生物通报道：来自中科院动物研究所计算与进化生物学研究中心，伦敦大学学院，加州大学戴维斯分校的研究人员发表了题为“Molecular phylogenetics: principles and practice”的综述文章，介绍了分子系统发生学的原理与实际应用，并探讨了相关的分析方法。这一内容公布在Nature Reviews Genetics杂志上。

文章的通讯作者是动物研究所客座研究员、英国皇家科学院院士杨子恒教授（文章第一单位为动物研究所），杨子恒教授毕业于甘肃农业大学畜牧系，1987年和1992年先后在北京农业大学获农学硕士学位和农学博士学位，现为伦敦大学学院统计遗传学教授，是首位当选英皇家科学院士的华人。其主要研究方向是分子进化论、分子分类学、计算机生物及生物信息学。

所谓分子系统发生学（Molecular phylogenetics）是指从生物大分子的信息确定不同生物在进化过程中的地位、分歧时间以及亲缘关系，建立分子系统树，推断生物大分子的进化历史的学科。

地球上的一切生命形式都有一个共同的起源, 无论动物、植物、真菌、原生生物, 还是原核生物, 它们都藉由一部共同的进化历史而有着或近或远的关联。建立可靠的系统发生发育关系不仅是生物分类和命名的基础, 也是阐明类群起源和扩散、探讨性状演化以及揭示物种形成机制的前提。

在这篇文章中，杨子恒教授与动物研究所计算与进化生物学研究中心另外一位客座教授Bruce Rannala，共同阐述了系统学研究对解决各种生物学问题的重要性，如解决物种或基因、病毒感染的起源与传播以及人口结构的变化和物种的迁移模式之间的关系。

先进的基因测序技术将系统发育遗传学的分析技术发展到了一个新的高度。系统发育学研究已经渗透到生物学的每一个分支，但数量众多的系统发育遗传学研究方法和软件包使实验生物学家望而生畏。文章介绍了包括简约、距离、可能性和贝叶斯等的系统发育遗传学分析方法，并讨论了这些方法优缺点，为实验生物学家提供了指导与帮助。

杨子恒研究组主要研究内容是应用数理统计学及计算机科学的方法来分析分子遗传学资料，以推断不同生物物种间的进化关系，估算物种间的分化年代。他曾首创了以最大似然法为基础的模型和假说检验方法，该方法已成为分子进化理论研究的重要工具，他开发的软件在全世界得到广泛利用。

（生物通：万纹）

原文摘要：

Molecular phylogenetics: principles and practice
Ziheng Yang & Bruce Rannala

AbstractPhylogenies are important for addressing various biological questions such as relationships among species or genes, the origin and spread of viral infection and the demographic changes and migration patterns of species. The advancement of sequencing technologies has taken phylogenetic analysis to a new height. Phylogenies have permeated nearly every branch of biology, and the plethora of phylogenetic methods and software packages that are now available may seem daunting to an experimental biologist. Here, we review the major methods of phylogenetic analysis, including parsimony, distance, likelihood and Bayesian methods. We discuss their strengths and weaknesses and provide guidance for their use.

作者简介：

杨子恒教授1964年出生于甘肃，1984年毕业于甘肃农业大学畜牧系，同年考入中国农大畜牧系动物遗传育种专业，在著名数量遗传学家吴仲贤教授指导下攻读硕士学位，其后又在吴常信院士指导下攻读博士学位。1992年在中国农大获得农学博士学位后留校任教，其间在英国、美国进行合作研究。1998年到英国伦敦大学学院任讲师，因业绩突出在2001年晋升为教授。

主要从事分子进化、分子系统学、以及群体遗传学等方面的研究工作，在动植物种类史DNA分析方法和蛋白质顺序构成研究方面取得突出成绩。他同其他专家一道开发了数理统计模式和计算机运算法则，应用这些模式重建物种发展史和理解进化过程的机制，通过研究DNA和蛋白质序列的进化比较，对于人们重新构建物种发展的历史以及理解分子进化的机制将产生重要影响。

目前他的研究主要包括物种发展和发散性的贝叶斯估计，遗传学密码子替换和可适应的分子进化探索的马尔可夫算法，群体遗传学合并模式下的马尔可夫系列算法，以及滤过性毒菌和哺乳动物的染色体组的对比分析。

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