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画系统发育树时bootstrap value很低的原因是什么？ 已有1人参与
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本人是用已知序列在NCBI上找了相似度基本都在97%以上的菌株，调方向之后用CLUSTAL W对序列进行ALIGN，ALIGN后删掉了序列的头尾，基本不存在gap了。但是用MEGA5.0画树的时候，bootstrap value依旧会很低，大部分在10—20之间。 在论坛上看见有大神说这种情况是因为序列相似度太高导致的，但是不应该相似度越高代表具有同源性的可能性越大吗？而且我的树上少部分bootstrap value会高达80以上，我看他们的相似性也在97%以上啊，又为什么会出现这种情况呢？ 下面两幅图都是同一棵树上的。。。 求助各位虫子了！  1.jpg  2.jpg |
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【答案】应助回帖
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no.no可能你理解的有偏差。。首先说一下，为什么是因为序列高度同源导致的，在建立系统发育关系的时候并不是同源性越高越好，这取决于你分子数据差异度，建树是实质上就是一类聚类分析，把相似性高的聚在一起，把相似性低的按照差异度排列远近关系，中间又不同于一般性的聚类分析，尤其是mega这个软件，它定义树枝都是二元制的，也就是不管序列的相似性多高，它都默认的按照二元分法给你分下来，这样就会导致一个结果，如果序列的差异性正好合适，那么算出来的树就会很好，如果序列的差异性不合适，那么算出来的树就会有很大的误差。另外，Bootstrap方法不等于序列同源度水平，不是同源度水平高就Bootstrap value就很高，他们之间没有任何必然的联系，Bootstrap 方法是自举法，或者也叫自助法，是一种有放回的抽样方法，树枝中间的数值是Boostrap的统计数值，也就是两次计算他们的聚类都聚在一块这就是2，三次都聚在一块都是3，以此类推，如果1000次 bootstrap有1000次在二元分法情况下A和B都聚在一块他们就是1000，换算成百分制就是100，如果是1000次只有200次聚在一块，那就是200换算成百分制就是20，这也就是bootstrap支持率的原理，明白了这个，就很好解释你序列中为什么同源性高，但是bootstrap value很低了，因为A、B和C序列的关系太近了，差异性太小了，A和B聚在一起或者跟C聚在一起，软件都会默认成有效的，有统计价值的，无法分辨出他们真正的系统发育关系。这样在抽样放回，在抽样的时候，尤其是很多个序列差异度都非常小的情况下，每一次A和B真正能聚在机会其实是很小的。这就是你结果跟你期望不符的原因。 另外，我是做脊椎动物系统发育关系的，我们选择的建树，并不在mega上建的（可以搜下相关系统发育文章，一般是没有在mega上建树的），我们一般是在其他软件，用最大似然法或者贝叶斯法构建，具体的你要搜文章看了，在种水平下，我们一般是群体遗传学的研究范围了，我建议你如果只是鉴别菌株，确定是否构建好重组DNA的序列话，并不一定要建树的。 |
4楼2015-11-24 13:51:58
2楼2015-11-22 23:52:38
3楼2015-11-23 08:10:32
6楼2015-12-16 21:59:11
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