分子進化遺傳學(xué)分析（英語：Molecular Evolutionary Genetics Analysis，縮寫MEGA）是一個生物信息學(xué)軟件，可通過分子演化統(tǒng)計學(xué)分析建立系統(tǒng)發(fā)生樹，最初由賓夕法尼亞州立大學(xué)的根井正利團隊開發(fā)。該軟件免費，入手難度低，功能強大，適合生物進化研究初學(xué)者使用。目前Mega 已經(jīng)更新到第十版，稱為Mega X。下載地址https://www./

Mega X支持多操作平臺，本文將介紹一些基本使用方法與操作。

Mega主操作界面如圖所示。首先，我們來使用alignment這個功能，來將下載的批量fasta文件整理成一個alignment。

我們這里進行DNA alignment。

這里可以選擇從文件中提取sequence， 文件類型可以是fasta，nexus，mas等等。

Mega X常用alignment工具包括ClustalW和MUSCLE。ClustalW實現(xiàn)了迭代算法，因此在較早的步驟中不太可能糾正錯誤，相對于MUSCLE效果好但分析時間長；而MUSCLE則采用了一種漸進式算法，可以在整個過程中對列進行重新優(yōu)化，速度很快。如果希望用一種較快的程序進行alignment，筆者建議嘗試一下MAFFT。另一種選擇是T-Coffee，它比Mafft或MUSCLE慢，但性能好。

Gap penalty這里指的是對兩個或更多個序列的比對進行評分的方法。比對序列時，在序列中引入Gap可以使比對算法比無Gap比對能夠匹配更多的項。但是，減小Gap對于創(chuàng)建有用的alignment很重要。間隙太多會導(dǎo)致對齊變得毫無意義。Gap penalty用于根據(jù)Gap的數(shù)量和長度調(diào)整比對得分。五種主要類型是constant, linear, affine, convex, andProfile-based。具體分析在這里不贅述，一般軟件里可以選用默認，但是如果比對序列多，物種種類多，建議仔細分析一下。

開始分析之后需要一段時間得到比對好的序列。

建樹之前，我們可以先用模型分析來找到最適合模型。用法和結(jié)果與Jmodeltest相似。這里得到的分析模型，為評分最高的substitution model，在建樹時直接選用對應(yīng)model·。

這里選擇GTR+G模型，帶有最低BIC分數(shù)為最適合model，一般列于第一位。

接下來選擇phylogeny里面的ML進行maximum likelihoodtree構(gòu)建。

ML數(shù)一般需要進行bootstrap分析來提高精度，這里我們手動輸入1000bootstrap。Bootstrap是一種重新采樣分析，涉及從分析中取出字符，重建樹并測試是否恢復(fù)了相同的節(jié)點。這是通過多次（非常頻繁地進行100或1000次）迭代來完成的。例如，如果通過抽取一個字符并重新采樣樹的100次迭代中的95次來恢復(fù)同一節(jié)點，那么就很好地知道該節(jié)點得到了很好的支持（在這種情況下，BS值為0.95或95％）。如果支持率較低，則表明只有幾個字符支持該節(jié)點，因為從矩陣中隨機刪除字符會導(dǎo)致該節(jié)點的重構(gòu)不同。那說明該節(jié)點可信度不好。

之后選擇剛分析得到的最好模型，進行樹構(gòu)建。

經(jīng)過漫長的分析等待，我們會得到如下結(jié)果。

Original tree 顯示的是從1-1000個原始樹，我們需要的是bootstrap consensus tree， 如下圖。

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