系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)構(gòu)建的第一步是進(jìn)行多序列比對(duì)，常用的軟件包括MEGA， cluster X，Muscle，phylip等。（都很常用，就看哪個(gè)順手）

MEGA是最常用的比對(duì)建樹(shù)軟件，優(yōu)點(diǎn)是可視化圖形界面，簡(jiǎn)單方便；缺點(diǎn)是比對(duì)速度慢，輸出格式單一。

Cluster X 的優(yōu)點(diǎn)是圖形界面，可輸出多種格式（如phy）；缺點(diǎn)也是慢。

Muscle和phylip 的優(yōu)點(diǎn)是運(yùn)算快，不過(guò)需要輸入簡(jiǎn)單地代碼，可能不適合初學(xué)者。

系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)構(gòu)建的基本方法有如下幾種：

1、Distance-based methods 距離法：

（基于距離的方法：首先通過(guò)各個(gè)物種之間的比較，根據(jù)一定的假設(shè)（進(jìn)化距離模型）推導(dǎo)得出分類群之間的進(jìn)化距離，構(gòu)建一個(gè)進(jìn)化距離矩陣。進(jìn)化樹(shù)的構(gòu)建則是基于這個(gè)矩陣中的進(jìn)化距離關(guān)系。）

  · Unweightedpair group method using arithmetic average(UPGMA)非加權(quán)分組平均法

  ·  Minimum evolution(ME)最小進(jìn)化法

   · Neighbor joining(NJ)鄰位歸并法

2、Character-based methods 特征法：

（基于特征的方法：不計(jì)算序列間的距離，而是將序列中有差異的位點(diǎn)作為單獨(dú)的特征，并根據(jù)這些特征來(lái)建樹(shù)。）

   · Maximum parsimony(MP) 最大簡(jiǎn)約法

   · Maximum likelihood method(ML) 最大似然法

模型選擇的依據(jù)如下圖：

其中UPGMA法已經(jīng)較少使用。一般來(lái)講，如果模型合適，ML的效果較好。對(duì)近緣序列，有人喜歡MP，因?yàn)橛玫募僭O(shè)最少。MP一般不用在遠(yuǎn)緣序列上，這時(shí)一般用NJ或ML.對(duì)相似度很低的序列，NJ往往出現(xiàn)Long-branch attraction（LBA，長(zhǎng)枝吸引現(xiàn)象），有時(shí)嚴(yán)重干擾進(jìn)化樹(shù)的構(gòu)建。貝葉斯的方法則太慢。對(duì)于各種方法構(gòu)建分子進(jìn)化樹(shù)的準(zhǔn)確性，一篇綜述（Hall BG. Mol Biol Evol 2005，22（3）：792-802）認(rèn)為貝葉斯的方法最好，其次是ML，然后是MP。其實(shí)如果序列的相似性較高，各種方法都會(huì)得到不錯(cuò)的結(jié)果，模型間的差別也不大。不過(guò)現(xiàn)在文章普遍使用的是NJ是ML模型。