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小編給大家分享一下Iqtree2如何使用新模型高效構建系統發育樹，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
系統發育推斷（phylogenetic inference）的算法五花八門，從最簡單的UPGMA法，到鄰接法（neighbor joining）、最大簡約法（maximum parsimony），再到復雜的的最大似然法（maximum likelihood）與貝葉斯推斷法（Bayesian inference），每種方法都有不少可選擇的實現工具。這些方法無一例外都遵循一個規律：越精確則速度越慢。而隨著分析的數據越來越龐大，對于用戶來說，需要尋找一個盡可能快速而且錯誤率可以容忍的算法是十分必要的。
最新版的是Iqtree2，其安裝方法如下所示：
tar -zxvf iqtree-2.0.6-Linux.tar.gzcd iqtree-2.0.6-Linux
iqtree [-s ALIGNMENT] [-p PARTITION] [-m MODEL] [-t TREE] ...-s：序列比對文件（支持多個文件逗號隔開，或者包含比對文件的文件夾），可選PHYLIP、FASTA、NEXUS、CLUSTAL、MSF--seqtype：序列類型，可選BIN、DNA、AA、NT2AA、CODON、MORPH默認為自動檢測-o：外類群列表，不同物種之間逗號隔開--prefix：結果文件名前綴--seed：隨機數種子，主要出于調試目的--mem：最大可使用內存，單位為G、M或百分數%--redo：忽略檢查重寫輸出文件，默認為off，也即從上次意外中斷處開始-T：程序運行使用的核數，可設置具體數字或者AUTO（推薦），默認為1--threads-max：最大可使用的核數，默認為所有核--fast：快速模式，類似FastTree-b：非參數bootstrap次數，大于等于100-B：超快速bootstrap次數，大于等于1000--bnni：使用NNI優化超快速bootstrap的樹，搭配-B使用--alrt：SH近似似然比檢驗重復次數-m：模型選擇，設置MF自動選擇最佳模型但不建樹；設置MFP自動檢測最佳模型并建樹。此外還可以設置具體的模型，或者多個可選模型，例如-m LG,WAG--ancestral：基于經驗貝葉斯的祖先狀態重建
iqtree -s example.phy -T AUTO
假如設置自動選擇最佳模型并建樹：
iqtree -s example.phy -m MFP -T AUTO
選擇最佳模型并只輸出模型選擇結果：
iqtree -s example.phy -m MF -T AUTO
Iqtree會測試多達546個蛋白模型并給出最佳模型，結果如下所示：
使用bootstrap自助法計算節點支持率（類似于RaxML）：
iqtree -s example.phy -m MFP -b 100 -T AUTO
使用SH近似似然比檢驗計算節點支持率：
iqtree -s example.phy -m MFP --alrt 100 -T AUTO
同時使用兩種方法計算節點支持率：
iqtree -s example.phy -m MFP --alrt 100 -b 100 -T AUTO
使用超快速bootstrap自助法計算節點支持率：
iqtree -s example.phy -m MFP -B 1000 --bnni -T AUTO
以上是“Iqtree2如何使用新模型高效構建系統發育樹”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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