最近发现以前自己写的东西都是些无知和无病呻吟之作，而且我已经可以有机会和时间学习和研究我一直以来想学的东西，于是打算停止这个博客的更新，然后人人网也不会再继续导入这个博客的文章了。

目前还没有继续写东西的计划，或许将来会新开一个博客从头开始，感谢关注我博客的那几个人，谢谢啦。

这两件事都说明了一个不变的真理：出来混总是要还的。

前两个人实际上就是因为Toll-like receptor获奖的，Toll-like receptor对于在免疫学研究领域里的人比如陈珏祺同学和欧阳川同学肯定不是很陌生的东西。Toll-like receptor大约是在上世纪90年代中期被发现的，貌似最先是在果蝇里发现的，然后才在人和小鼠里发现并克隆出来。找这个Toll-like receptor的过程其实很纠结的，一开始的时候只是知道有个东西是能识别某种抗原（LPS，比较普遍存在于革兰氏阴性细菌表面），并引发炎症反应。于是就去找相应的抗体，发现的第一个跟LPS结合的受体是CD14，但是接着又发现这个并不能引发后继的信号转导过程，后来才找到Toll-like receptor 4，然后确定这个受体就是真正的天然免疫的受体又做了很多工作，最后才确定这个就是想找的那个，接下来的时间就是寻找其下游的信号转导蛋白和激活天然免疫的机制，经过了大约十年左右的时间，越来越多实验室开始进入这个领域，而且越来越多的Toll-like receptor家族成员被克隆出来，这个时候已经是04,05年的样子了。最重要的是最近几年（大概08年到10年）其中的几个Toll-like receptor的结构被解析出来了，我觉得这也是委员会敢颁发诺贝尔奖给他们的一个因素。

尽管我觉得结构生物学是极度无聊、重复和劳累的学科，这个学科还是十分重要的，不夸张地说应该算是目前比较核心的学科了。当然我更希望将来搞计算和生信的人能搞定大分子结构这个难题，幸好我们最近两三年貌似看到很多积极的研究结果，这些结果也大多是积累了多年以后才做出的。所以说，科研就是厚积薄发的过程，急功近利只能适得其反。

另外就是Toll-like receptor信号通路里面还有一个比较有意思的东西是 泛素化在信号转导过程中起的调控作用而不是单纯的降解蛋白的作用，这个跟我们在大学教科书上学到的已经很不一样了，但是鉴于泛素化已经获得过一次诺贝尔奖了，这个估计不会有那么大影响。我从08年开始接触Toll-like receptor的文章发现这个领域里面比较大的进展都是08年到10年左右出现的。再次说明：厚积薄发啊！！！童鞋。

关于获得性免疫里的突状细胞的研究，不是我熟悉的就不班门弄斧了。我也懒得去专门查文献了。

不过，戏剧性的是就在我打算写完这篇文章点Post的时候，雪儿告诉我说，Steinman老爷爷已经于9月30日去世了 ，虽然诺贝尔奖有不授予去世的人的规定，但是老爷子应该算作是在获奖以后去世的。不过我还是觉得Steinman教授在知道自己获得诺贝尔奖以前去世有点可惜，假如他知道了自己能够获得诺贝尔奖再去世是不是会更欣慰一点呢？当然这只是我以世俗的眼光揣测而已，一般德艺双馨的科学家都不太会在乎是否多获一个诺贝尔奖吧，也许他已经享受了研究的这个过程，获奖神马的已经算作浮云了。

Steinman在四年前被检查出胰腺癌，然后他就靠自己设计的基于dendritic cells的免疫治疗延长到了现在（又多了一个用自己做试验的例子），他在1973年第一个提取出了dendritic cell，多给他几年时间说不定治疗方法会有更大的进展。

搞科研的同学们，不要浪费光阴了，赶紧做你想做的，努力去找到你的答案吧。

囧，说了半天废话，忘了说了，Toll-like receptor 会获奖是因为这个结果推翻了以前认为的天然免疫是没有选择性和特异性的。实际上天然免疫系统是有一定的选择性和特异性的，人类对于某些抗原的特异程度就是由Toll-like receptor的结构和功能来决定的，而且Toll-like receptor信号转导系统的下游会转录出大量的炎症因子和细胞因子，这些细胞因子可以作为配体去活化T细胞和B细胞增殖分化，从而激活获得性免疫。

另外，Toll-like receptor 家族的的所有受体不断进化，结构的改变去适应不同的抗原，而细菌和病毒会不断变化来逃逸天然免疫系统的捕获，这个模型可以作为一个很有意思的课题去研究。

第二：LOSERs如果不从自己开始彻底改变将永远是LOSERs！

第三：LOSERs是可以改变的。

第四：LOSERs是不值得同情的，即便是改变以后的LOSERs。因为改变以后的LOSERs不会需要同情了。

第五：想改变自己的LOSERs很多，真的改变自己的LOSERs却很少，更多的是没有意识到自己是如何变成LOSERs的，甚至根本没有意识到自己是LOSER。

第六：未来掌握在自己手中，不管光明还是黑暗，人的选择决定了其未来。

Final advice: Cherish life and get far away from losers and/or being one of them.

顺便推荐Kaiji的故事给各位。

Women are making a difference where making a difference wouldn’t make a difference.

Kind of confusing?

Simplicity is difficult to define, but professor quoted the words "I know it when I see it" and use cups, glassed and tea pots to explain what is simplicity. Also, Prof. George Whitesides said the academics like complexity and emergency that currently greatly developed while simplicity is almost non-existent though much more required in our reality world. He then explained complexity and emergency. Complex systems are composed of components that interact with one another dissipatively and unexpectedly. Two instances of traffic system and metabolism in cells were given to explain the weird things would happen in complex systems we don’t know why, which referred to emergency phenomena.

However, there is a way to connect simplicity to complexity that he called stacking. Two very familiar examples for us are the internet started with binary arithmetic and integrated circuits assembled from simple transistors. Then he provide that simple things should be reliable, predictable, cheap, with high performance and stackable that serve for building blocks to get complex world. In this case, the simplicity could be easily extended to create complexity.

This talk inspired me about the current research on biological science. The complexity of biological systems are more and more clearly recognized by biologist through the past discoveries, and there are far more scientists not only from life sciences but also those from physics and chemistry are getting involved into the decoding of complexity of biosystems, however from the point of views in this talk, whenever the biological area is going to get industrialized, people in this area are required to provide simple components or elements that are reliable, predictable, cheap but with high performance and also stackable, which are almost universally necessary for engineering. Groups of people are carrying out similar works. What is the simple elements for biological systems? It’s macromolecules like DNA and proteins. Nowadays, people could easily manipulate DNA molecules by chemical synthesis or PCR, nevertheless, rational designing protein is still an obstacle. Many labs are dedicating to develop a series of tools to help designing functional protein with such properties mentioned above. Work from one of them are particularly promising as I can see. Their research work is engaged in de novo design of protein with function. For now, the tools are still under construction and principles are still in test. However, I am expecting they could make a breakthrough in recent future.

恩，很简单的日子，貌似自从开始写毕设，就已经开始不看文献不读书了，TAT，已经三个多月了，有木有！！！

闲的我都快长毛了，还好重庆这几天太阳很强，不至于腐烂掉。心神不宁，各种担心，希望是我庸人自扰。。。

好好的看看这个世界就蛮好的，做一个观察者也很不错。诸恶莫作，众善奉行，远报儿女，近在己身，苍天有眼，报应分明，但行好事，莫问前程。

读万卷书，行万里路，乃良言！

此刻，我很想你！

本来想谁也不告诉偷偷离开学校的，结果最后一晚上还是没有坚持住，可能心底里还是希望在离开KAUST的时候能看到这些一起学习一起玩的朋友吧，在KAUST这两年基本一直宅，长期宅宿舍，偶尔宅图书馆。学术没啥成就，心智有些许长进。于是碎嘴子的毛病又有点犯了，想再矫情一下。

KAUST算是我留学生涯的过渡吧，从这里碰到很多问题，也学到了很多教训和道理。这两年虽然学术上一点成就没有，但是还是要感谢KAUST啊，因为来了KAUST才能有机会遇到雪儿，而且遇到了好多好多非常好的朋友。。。经历了大学以来最快乐的几段时光（可能是大学时期太苦逼了，又得上课又得实验还得兼职再加上准备出国），第一学年经常跟江江、林昊和李岑一起吃饭，当然李岑一起吃饭的时候少一些，但是每次吃饭都很happy，第一个秋假四个人一起去利雅得和巴林，在巴林的时候还争论着谁该跟李岑在一个屋子里睡（是两个互通的标准间，每个房间两张床），第一晚拗不过江江和林昊，我睡在靠中间门的床上，第二天我完败江江，于是跟林昊一个屋，木哈哈哈（/_\ 不知道写出这段来李岑会不会杀了我，早上赶紧逃命去），然后在巴林玩的超级尽兴，即便巴林一点也不如迪拜漂亮，跟他们三个走去海边一起坐着都感到很快乐，还有就是去巴林的某个岛的时候回去不想打车，于是走了好长好长的路还在桥下看巴林的海上夜景，那时候过的生活无忧无虑，自由自在；然后就是跟老男人，小雷，Jessica和CCT在图书馆里写作业，主要是stochastic methods的作业和project，那段时间我都有点佩服自己咋能通宵这么多，虽然累却是这两年里最充实的一段时间，自我感觉良好的还像那么回事；再后来就是跟群主，小正太，小雷和CCT在图书馆里包场，还经常去群主家和小正太家吃饭，偶尔也来我家，但是因为大家都知道的原因，后来就主要是小正太和群主家里了，群主的红烧鸡翅誉冠KAUST。还有去之考家看电影，有一次我提议看恐怖片，我说看咒怨吧，结果我一打开之考和群主被吓得跑出门到大师兄家里避难去了，结果我跟小正太看完以后表示没有任何感觉，当然我们俩边说话壮胆边看完的。还有大师和Al Baik不解的情缘，大妈夫妇的妇唱夫随，给力的邦邦等人举办的各种给力party（虽然我不是特别喜欢热闹，很少参加大规模聚会），CCT的各种不靠谱折腾。感觉身边的这帮人都太给力了，各种impressive。

最近这半年在实验室也挺多，大部分都是去Discovery Square解决，后来写thesis，参加会议，一转眼就到了该离开的时候了，虽然我一直对于学校research management方面超级不满，但是该感谢还是需要感谢一下，也感谢我身边的这些朋友，虽然我有时候较真，脾气不好，碎嘴子，挺不招人待见的，也可能或有或无的伤害到别人，请不要放在心上，只怪我心智不成熟，将来也许有机会的话弥补我的过错。不过多亏你们能宽容我的各种毛病，认识你们真好，这两年我很快乐，真的！

最后这半年的寒假去圣安，春假去土耳其，这两段时间好幸福，因为可以跟雪儿在一起。直到四月份去土耳其之前拿到UK的offer，终于人生算是走到了正轨上，从异国变异地，更近一些了，今天刚刚看到人人上关于杭州的两位老人的介绍，感觉这才是我希望晚年的场景，希望能跟雪儿相亲相爱到老。。。有个喜欢的人喜欢陪着我做喜欢的事，还有什么理由不满足呢？

下飞机，换钱，乘火车，需要在Luzern转乘到Engelburg，在苏黎世火车站等车的时候，差点坐错车，一看不是我们要坐的车，很伤心啊，因为车上坐了一个PPMM，我跟小正太留着哈喇子目送那趟车走了，等到下一辆才是我们要乘的车，于是上车。火车出了苏黎世，相机手机几乎没怎么停，一路上都是美景，估计旁边的本地人都要崩溃了，谁让沙地里的土人没见过世面啊，有木有！！！火车很方便，时间挺准，一路上就是欣赏美景和拍照，废话不多说了，给雪儿上图。下午听课听讲座累死了。。。

这张照片好喜欢啊，是火车刚出苏黎世不久就遇到的一个好大的湖。

蓝天白云绿草地，跟苏格兰差不多，挺像的。。。

雪山，虽说苏格兰也有，不过还是瑞士的给力一些

路人甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬

绵羊，鸭子，湖边小木屋

村落布局很散落，但是交通还算方便。

这个，挺有意思的。。。

小瀑布，可能是因为刚下过雨

雪山，路标，小树，山谷

会议所在的地方能看到的就是这些雪山，真给力

住的房间窗户外面的 景色，，，一下雨，都看不到山顶，云雾缭绕的。。。

将来一定要带雪儿，一起来一次瑞士，好好走一走。。。

不知道为什么，只是有很多的新手问这个问题“如何构建进化树？”本来以为这不该是个很棘手的问题，既然问的人多了，自然也就成了大问题。虽然目前有很多的软件可以帮你完成这项工作，但还是要感谢牛人的耐心整理。一下就是吴红龙整理的构建进化树的一些方法，个人认为已经很详细了，呵呵，希望对大家有用！

构建进化树的主要步骤是比对，建立取代模型，建立进化树以及进化树评估。鉴于以上对于构建系统树的评价，结合本实验室实际情况，以下主要介绍N-J Tree构建的相关软件和操作步骤。

1、用Clustal X构建N-J系统树的过程

(1) 打开Clustal X程序，载入源文件.

File-Load sequences- C: empjc.txt.

(2) 序列比对

Alignment – Output format options – √ Clustal format； CLUSTALW sequence numbers: ON

Alignment – Do complete alignment

(Output Guide Tree file, C: empjc.dnd；Output Alignment file, C: empjc.aln；)

Align → waiting……

等待时间与序列长度、数量以及计算机配置有关。

(3) 掐头去尾

File-Save Sequence as…

Format: ⊙ CLUSTAL

GDE output case: Lower

CLUSTALW sequence numbers: ON

Save from residue: 39 to 1504 (以前后最短序列为准)

Save sequence as: C: empjc-a.aln

OK

将开始和末尾处长短不同的序列剪切整齐。这里，因为测序引物不尽相同，所以比对后序列参差不齐。一般来说，要“掐头去尾”，以避免因序列前后参差不齐而增加序列间的差异。剪切后的文件存为ALN格式。

(4) File-Load sequences-Replace existing sequences?-Yes- C: empjc-a.aln

重新载入剪切后的序列。

(5) Trees-Output Format Options

Output Files : √ CLUSTAL format tree √ Phylip format tree √ Phylip distance matrix

Bootstrap labels on: NODE

CLOSE

Trees-Exclude positions with gaps

Trees-Bootstrap N-J Tree ：

Random number generator seed(1-1000) : 111

Number of bootstrap trails(1-1000): 1000

SAVE CLUSTAL TREE AS: C: empjc-a.njb

SAVE PHYLIP TREE AS: C: empjc-a.njbphb

OK → waiting……

等待时间与序列长度、数量以及计算机配置有关。在此过程中，生成进化树文件*.njbphb，可以用TreeView打开查看。

(6) Trees-Draw N-J Trees

SAVE CLUSTAL TREE AS: C: empjc-a.nj

SAVE PHYLIP TREE AS: C: empjc-a.njph

SAVE DISTANCE MATRIX AS: C: empjc-a.njphdst

OK

此过程中生成的报告文件*.nj比较有用，里面列出了比对序列两两之间的相似度，以及转换和颠换分别各占多少。

(7) TreeView

File-Open-C: empjc-a.njbphb

Tree- phylogram(unrooted, slanted cladogram，Rectangular cladogram多种树型)

Tree- Show internal edge labels (Bootstrap value)(显示数值)

Tree- Define outgroup… → ingroup >> outgroup → OK(定义外群)

Tree- Root with outgroup

通常需要对进化树进行编辑，这时首先要Edit-Copy至PowerPoint上，然后Copy至Word上，再进行图片编辑。如果直接Copy至Word则显示乱码，而进化树不能正确显示。

2、 Mega建树

虽然Clustal X可以构建系统树，但是结果比较粗放，现在一般很少用它构树，Mega因为操作简单，结果美观，很多研究者选择用它来建树。

(1) 首先用Clustal X进行序列比对，剪切后生成C: empjc-a.aln文件；(同上)

(2) 打开BioEdit程序，将目标文件格式转化为FASTA格式，

File-Open- C: empjc-a.aln，

File-Save As- C: emp jc-b.fas；

(3) 打开Mega程序，转化为mega格式并激活目标文件，

File-Convert To MEGA Format- C: emp jc-b.fas → C: emp jc-b.meg，

关闭Text Editor窗口-(Do you want to save your changes before closing?-Yes)；

Click me to activate a data file- C: empjc-b.meg-OK-

(Protein-coding nucleotide sequence data?-No)；

Phylogeny-Neighbor-Joining(NJ)

Distance Options-Models-Nucleotide: Kimura 2-parameter;

√d: Transitions+Transversions;

Include Sites-⊙Pairwise Deletion

Test of Phylogeny-⊙Bootstrap; Replications 1000; Random Seed 64238

OK；开始计算－得到结果；

(4) Image-Copy to Clipboard-粘贴至Word文档进行编辑。

此外，Subtree中提供了多个命令可以对生成的进化树进行编辑，Mega窗口左侧提供了很多快捷键方便使用；View中则给出了多个树型的模式。下面只介绍几种最常用的：

Subtree-Swap:任意相邻两个分支互换位置；

-Flip:所选分支翻转180度；

-Compress/Expand:合并/展开多个分支；

-Root:定义外群；

View-Topology：只显示树的拓扑结构；

-Tree/Branch Style:多种树型转换；

-Options:关于树的诸多方面的改动。

3 、TREECON

打开Clustal X，File-Load sequences-jc-a.aln，File-Save Sequence as…(Format-PHYLIP；Save from residue-1 to 末尾；Save sequence as : C: empjc.phy)；

打开TREECON程序，

(1) Distance estimation

点击Distance estimation-Start distance estimation，打开上面保存的jc.phy文件，Sequence Type-Nuleic Acid Sequence，Sequence format-PHYLIP interleaved，Select ALL，OK；

Distance Estimation-Jukes&Cantor(or Kimura)，Alignment positions-All，Bootstrap analysis-Yes，Insertions&Deletions-Not taken into account，OK；

Bootstrap samples-1000，OK；运算，等待……

Finished-OK。

(2) Infer tree topology

点击Infer tree topology-Start inferring tree topology，Method-Neighbor-joining, Bootstrap analysis-Yes，OK.；运算，等待……

Finished-OK。

(3) Root unrooted trees

点击Root unrooted trees-Start rooting unrooted trees，Outgroup opition-single sequence(forced)，Bootstrap analysis-Yes，OK；

Select Root-X89947，OK；运算，等待……

Finished-OK。

(4) Draw phylogenetic tree

点击Draw phylogenetic tree，File-Open-(new) tree，Show-Bootstrap values/ Distance scale。

File-Copy，粘贴至Word文档，编辑。

TREECON的操作过程看起来似乎较MEGA烦琐，且运算速度明显不及MEGA，如果参数 选择一样，用它构建出来的系统树几乎和MEGA构建的完全一样，只在细节上，比如Bootstrap值二者在某些分支稍有不同。在参数选择方 面，TREECON和MEGA也有些不同，但总体上相差不大。

4、 PHYLIP

PHYLIP是多个软件的压缩包，下载后双击则自动解压。当你解压后就会发现PHYLIP的 功能极其强大，主要包括五个方面的功能软件：i，DNA和蛋白质序列数据的分析软件。ii，序列数据转变成距离数据后，对距离数据分析的软件。 iii，对基因频率和连续的元素分析的软件。iv，把序列的每个碱基/氨基酸独立看待（碱基/氨基酸只有0和1的状态）时，对序列进行分析的软件。v，按 照DOLLO简约性算法对序列进行分析的软件。vi，绘制和修改进化树的软件。在此，主要对DNA序列分析和构建系统树的功能软件进行说明。

(1) 生成PHY格式文件

首先用Clustal X等软件打开剪切后的序列文件C: empjc-a.aln另存为C: empjc.phy(使用File-Save Sequences As命令，Format项选“PHY”)。用BioEdit或记事本打开(2) 打开Phylip软件包里的SEQBOOT

seqboot.exe: can’t find input file "infile"

Please enter a new file name> C: empjc.phy

按路径输入刚才生成的 *.PHY文件，显示如下：

Bootstrapping algorithm, version 3.6a3

Settings for this run:

D Sequence, Morph, Rest., Gene Freqs? Molecular sequences

J Bootstrap, Jackknife, Permute, Rewrite? Bootstrap

B Block size for block-bootstrapping? 1

R How many replicates? 100

W Read weights of characters? No

C Read categories of sites? No

F Write out data sets or just weights? Data sets

I Input sequences interleaved? Yes

0 Terminal type none

1 Print out the data at start of run No

2 Print indications of progress of run Yes

Y to accept these of type the letter for one to change

R

Number of replicates?

1000

0

Settings for this run:

D Sequence, Morph, Rest., Gene Freqs? Molecular sequences

J Bootstrap, Jackknife, Permute, Rewrite? Bootstrap

B Block size for block-bootstrapping? 1

R How many replicates? 1000

W Read weights of characters? No

C Read categories of sites? No

F Write out data sets or just weights? Data sets

I Input sequences interleaved? Yes

0 Terminal type IBM PC

1 Print out the data at start of run No

2 Print indications of progress of run Yes

Y to accept these of type the letter for one to change

Y

Random number seed (must be odd)?

5(any odd number)

completed replicate number 100

completed replicate number 200

completed replicate number 300

completed replicate number 400

completed replicate number 500

completed replicate number 600

completed replicate number 700

completed replicate number 800

completed replicate number 900

completed replicate number 1000

上面的D、J、R、I、O、1、2代表可选择的选项，键入这些字母后敲回车键，程序的条件就 会发生改变。D选项无须改变。J选项有三种条件可以选择，分别是Bootstrap、Jackknife和Permute。R选项让使用者输入 republicate的数目。所谓republicate就是用Bootstrap法生成的一个多序列组。根据多序列中所含的序列的数目的不同可以选取 不同的republicate。当我们设置好条件后，键入Y按回车。得到一个文件outfile：C:Program FilesPhylipexe outfile.

重命名outfile→infile。

(3) 打开dnadist.exe

Nucleic acid sequence Distance Matrix program, version 3.6a3

Settings for this run:

D Distance ? F84

G Gamma distributed rates across sites? No

T Transition/transversion ratio? 2.0

C One category of substitution rates? Yes

W Use weights for sites? No

F Use emperical base frequencies? Yes

L Form of distance matrix? Square

M Analyze multiple data sets? No

I Input sequences interleaved? Yes

0 Terminal type ?

1 Print out the data at start of run No

2 Print indications of progress of run Yes

Y to accept these of type the letter for one to change

d

D Distance ? Kimura 2-parameter

m

Multiple data sets or multiple weighs? (type D or W)

d

How many data sets?

1000

0

Settings for this run:

D Distance ? Kimura 2-parameter

G Gamma distributed rates across sites? No

T Transition/transversion ratio? 2.0

C One category of substitution rates? Yes

W Use weights for sites? No

F Use emperical base frequencies? Yes

L Form of distance matrix? Square

M Analyze multiple data sets? Yes, 1000 data sets

I Input sequences interleaved? Yes

0 Terminal type ? IBM PC

1 Print out the data at start of run No

2 Print indications of progress of run Yes

Y to accept these of type the letter for one to change

Y

选项D有四种距离模式可以选择，分别是Kimura 2-parameter、Jin/Nei、Maximum-likelihood和Jukes-Cantor。选项T一般键入一个1.5-3.0之间的数 字。选项M键入1000。运行后生成文件C:Program FilesPhylipexe outfile。

重命名outfile→infile。

(4) 打开 neighbor.exe

Neighbor-Joining/UPGMA method version 3.6a3

Settings for this run:

N Neighbor-Joining or UPGMA tree? Neighbor-Joining

O Outgroup root? No, Use as outgroup species 1

L Lower-triangular data metrix? No

R Upper-triangular data metrix? No

S Subreplication? No

J Randomize input order of species? No, Use input order

M Analyze multiple data sets? No

0 Terminal type ?

1 Print out the data at start of run No

2 Print indications of progress of run Yes

3 Print out tree Yes

4 Write out trees onto tree file? Yes

Y to accept these of type the letter for one to change

m

How many data sets?

1000

Random number seed (must be odd)?

5

Settings for this run:

N Neighbor-Joining or UPGMA tree? Neighbor-Joining

O Outgroup root? No, Use as outgroup species 1

L Lower-triangular data metrix? No

R Upper-triangular data metrix? No

S Subreplication? No

J Randomize input order of species? Yes

M Analyze multiple data sets? Yes, 1000 sets

0 Terminal type ? IBM PC

1 Print out the data at start of run No

2 Print indications of progress of run Yes

3 Print out tree Yes

4 Write out trees onto tree file? Yes

Y to accept these of type the letter for one to change

Y

生成文件C:Program FilesPhylipexe outtree&outfile。

重命名outtree→intree；outfile→infile。

（5） 打开consense.exe

Consensus tree program, version 3.6a3

Settings for this run:

C Consensus type ? Majority rule (extended)

O Outgroop root? No, use as outgroup species 1

R Trees to be treated as Rooted? No

T Terminal type ?

1 Print out the sets of the species Yes

2 Print indications of progress of run Yes

3 Print out tree Yes

4 Write out trees onto tree file? Yes

Are these settings correct?

R

T

Settings for this run:

C Consensus type ? Majority rule (extended)

R Trees to be treated as Rooted? Yes

T Terminal type ? IBM PC

1 Print out the sets of the species Yes

2 Print indications of progress of run Yes

3 Print out tree Yes

4 Write out trees onto tree file? Yes

Y

生成文件C:Program FilesPhylipexe outtree。

重命名outtree→ jc.tre。

（6 ）打开TreeView

打开C:Program FilesPhylipexe jc.tre。以下操作参照前述详细说明即可。