新型冠状病毒序列构建进化树

编译:王采荷

关于进化树(系统发育进化树,Phylogenetic tree),一般也叫作系统进化树它的用途我这里就不在赘述了。因为远的不说,就拿离我们较近的新冠病毒来说,当然也得益于测序技术的飞速发展,我们可以在分离到病毒株后很快的就将病毒的序列测序,然后和已知序列进行比对,并构建进化树,比较新发现的病毒株与已有数据库的病毒库在进化上的相关性。

一、新冠病毒数据库及数据下载

我们来看看SARS-Cov-2数据库(国家生物信息中心,2019新型冠状病毒信息库),截止目前,我们发现该数据库已经收藏了64,789

图1.1 新冠病毒信息库

条新冠病毒序列,点击后可根据个人喜好(国家和地区)下载,那么我是下载了截止当时时间点的全部序列。
图1.2 相关信息预览

图1.3 下载全部序列

二、MEGA X软件构建tree文件

序列分析的软件很多,这里我选用的是MEGA(Molecular Evolutionary Genetics Analysis)软件,关于该软件的用途网上资源很多,我就不多说了。

图2.1 MEGA软件界面

  • 导入fasta序列文件

这里因为下载的全部病毒序列很大,运行需要很长时间,为了展示我只截取一小部分(6条序列

图2.2 导入下载好的病毒序列
  • 序列比对
图2.3 点击Align按钮进行比对
  • 点击Alignment(序列比对)


    图2.4 Alignment
  • 采用ClustalW方法进行比对


    图2.5 序列进行两两比对和多重比对
  • Phylogeny Reconstruction进化树构建


    图2.6 进化树构建
  • 导出tree文件


    图2.7 导出tree文件,nwk格式

三、ggtree包构建系统进化树

虽然在mega软件里也能构建系统进化树,而且也可以对可视化图形的美观进行调整,本身亲测也能调的非常好看,但是我还是喜欢用R语言来进行可视化。得知Y叔(国内用R语言做可视化可以说是数一数二的,但要知道他是南方医科大学基础医学院的一名老师,膜拜)的ggtree包之后,我觉得我学习系统进化树构建及可视化方面找到了港湾。

  • ggtree需从bioconductor处下载安装
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")

BiocManager::install("ggtree")
  • 读取tree文件并进行可视化
rm(list = ls())
library(ggtree)
setwd("C:\\Users\\jnzd_\\Desktop")
my_tree <- read.tree("test.nwk")
ggtree(my_tree, color="firebrick",size=2,linetype="dotted")

# displaying tree scale (evolution distance)
ggtree(my_tree) + geom_treescale() # 简单出图
ggtree(my_tree) + geom_treescale(fontsize=6, linesize=2, offset=1)

# Displaying nodes/tips and other attributions
p <- ggtree(my_tree) + 
  geom_nodepoint(color="#b5e521", alpha=1/2, size=6) + # node位置加上一个符号
  geom_treescale(fontsize=4, linesize=2, offset=0.2) + # 树的标尺
  geom_tiplab(size=5, color="purple") + # 外部节点标签,即基因或者样本信息
  geom_text2(aes(subset=!isTip, label=node), hjust=-.3) + # 显示node值
  geom_hilight(10, "steelblue") # 根据node值给特定分支进行高亮
图3.1 进化树图

参考

1.https://www.megasoftware.net/
2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/140061893

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,088评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,715评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,361评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,099评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 60,987评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,063评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,486评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,175评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,440评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,518评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,305评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,190评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,550评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,880评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,152评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,451评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,637评论 2 335