MEGA构建进化树
⽹络上关于构建进化树的教程⾮常多，这⾥只挑重点部分讲解。
常见算法：Neighbor-Joining、Maximum Likelihood
1. 参数设置：
图⽚.png
图⽚.png
Test of Phylogeny：建树的检验⽅法
常⽤Boot strap method （步长检验）
是根据所选的建树⽅法，计算并绘制指定次数棵系统发育树。⼤多数建树⽅法的核⼼算法都是统计概率模型，所以每次算出的数都会有所差别，⽤Boot strap method检验⽅法，建好的系统发育树上每个节点上都会标记⼀个数字，代表了指定次数次计算所得出的系统发育树中有百分之⼏的树都有这⼀节点。绝⼤多数节点数值⼤于70%的树才可信，个别低于70%也可忽略。也可以通过增删序列来改善质量。
No. of Bootstrap Replications：⼀般设置步长为500-1000；
Substitution Model ：计算遗传距离时使⽤的计算模型
Model/Method: p-distance
理论上需尝试各种模式，然后选择合适的模型进⾏计算。实际操作中通常选择距离模型，如p-distance即可。Gaps/Missing Data Treatment:
删除多序列⽐对中含有空位的列，遗传距离度量⽅法不同，删减原则不同；
如序列间不同残基个数来度量遗传距离，则选择complete deletion ；
如采⽤Neighbor-Joining，则选择Partial deletion部分删除，删除程度保持50%。
2. ⽣成进化树
左侧标签页：
原始树：步长检验时构建1000棵树中的⼀个。未经过多棵树合并，树的长短可精确代表遗传距离。
右侧标签页：
步长检验合并树，树上节点处数字表⽰经过步长检验，有x%个树都具有这个数⽀。反应了树⽀的可信度
图⽚.png
3. 树形美化：
View > Options
图⽚.png
更改树⽀形状或根等：
图⽚.png
导出为⽮量格式，如pdf 或EMF，添加到AI中进⾏下⼀步美化，呈现效果如下：
4. 遗传距离计算
"Distance" > "compute pairwise Distances"
图⽚.png 设置参数如上，继续下⼀步
图⽚.png
5. ⽂件保存
1. 序列⽐对的结果保存：
"data" > "save session "，⽂件后缀名为.mas
打开⽂件："Align" > "Open saved Alignment session"
"Export Alignment" > "MEGA Format"，⽂件后缀名为.meg
打开⽂件：双击⽂件即可打卡
3. 进化树保存
"File" > "Save current session" ，⽂件后缀名为.MTS
打开："User Tree" > "Open Tree Session"
Display Newick Trees，⽂件后缀名为.nwk
"File" > "Export current Tree (Newick)"
注意，打开的nwk⽂件只有整合后树⽂件，⽽没有源树⽀。nwk⽂件可以导⼊其他在线的进化树美化⽹站做进⼀步地修饰。
4. 导出图⽚：
"image" 选择导出EMF PDF PNG格式的图⽚。
参考资料：
1. 如何⽤ MEGA 构建进化树？
2. 分⼦进化-MEGA7构建NJ树2
3. 多序列⽐对与MEGA系统发育树bootstrap检验方法

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