PAML 4.3：用最大似然法搞定进化模型选择

PAML 4.3：用最大似然法搞定进化模型选择

引用

CSDN

等

6

来源

1.

https://wenku.csdn.net/answer/e83i1zgdni

2.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867424012728

3.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1055790324002100

4.

https://www.math.utah.edu/~palais/pcr/Ian/Perl/BioPerl%20Docs/BioPerlTutorial%20-%20a%20tutorial%20for%20bioperl.htm

5.

https://www.biostars.org/p/46992/

6.

https://www.biostars.org/p/7823/

在系统发育分析中，选择合适的进化模型对于获得准确可靠的分析结果至关重要。PAML（Phylogenetic Analysis by Maximum Likelihood）软件是目前广泛使用的系统发育分析工具之一，其最新版本PAML 4.3提供了强大的功能和多种进化模型选择方案。本文将详细介绍如何使用PAML 4.3通过最大似然法选择最合适的进化模型。

PAML（Phylogenetic Analysis by Maximum Likelihood）软件是由中国科学院昆明动物研究所的杨子恒教授开发的一套用于系统发育分析的软件包。该软件基于最大似然法（Maximum Likelihood），能够处理DNA和蛋白质序列数据，广泛应用于分子进化、系统发育重建和选择压力分析等领域。

PAML软件的主要特点包括：

• 提供多种进化模型选择
• 支持DNA和蛋白质序列分析
• 能够检测正选择位点
• 具有良好的跨平台兼容性

在PAML中，用户可以根据研究需求选择不同的进化模型。常用的蛋白质序列进化模型包括：

• JTT模型：Jones-Taylor-Thornton模型，适用于大多数蛋白质序列数据
• WAG模型：Whelan and Goldman模型，对长分支数据拟合较好
• LG模型：Le and Gascuel模型，考虑了氨基酸频率的差异

选择模型时需要考虑数据的特点，如序列的相似性、残基替换频率等。PAML允许用户对模型进行调整以更好地拟合数据。

1. 准备数据和控制文件

在开始分析之前，需要准备序列数据文件和控制文件。控制文件用于指定分析参数，例如模型类型、数据类型等。

2. 运行模型拟合

使用PAML中的codeml程序进行模型拟合。在控制文件中设置不同的模型参数，例如：

seqtype = 1  // 表示蛋白质序列
model = 0    // JTT模型

运行codeml程序后，软件会输出模型拟合结果，包括似然值、参数估计等信息。

3. 评估模型拟合度

使用AIC（赤池信息量准则）和BIC（贝叶斯信息量准则）来评估不同模型的拟合度。这些统计量可以在输出文件中找到。AIC和BIC值越小，表示模型对数据的拟合越好，同时复杂度较低。

4. 模型比较和选择

比较不同模型的AIC或BIC值，选择最小值对应的模型。如果两个模型的AIC或BIC值相差较大（通常认为大于2），则可以认为拟合度更好的模型更优。

1. 充分了解数据特征：在选择模型前，需要对序列数据的特征有充分了解，包括序列相似性、替换模式等。

2. 尝试多种模型：不要局限于某一个模型，应该尝试多个模型并进行比较。

3. 考虑计算资源：复杂模型虽然拟合度可能更好，但计算时间也会更长，需要根据实际资源进行权衡。

4. 交叉验证：如果条件允许，可以使用交叉验证方法进一步验证模型选择的合理性。

通过以上步骤，你可以使用PAML 4.3软件有效地选择最合适的进化模型，从而提高系统发育分析的准确性和可靠性。掌握这一方法将帮助你更深入地理解物种间的演化关系，为进化生物学研究提供有力支持。