系统发育学

系统发育学 是做什么的？

概述

系统发育分析通过推断生物序列（基因、蛋白质、基因组）的分支模式，重建其进化历史。该技能涵盖标准工作流程：

1. MAFFT — 多重序列比对
2. IQ-TREE 2 — 含模型选择的最大似然法树推断
3. FastTree — 快速近似最大似然法（适用于大数据集）
4. ETE3 — Python 树操作与可视化库

安装：

# Conda（推荐用于命令行工具）
conda install -c bioconda mafft iqtree fasttree
uv pip install ete3

# ete3 的 TreeStyle/NodeStyle 渲染依赖于 Qt 后端，图像输出需要 PyQt5；
# 树解析和统计可在没有 PyQt5 的情况下运行。
uv pip install PyQt5

何时使用该技能

在以下情况下使用系统发育学：

• 进化关系：哪个生物/基因与我的序列最接近？
• 病毒系统动力学：追踪疫情传播并估计传播日期
• 蛋白质家族分析：推断基因家族内的进化关系
• 水平基因转移检测：识别物种树与基因树不一致的基因
• 祖先序列重构：推断祖先蛋白质序列
• 分子钟分析：利用时间采样估计分化日期
• GWAS 辅助：将变异置于进化背景下（例如 SARS-CoV-2 变异）
• 微生物学：基于 16S rRNA 或核心基因组系统发育的物种系统发育

标准工作流程

1. 使用 MAFFT 进行多重序列比对

import subprocess
import os

def run_mafft(input_fasta: str, output_fasta: str, method: str = "auto",
               n_threads: int = 4) -> str:
    """
    使用 MAFFT 对齐序列。

    参数：
        input_fasta: 未对齐的 FASTA 文件路径
        output_fasta: 对齐输出路径
        method: 'auto'（自动选择）、'einsi'（准确）、'linsi'（准确但慢）、
                'fftnsi'（中等）、'fftns'（快速）、'retree2'（快速）
        n_threads: CPU 线程数

    返回：
        对齐后的 FASTA 文件路径
    """
    methods = {
        "auto": ["mafft", "--auto"],
        "einsi": ["mafft", "--genafpair", "--maxiterate", "1000"],
        "linsi": ["mafft", "--localpair", "--maxiterate", "1000"],
        "fftnsi": ["mafft", "--fftnsi"],
        "fftns": ["mafft", "--fftns"],
        "retree2": ["mafft", "--retree", "2"],
    }

    cmd = methods.get(method, methods["auto"])
    cmd += ["--thread", str(n_threads), "--inputorder", input_fasta]

    with open(output_fasta, 'w') as out:
        result = subprocess.run(cmd, stdout=out, stderr=subprocess.PIPE, text=True)

    if result.returncode != 0:
        raise RuntimeError(f"MAFFT 失败：\n{result.stderr}")

    # 统计对齐的序列数
    with open(output_fasta) as f:
        n_seqs = sum(1 for line in f if line.startswith('>'))
    print(f"MAFFT：已对齐 {n_seqs} 条序列 → {output_fasta}")

    return output_fasta

# MAFFT 方法选择指南：
# 少量序列（<200），追求准确：linsi 或 einsi
# 较多序列（<1000），中等精度：fftnsi
# 大数据集（>1000）：fftns 或 auto
# 超大数据集（>10000）：mafft --retree 1

2. 比对修剪（可选但推荐）

def trim_alignment_trimal(aligned_fasta: str, output_fasta: str,
                            method: str = "automated1") -> str:
    """
    使用 TrimAl 修剪对齐不良的列。

    方法：
    - 'automated1'：自动启发式（推荐）
    - 'gappyout'：删除缺口多的列
    - 'strict'：严格缺口阈值
    """
    cmd = ["trimal", f"-{method}", "-in", aligned_fasta, "-out", output_fasta, "-fasta"]
    result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
    if result.returncode != 0:
        print(f"TrimAl 警告：{result.stderr}")
        # 回退到未修剪的比对
        import shutil
        shutil.copy(aligned_fasta, output_fasta)
    return output_fasta

3. IQ-TREE 2 — 最大似然树

def run_iqtree(aligned_fasta: str, output_prefix: str,
                model: str = "TEST", bootstrap: int = 1000,
                n_threads: int = 4, extra_args: list = None) -> dict:
    """
    使用 IQ-TREE 2 构建最大似然树。

    参数：
        aligned_fasta: 对齐的 FASTA 文件
        output_prefix: 输出文件前缀
        model: 'TEST' 为自动模型选择，或指定具体模型（例如 DNA 用 'GTR+G'，
               蛋白质用 'LG+G4'，'JTT+G'）
        bootstrap: 超快自助法重复次数（推荐 1000）
        n_threads: 线程数（'AUTO' 为自动检测）
        extra_args: 其他 IQ-TREE 参数

    返回：
        包含输出文件路径的字典
    """
    cmd = [
        "iqtree2",
        "-s", aligned_fasta,
        "--prefix", output_prefix,
        "-m", model,
        "-B", str(bootstrap),   # 超快自助法
        "-T", str(n_threads),
        "--redo"                # 覆盖已有结果
    ]

    if extra_args:
        cmd.extend(extra_args)

    result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)

    if result.returncode != 0:
        raise RuntimeError(f"IQ-TREE 失败：\n{result.stderr}")

    # 输出模型选择结果
    log_file = f"{output_prefix}.log"
    if os.path.exists(log_file):
        with open(log_file) as f:
            for line in f:
                if "Best-fit model" in line:
                    print(f"IQ-TREE：{line.strip()}")

    output_files = {
        "tree": f"{output_prefix}.treefile",
        "log": f"{output_prefix}.log",
        "iqtree": f"{output_prefix}.iqtree",  # 完整报告
        "model": f"{output_prefix}.model.gz",
    }

    print(f"IQ-TREE：树已保存至 {output_files['tree']}")
    return output_files

# IQ-TREE 模型选择指南：
# DNA：     TEST → GTR+G, HKY+G, TrN+G
# 蛋白质： TEST → LG+G4, WAG+G, JTT+G, Q.pfam+G
# 密码子： TEST → MG+F3X4

# 对于时间（分子钟）分析，添加：
# extra_args = ["--date", "dates.txt", "--clock-test", "--date-CI", "95"]

4. FastTree — 快速近似最大似然法

适用于大数据集（>1000 条序列），当 IQ-TREE 速度过慢时：

def run_fasttree(aligned_fasta: str, output_tree: str,
                  sequence_type: str = "nt", model: str = "gtr",
                  n_threads: int = 4) -> str:
    """
    使用 FastTree 构建快速近似最大似然树。

    参数：
        sequence_type: 'nt' 为核苷酸，'aa' 为氨基酸
        model: 对于 nt：'gtr'（推荐）或 'jc'；对于 aa：'lg'、'wag'、'jtt'
    """
    if sequence_type == "nt":
        cmd = ["FastTree", "-nt", "-gtr"]
    else:
        cmd = ["FastTree", f"-{model}"]

    cmd += [aligned_fasta]

    with open(output_tree, 'w') as out:
        result = subprocess.run(cmd, stdout=out, stderr=subprocess.PIPE, text=True)

    if result.returncode != 0:
        raise RuntimeError(f"FastTree 失败：\n{result.stderr}")

    print(f"FastTree：树已保存至 {output_tree}")
    return output_tree

5. 使用 ETE3 进行树分析与可视化

from ete3 import Tree, TreeStyle, NodeStyle, TextFace, PhyloTree
import matplotlib.pyplot as plt

def load_tree(tree_file: str) -> Tree:
    """加载 Newick 格式的树文件。"""
    t = Tree(tree_file)
    print(f"树：{len(t)} 个叶节点，{len(list(t.traverse()))} 个节点")
    return t

def basic_tree_stats(t: Tree) -> dict:
    """计算基本树统计量。"""
    leaves = t.get_leaves()
    distances = [t.get_distance(l1, l2) for l1 in leaves[:min(50, len(leaves))]
                 for l2 in leaves[:min(50, len(leaves))] if l1 != l2]

    stats = {
        "n_leaves": len(leaves),
        "n_internal_nodes": len(t) - len(leaves),
        "total_branch_length": sum(n.dist for n in t.traverse()),
        "max_leaf_distance": max(distances) if distances else 0,
        "mean_leaf_distance": sum(distances)/len(distances) if distances else 0,
    }
    return stats

def find_mrca(t: Tree, leaf_names: list) -> Tree:
    """找到一组叶节点的最近共同祖先。"""
    return t.get_common_ancestor(*leaf_names)

def visualize_tree(t: Tree, output_file: str = "tree.png",
                    show_branch_support: bool = True,
                    color_groups: dict = None,
                    width: int = 800) -> None:
    """
    将系统发育树渲染为图像。

    参数：
        t: ETE3 Tree 对象
        color_groups: 映射叶节点名称 → 颜色的字典（用于着色分类群）
        show_branch_support: 显示自助法值
    """
    ts = TreeStyle()
    ts.show_leaf_name = True
    ts.show_branch_support = show_branch_support
    ts.mode = "r"  # 'r' = 矩形，'c' = 圆形

    if color_groups:
        for node in t.traverse():
            if node.is_leaf() and node.name in color_groups:
                nstyle = NodeStyle()
                nstyle["fgcolor"] = color_groups[node.name]
                nstyle["size"] = 8
                node.set_style(nstyle)

    t.render(output_file, tree_style=ts, w=width, units="px")
    print(f"树已保存至：{output_file}")

def midpoint_root(t: Tree) -> Tree:
    """以中点对树进行生根（当外群未知时使用）。"""
    t.set_outgroup(t.get_midpoint_outgroup())
    return t

def prune_tree(t: Tree, keep_leaves: list) -> Tree:
    """修剪树，仅保留指定的叶节点。"""
    t.prune(keep_leaves, preserve_branch_length=True)
    return t

6. 完整分析脚本

import subprocess, os
from ete3 import Tree

def full_phylogenetic_analysis(
    input_fasta: str,
    output_dir: str = "phylo_results",
    sequence_type: str = "nt",
    n_threads: int = 4,
    bootstrap: int = 1000,
    use_fasttree: bool = False
) -> dict:
    """
    完整的系统发育流程：对齐 → 修剪 → 树构建 → 可视化。

    参数：
        input_fasta: 未对齐的 FASTA 文件
        sequence_type: 'nt'（核苷酸）或 'aa'（氨基酸/蛋白质）
        use_fasttree: 使用 FastTree 代替 IQ-TREE（对大数据集更快）
    """
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    prefix = os.path.join(output_dir, "phylo")

    print("=" * 50)
    print("步骤 1：多重序列比对（MAFFT）")
    aligned = run_mafft(input_fasta, f"{prefix}_aligned.fasta",
                         method="auto", n_threads=n_threads)

    print("\n步骤 2：树推断")
    if use_fasttree:
        tree_file = run_fasttree(
            aligned, f"{prefix}.tree",
            sequence_type=sequence_type,
            model="gtr" if sequence_type == "nt" else "lg"
        )
    else:
        model = "TEST" if sequence_type == "nt" else "TEST"
        iqtree_files = run_iqtree(
            aligned, prefix,
            model=model,
            bootstrap=bootstrap,
            n_threads=n_threads
        )
        tree_file = iqtree_files["tree"]

    print("\n步骤 3：树分析")
    t = Tree(tree_file)
    t = midpoint_root(t)

    stats = basic_tree_stats(t)
    print(f"树统计量：{stats}")

    print("\n步骤 4：可视化")
    visualize_tree(t, f"{prefix}_tree.png", show_branch_support=True)

    # 保存生根后的树
    rooted_tree_file = f"{prefix}_rooted.nwk"
    t.write(format=1, outfile=rooted_tree_file)

    results = {
        "aligned_fasta": aligned,
        "tree_file": tree_file,
        "rooted_tree": rooted_tree_file,
        "visualization": f"{prefix}_tree.png",
        "stats": stats
    }

    print("\n" + "=" * 50)
    print("系统发育分析完成！")
    print(f"结果位于：{output_dir}/")
    return results

IQ-TREE 模型指南

DNA 模型

模型	描述	使用场景
GTR+G4	一般时间可逆 + Gamma	最灵活的 DNA 模型
HKY+G4	Hasegawa-Kishino-Yano + Gamma	双速率模型（常见）
TrN+G4	Tamura-Nei	不等转换率
JC	Jukes-Cantor	最简单；所有速率相等

蛋白质模型

模型	描述	使用场景
LG+G4	Le-Gascuel + Gamma	最佳平均蛋白质模型
WAG+G4	Whelan-Goldman	广泛使用
JTT+G4	Jones-Taylor-Thornton	经典模型
Q.pfam+G4	基于 pfam 训练	用于像 Pfam 的蛋白质家族
Q.bird+G4	鸟类特异性	脊椎动物蛋白质

提示： 使用 -m TEST 让 IQ-TREE 自动选择最佳模型。

最佳实践

• 比对质量优先：不良比对导致不可靠的树；请手动检查比对
• 小数据集（<200 条序列）使用 linsi，大数据集使用 fftns 或 auto
• 模型选择：除非有特定理由，否则始终对 IQ-TREE 使用 -m TEST
• 自助法：使用 ≥1000 次超快自助法（-B 1000）获得分支支持度
• 对树进行生根：无根树可能产生误导；使用外群或中点生根
• 超过 5000 条序列时使用 FastTree：IQ-TREE 会变慢；FastTree 快 10–100 倍
• 修剪长比对：TrimAl 可去除不可靠的列；提高树准确性
• 构建树前检查重组：对病毒/细菌序列使用（RDP4、GARD）

附加资源

• MAFFT：https://mafft.cbrc.jp/alignment/software/
• IQ-TREE 2：http://www.iqtree.org/ | 教程：https://www.iqtree.org/workshop/molevol2022
• FastTree：http://www.microbesonline.org/fasttree/
• ETE3：http://etetoolkit.org/
• FigTree（GUI 可视化）：https://tree.bio.ed.ac.uk/software/figtree/
• iTOL（Web 可视化）：https://itol.embl.de/
• MUSCLE（备选比对器）：https://www.drive5.com/muscle/
• TrimAl（比对修剪）：https://vicfero.github.io/trimal/