选择（加强），该位 点的氨基酸替代速率很高。正、负选择位点的检测和识别对于理解蛋白质的结构和功能 具有重要意义。 Ｄｉｓｃｒｅｔｅ是在系统树已知的基础上应用似然比检验生物二态性状进化模式的程序，可 以检验一对性状在进化过程中是否相关，以及各自的进化方式，如正向速率和反向速率是 否相等，是渐变的（ｇｒａｄｕａ１）还是点断（ｐｕｎｃｔｕａｔｉｏｎａ１）的，等等。 综上所述，似然比检验和贝叶斯推论对于分子进化生物学的推动是巨大的。在未来 的研究中，序列分析流程似可整合如下：（１）对联配好的数据集进行模型选择，获得最优的 替代模型；（２）重建贝叶斯系统树；（３）检验分子钟假说，可能的话，可以标定分子钟并估算 分歧时间；（４）根据贝叶斯系统树考察重要性状的进化模式；（５）若是编码蛋白质的基因， 还可以进行重要位点的检测和识别。目前，该流程的尝试性应用已经取得了良好的效 果①。 ４信息资源 由于分子生物学技术和序列分析方法的迅猛发展，可以预见，分子进化生物学在后基 因组时代的重要作用将更为显著。而以序列分析为基础的生物信息学也将在分子进化生 物学中发挥不可替代的作用。因此，有必要介绍一些重要的分子进化生物学和生物信息 学的资源及其获取方式。 上述４种常用程序的主页分别是： Ｍｏｄｅｈｃｓｔ主页ｈｔｔｐ：／／ｉｎｂｉｏ．ｂｙｕ．ｃｄｕ／Ｆａｃｕｌｔｙ／ｋａｃｌｃｒａｎｄａＵ—ｌａｂ／ｍｏｄｅｈｅｓｔ．ｈｕｎ ＭｒＢａｙｅｓ主页ｈｔｔｐ：／／ｍｏｒｐｈｂａｎｋ．ｅｂｃ．ｕｕ．ｓｅ／ｍｒｂａｙｃｓ／ ＰＡＭＬ主页ｈｔｔｐ：／／ａｂａｃｕｓ．ｇｅｎｅ．ｕｃ１．ａｃ．ｕｋ／ｚｉｈｅｎｇ／ｚｉｈｅｎｇ．ｈｔｍｌ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ主页ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｎｌ￥．ｒｄｇ．ａｃ．ｕｋ／ｚｏｏｌｏｇｙ／ｐａｇｅｌ／ 分子进化的专业期刊有： Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＭｏｌｅｃｕｌａｒ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ主页：ｈｔｔｐ：／／ｈｎｋ．ｓｐｒｉｎｇｅｒ．ｄｅ／ｌｉｎｋ／ｓｅｒｖｉｃｅ／ｊｏｕｍａｌｓ／Ｏ０２３９／ ｉｎｄｅｘ．ｈｕｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏ￣口ｎｄ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ主页：ｈｔｔｐ：／／ｍｂｅ．ｏｕｐｊｏｕｒｎａｌｓ．ｏｒｓ／ 此外，根井正利和库马著的《分子进化与系统发育》更是国际上该领域的最新教材。 目前，国际上最重要的生物信息中心是： 美国国家生物技术信息中心（ＮＣＢＩ）ｈｔｔｐ：／／ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ 欧洲生物信息学研究所（ＥＢＩ）ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｂｉ．ａｃ．ｕｋ／ 欧洲分子生物学信息网（ＥＭＢｎｅｔ）ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｍｂｎｅｔ．ｏｒｓ／ 欧洲分子生物学实验室（ＥＭＢＬ）ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｍｂｌ－ｈａｍｂｅｒｇ．ｄｅ／ 同国际上生物信息学的蓬勃发展相比，我国的生物信息学研究才刚刚起步。１９９７年 ｑ 曼，（印刷中） 正旺， 郑楠，２ｏｏ３．似然比检验和贝叶斯推论在雉科分子系统学中的应用．北京师范大学学报（自然科学版） ｊ ｌ 曩蕊 － 维普资讯 http://www.cqvip.com ４期 张原等：分子进化生物学中序列分析方法的新进展 ４６７ ３月，北京大学生物信息中心（ｃＢＩ）成立；２０００年３月，中国科学院上海生命科学研究院生 物信息中 １￣．（ＢｉｏＳｉｎｏ）成立。这两个中心的网页很值得访问： ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｂｉ．ｐｋｕ．ｅｄｕ．ｏｎ／ ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｓｉｎｏ．ｏｒｇ 华北制药集团的谈杰建立的生物软件网ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏ－ｓｏｆｔ．ｎｅｔ能够为访问者提供 免费的下载服务，许多国际自由软件都可以在那里获得。 此外，郝柏林、张淑誉的《生物信息学手册》和张成岗、贺福初（２００２）的《生物信息学方 法与实践》都是学习生物信息学的好教材。 参考文献 张成岗，贺福初，２ＯＯ２．生物信息学方法与实践．北京：科学出版社 郝柏林，张淑誉，２ＯＯ２．生物信息学手册．第二版，上海：上海科学技术出版社 根井正利，库马编著，２ＯＯＯ．吕宝忠，钟扬，高莉萍译，２ＯＯ２．分子进化与系统发育．北京：高等教育出版社 徐克学，１９９４．数量分类学．北京：科学出版社 Ｂｅｒｍｅｔｚｅｎ Ｊ，２ＯＯ２．Ｏｐｅｎｉｏｇｔｈｅ ｄｏｏｒｔｏ ｏ０｜ ｖｅ ｐｌａｎｔ ｂｉｏｌｏｇｙ． ，２９６：６０～６３ Ｂｉｅｌａｗｓｋｉ Ｊ Ｐ，Ｙａｎｇ Ｚ，２ＯＯ３．Ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ￣ｌｅｔｅｃｔｉｎｇ ａｄ印ｄｖｅ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ａｆｔｅｒ ｄｕｐｌｉｃａｔｉｏｎ．．，Ｓｔｍａ Ｆｕｎａ Ｃ．ｏａｏｍ．３：２０１～２１２ Ｈｕ ｓｅＩｌｌ ＪＰ，Ｒａｎｎａｌａ Ｂ，１９９７．Ｐｈｙｌｏｇｅｎｙｍｅｔｈｏｄｓ珊ｏｔ＂ａｇｅ：ｔｅｓｔｉｎｇ ｈ１，ｐ嚏ｌ１ｅｓｅｓｉｎ ａｎ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ ｅ￣ｌｔｅｘｔ．＆／，ａｒｃｅ，２７６： ２２７～２＝ｌ２ Ｈｕｅｌｓｅｎｂｅｃｋ ＪＰ，Ｒｏｎｑｕｉｓｔ Ｆ，２００１．ＭＲＢＡＹＥＳ：Ｂａｙｅｓｉａｎｉｎｆｅｒｅ￣ｅ ０ｆｐｈｙｌｏｇｅｎｙ．Ｂ／ｏ／ｎｆｏｒｍａ￣，１７：７５４～７５５ Ｈｕｅｌｓｅｎ￣ｋ Ｊ Ｐ，ｌｔｏｎｑｕｉｓｔ Ｆ，Ｎｉｅｌｓｅｎ Ｒ，２ＯＯＯ．Ａｏ。０ｎｍ∞ｄａｔｉＩＩ】ｇ ｏｈｙｌｏ￣ａｃ ｌＪｌｌｃ髓ｔａｉｎｔｙ ｉｎ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ ｓｔｕｄｉｅｓ．Ｓ画ｍ ，２８８： ２３４９～２３５ｏ Ｈｕｅｌｓｅｎｂｅｃｋ Ｊ Ｐ，Ｒｏｎｑｕｉｓｔ Ｆ，Ｎｉｅｌｓｅｎ Ｒ，２００１．Ｂａｙｅｓｉａｎ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｔ＂ｒ￣ｙｌｏｇｅ，ｌｙ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ ｂｉｏｌｏｇｙ．＆／，ａｒｃｅ， ２９４：２３１０～２３１４ ＫａｒｏｌＫＧ，ＭｃＧ呻毗ＲＭ，ＣｉｌｎｉｎｏＭＴ，２００１．Ｔｈｅ ｃｌｏｓｅｓｔｌｉｖｉｎｇ ｒｅｌａｔｉｖｅｓ ｏｔ＂ｌａｎｄ ｐｌａＩＩｔｓ．＆妇，２９４：２３５１～２３５３ Ｍｕｎ￣ｈｙ Ｖ，ｒ Ｊ，Ｅｉｚｉｒｉｋ Ｅ，０’Ｂｆｉｅｎ Ｓ Ｊ，２００１．Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｅａｒｌｙ ｐｋｌｃｅｎｔａｌ ｍａｍｍａｌ ｒｌｌｄｉｉｌｌｉｏｎ Ｉｌｇ Ｂａｙｅｓｉ￣ｐｈｙｌｏｇ￣ｔｉｅｓ． Ｓｃ／ｎｅｃｅ，２９４；２３４８—２３５１ Ｎｅｉ Ｍ．１９７５．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｒｏｐｕｌ￣ｏ．Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ａｎｄ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ．Ａｍｓｔｅｔｄａｎ：Ｎｏｒｔｈ－Ｈｏｌｌａｎｄ Ｐｒｅｓｓ ＰａｇｅｌＭ，１９９４．Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ∞ｐｈｙｌｏｇｅｎｉｅｓ：ａ ｇｅｎｅｒａｌｍｅｔｈｏｄｆ ｔｈｅ ｃ０ｍ ｖｅｎｌｙｓｉｓ ｏｔ＂ｄｉｓｃ￣ｄ Ｈ舵ｌｓ． Ｐｒｏｃｅｅｄｂ￣ｏｆｔｈｅ Ｒｏｙａｌ Ｓｏｃ／ａｙ ｒ ，２５５：３７～４５ Ｐａｇｅｌ Ｍ，１９９７．Ｉｎｆｅｒｉｒｎｇ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｆｒｏｍ ｏｈｙｌｏ￣ｅｓ．Ｚ．ｏｄｏｇ￣ｓ呐船（Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｔ＂ｔｈｅ Ｒｏｙａｌ Ｓｗｅｄｉｓｈ Ａｃ，，ａｅｍｙ）２５ｔｈ Ａｎｎｉｖ￣ＳｐｅｃｉａｌＩｓｓｕｅ ｏｎ Ｖｈｙｌｏ￣ｔｉｅｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔ￣ａｔｉｃｓ，２６（４）：３３１～３４８ Ｐａｇｅｌ Ｍ，１９９％．Ｉｎｆｅｒｒｉｎｇｔｈｅ ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ ｐａｔｔｅｍｓ ｂｌｏｌｏｇｉｅａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ．Ｎａｔｕｒｅ．４１０１：８７７～８８４ Ｐａｇｅｌ Ｍ，１９９９ｂ．Ｔｈｅ ｍａ．，ｄｒａｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｒｅｅｏ．ｓｔｍｃｔ１．ｇ ａｎｃｅｓｔｒａｌ ｅ，ｈａｌ＇ａｃｔｅａ＂８ｔｓｔｅ￥ｏｔ＂ｄｉ￥ｃＩ￣ｅ ｅｈａｒａｅｔ￣ｏｎ ｐｈｙｌｏ￣ｉｅｓ５ Ｂ／ｏ／，４８：６１２～６２２ ＰｏｄｉａＤ，ＣｒａｎｄａｌｌＫＡ，１９９８．ＭＯＤＥＬ￣：ｔｅｓｔｉｎｇｔｈｅｍｏｄｅｌ ｏｔ＂ＤＮＡ ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ．Ｂ／ｏ／ｎｆｏｒｍａｔ／ｅｓ，１４（９）：８１７～８１８ Ｓｏｋａｌ Ｒ Ｒ，Ｓｈｅａｔｈ Ｐ Ｈ Ａ，１９６３．Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆＮｕｍｅｒｉｃａｌ ＴａｘｏｎｏｍｙＳａｎ ＦＨｍｌｄｓｃｏ．Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ：Ｆｒｅｅｍａｎ Ｐｒｅｓｓ Ｓｗｏｆｆｏｒｄ Ｄ Ｌ，１９９３．ＰＡＵＰ：ＰｈｙｌｏｇｅｎｅｔｉｃＡｎａｌｙｓｉｓ ＵｓｉｎｇＰａｒｓｉｍｏｎｙ．０ｌ∞咖，ＩＬ：ｍｉｎｏｉｓＮａｔｕｒａｌｔｔｉｓｔ￣ｙ Ｓｌ，ｒｖｅｙ Ｙａｎｇ Ｚ，１９９７．ＰＡＮＬ：ａｐｒｏｇｒａｍｆ０ ｐａｃｋａｇｅｆｏｒ ｐｈｙｌｏｇｅｎｅｔｉｅ ｎｌｙｓｉｓｂｙ ｎｍ ｎｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ．ＣＡＢＩＯＳ１５：５５５—５５６ Ｙａｎｇ Ｚ，２ＯＯ２．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｌｏｃｋ．Ｉｎ：ｌ＇ａｇｅｌ Ｍ ｅｄ，Ｏｘｆｏｒｄ Ｅｎｅｙｄｏｍｄｉａ ｏｔ＂Ｅｖｏｌｕ￣ｏｎ．Ｏｘｆｏｒｄ：Ｏｘｆｏｒｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ７４７～７５０ ＹｏｄｅｒＡＤ，ＹａｎｇＺ，２ＯＯＯ．Ｅｓｔｉｍ￣ｏｎ ｏｔ＂ｐｒｉｍａｔｅ ｓｐｅｃｉａｔｉｏｎ ｄａｔｅｓ ｕ商喀ｌｏｃａｌｍｏｌｅｃｕｌａｒｄｏｃｋｓＢ／ｏ／Ｅｖｏ／，１７：１０８１～１０９０ ｉ套 ｌ｝； 维普资讯 http://www.cqvip.com 植物学通报 ２０卷 ｌ琢之端，中国科学院植物研究所系统与进化植物学重点实验 室研究员，博士生导师。１９８５年毕业于山东大学生物系。１９９２年８ 月在中国科学院植物研究所获得博士学位。近年来一直从事的研 究领域是植物系统发育重建和演化，即利用多学科的手段，特别是 分子系统学方法，通过研究进化速率不同的基因或ＤＮＡ片段的核 苷酸序列，在较高分类阶元上，探讨植物的系统发育关系和演化，并 将形态学、古植物学和分子系统学的研究结果相结合，研究植物大 类群的起源、分化和现代地理格局及其成因。目前本课题组正在探 索利用发育生物学方法，研究与形态性状有关的各类基因的结构、 进化和在不同分类群中的变异。曾主持完成过国家自然科学基金 委青年基金和美国国家地理学会（ＮＧＦ）基金项目各ｌ项，面上项目２项，并先后作为第二 主持人主持国家基金委重点项目各１项。已在国内外核心刊物上单独或合作发表论文 ５０余篇。
