1、系統(tǒng)發(fā)育分析是生物信息學中的重要研究領域,它的主要研究手段是從一組同源的DNA或蛋白質序列出發(fā),計算各個序列之間的進化距離,從而得到反映物種進化關系的進化樹。進化樹通常是一棵二叉樹,樹的葉節(jié)點,代表了某個具體序列;樹的拓撲結構表示了各物種之間的親緣關系遠近;樹的分支長度刻畫了進化距離的大小。構建進化樹的方法主要分為兩大類:基于距離矩陣法和基于特征法。其中,距離矩陣法以結構簡單,具有良好的理論基礎等特點獲得廣泛應用。
　　 基于距

2、離矩陣法是構建進化樹方法中比較常用的一類方法,但是傳統(tǒng)的基于距離矩陣法是建立在序列比對基礎上的。所以本文為了解決這個問題,提出了兩種新的方法,這兩種都是不需序列比對,而且比較直觀,計算量小,通俗易懂。兩種新方法是:基于改進的模糊聚類傳遞閉包的距離矩陣法和基于改進的k近鄰距離矩陣法。
　　 基于改進的模糊聚類傳遞閉包的距離矩陣法是在原始的非相似距離矩陣上通過改進,得到一個新的相似距離矩陣,這個新的相似距離矩陣是反映物種之間相似度高

3、的矩陣,然后在新的相似距離矩陣基礎上利用了模糊聚類中的傳遞閉包法構建進化樹。
　　 基于改進的k近鄰距離矩陣法是建立在k近鄰法和圖論的基礎上提出來的。這種方法是在原始的距離矩陣基礎上找出每一行的k個最相似的分類群,然后用線連接起來,如果出現(xiàn)同路,則刪除回路中距離最大的那條邊,通過構建的一個最小連通圖,利用聚類的思想構建物種之間的進化樹。這種算法主要是k的選擇問題。如果k過小,那么該圖就不是一個最小連通圖,而且存在孤立的邊;如果k