【絮语】

　　系统发育分析中，最大似然法（ML）和贝叶斯法（BI）是对替换模型非常敏感的两种算法，因此利用ML法或BI法重建系统发育树前，核苷酸替换模型的选择是必不可少的过程。目前，核苷酸替换模型的选择软件目前常见有MrModelTest、ModelTest和jModelTest等，前两者以命令行操作，虽然借助 MrMTgui 等程序可以实现GUI界面化的操作，但必须借助PAUP的内核。而jModelTest 是个跨平台的Java程序，可以独立运行，通过内置的PhyML等程序计算模型及相关参数，故而相对于 MrMTgui 操作更为简单，实用性更强。由于jModeltest 支持的模型更多，近年来备受不同用户的喜爱，频频现于各类SCI期刊。
　　本文通过图解方式，简要介绍一下利用jModelTest获得核苷酸替代模型及相关参数。

【流程】
　　1. 载入DNA比对序列：通过菜单“File”-“Load DNA alignment”载入比对好的序列文件，支持格式：fasta、nexus、phylip等ReadSeq可以识别的格式（jModelTest内置了ReadSeq软件用于转化序列数据）：

 　　2.计算似然值：依次点击菜单栏 “Analysis”-“Compute Likelihood scores” ，程序自动调用PhyML计算模型的似然值及相关参数：

 似然参数设置：

 　　（1）模型方案有5个模型体系选项，分别是3、5、7、11、203，这些模型结合碱基频率和速率变异参数（默认选择）等可以有24-1624个模型可供选择。模型越多，有助于提高建树的精确度，但前提是需要相关建树软件的支持，否则模型再多，也无用武之地。

 　　（2）计算似然树中使用的树：前项目是两个固定树适用于计算采用LRT标准的模型；后两项分别是BOINJ树（基于JC校正距离）和ML优化树，大数据集优先推荐用BIONJ树，其他情况建议用ML优化树。

在jModelTest V2.1.4中添加一个“Base tree search”选项，推荐选用 Best，即：同时使用 NNI 和 SPR 算法，并选择其中最佳的一个。

 　　3. 选择一个计算标准：有AIC、BIC和DT等标准，标准不同，所选的模型可能会不一致，此时推荐使用AIC或BIC标准，本例以常见的AIC标准为示范，BIC类似，在此不赘述。

 　　AIC 设置：有四个选项，计算参数重要性（权重）、模型平均化为默认选中选项。当第一个选项AICc选中，Sample size读框内会自动读取序列的长度大小；如果需要得到PAUP模块的命令参数，请选中“Write PAUP* block”。

 　　4. 显示结果表：可以简要显示模型的参数值 

 　　将标签切到“AICc”上，最匹配的模型会以红色加亮显示（也可以通过查看 detaAICc值，如果该值为0，即为计算得到的最佳进化模型）

　　5. 生成网页格式的日志： 将日志以HTML网页格式显示

 6. 查看模型选择结果及参数：查找“Model selected”内容，即为选定的最佳模型及相关参数。

　　7. 模型参数的应用：将得到的最佳模型及参数应用于相关的建树软件，如：BEAST、MrBayes、PhyML、PAUP等。下图为Beauti 2 根据相关相关参数进行设置： 

 Raindy注：上图的Kappa 即：HKY transition-transversion parameter，与大小的K不是一个概念，即：Optimized free parameters (K) = substitution parameters + 9 branch lengths + topology

附：jModelTest 和 MrmodelTest 结果比较

Graphical User Interface：https://code.google.com/p/jmodeltest2/wiki/QuickStartGUI ;
Quick Start (Console interface)：https://code.google.com/p/jmodeltest2/wiki/QuickStartConsole ;