小编给大家分享一下如何利用CODEML中的Site Models进行正选择基因分析，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

Site Models 简介

Site Models是PAML软件CODEML程序的一个正选择作用分析模型，其主要观点是同一序列不同位点的ω值不同，其中ω =dN/dS，表示非同义/同义替换率。ω比率用于度量正选择作用。简而言之，ω值 < 1，= 1，> 1表示负的纯净选择，中性进化和正选择。然而所有位点的平均ω比率和所有的种系几乎从不 > 1，因为正选择不可能在漫长的时间中作用于所有的位点。因此，真正要探究的只是一些种系和一些位点所受的正选择影响。

在进行Site Models分析时，需要设置control file中的Model=0。Site Models中有多个不同的模型，可由Nssites参数指定，根据不同Model的选择设置不同的值。值得注意的是，以此可以选择多个Site Models。如Nssites=0 1 2 3 7 8。

不同的Site Models 表示什么意思？

M0即one-ratio Model，值得是所有位点的ω值是恒定的；

M1表示加假定有一部分位点的ω值为0，其他位点的ω值为1；

M2是在M1的基础上增加了第三类ω值，该类ω是通过数据计算得到的，有可能大于1；

M3假定所有位点的ω值呈简单的离散分布趋势；

M7假定所有位点的ω属于矩阵（0,1）且呈beta分布；

M8是在M7的基础上增加另一类ω值，该值可通过计算得到，可以大于1；

不同Model的比较可以得到什么样的结果？

在Site Models 中，M0表示one ratio for all sites， M3表示所有位点的ω值呈简单的离散分布。对于这两个模型的比较并非用于正选择作用的检测，而是用于位点间ω值是否一致的检测。

M1 and M2 以及M7 and M8是用于正选择作用的检测，作者推荐使用这两组比较进行LRT检验来验证正选择。不过Prof.Yang认为，The M1-M2 comparison 与 theM7- M8 comparison相比，更加的稳定。M7和M8俩模型计算时间会长一些，如果要进行分析的基因较多，可以考虑不比较M7- M8。

如何检测positive sites？

CODEML computation:主要是对control file中的命令值进行设定之后，运行CODEML程序。运行CODEML程序需要三个文件，分别是序列文件（PHYLIP格式），树文件和控制文件。控制文件示例：

seqfile=Fungi.fasta*sequencedatafilenametreefile=Fungi.tree*treestructurefilenameoutfile=mlc*mainresultfilenamenoisy=3*0,1,2,3,9:howmuchrubbishonthescreenverbose=0*1:detailedoutput,0:conciseoutputrunmode=0*0:usertree;1:semi-automatic;2:automatic*3:StepwiseAddition;(4,5):PerturbationNNI;-2:pairwiseseqtype=1*1:codons;2:AAs;3:codons-->AAsCodonFreq=2*0:1/61each,1:F1X4,2:F3X4,3:codontableclock=0*0:noclock,unrootedtree,1:clock,rootedtreeaaDist=0*0:equal,+:geometric;-:linear,{1-5:G1974,Miyata,c,p,v}model=0NSsites=031278*0:onew;1:NearlyNeutral;2:PositiveSelection;3:discrete;*4:freqs;5:gamma;6:2gamma;7:beta;8:beta&w;9:beta&gamma;10:3normalicode=0*0:standardgeneticcode;1:mammalianmt;2-10:seebelowMgene=0*0:rates,1:separate;2:pi,3:kappa,4:allfix_kappa=0*1:kappafixed,0:kappatobeestimatedkappa=.3*initialorfixedkappafix_omega=0*1:omegaoromega_1fixed,0:estimateomega=1.3*initialorfixedomega,forcodonsorcodon-basedAAsncatG=10*#ofcategoriesinthedGorAdGmodelsofratesgetSE=0*0:don'twantthem,1:wantS.E.sofestimatesRateAncestor=0*(0,1,2):rates(alpha>0)orancestralstates(1or2)Small_Diff=.45e-6cleandata=1*removesiteswithambiguitydata(1:yes,0:no)?fix_blength=0*0:ignore,-1:random,1:initial,2:fixed,3:proportional

Likelihood ratio test:即对两个模型进行显著性水平比较，可以使用PAML软件自带Chi2子程序进行计算。先计算两个对应模型 Ln L 差值，并取绝对值后的数值乘以2，即2△Ln L =|Ln L 1-Ln L2|。利用Chi2程序计算P值，命令为：Chi2 2 2.03（2为自由度df，site models中df通常使用2；2.03为2△Ln L）。

输出值 prob <0.05视为显著，可认为该基因受到正选择。

PP value computation：主要是指位点后验概率的计算，该结果是显示在主输出文件 mlc中。标 "*" 号的位点为显著的正选择位点。CODEML程序中常见的计算后验概率的方法有BEB和NEB。与BEB相比，NEB在计算的过程中往往会忽略抽样误差。因此，Prof.Yang建议在读取运算结果时，可以直接将NEB result忽略，但值得注意的是，BEB只能在M2a和M8 model下运行。

看完了这篇文章，相信你对“如何利用CODEML中的Site Models进行正选择基因分析”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！