进化溯祖 | BEAST相关文档解读

细菌基因组 | BEAST简介及Linux版安装

进化溯祖 | BEAST软件安装的1个要点

安装好BEAST的Windows版后，看到以下帮助文档

目录内容

doc/ BEAST文档 (文档2)

examples/ .NEXUS及.XML文件案例

lib/ Java和BEAST使用的本地库

native/ 要编译到本机库的C代码

bin/ 对应操作系统的脚本

文档2 – BEAST的所有文档现已在线 (All documentation for BEAST is now online)：http://beast.community/ (发现文档3-BEAST社区)。

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文档1

奥克兰大学 – 计算机科学系

爱丁堡大学 – 进化生物学研究所

加州大学洛杉矶分校 – 大卫·格芬医学院

BEAST，即贝叶斯进化分析采样树 (Bayesian Evolutionary Analysis Sampling Trees)，是用于从分子序列进行进化推断的软件包。

BEAST使用复杂而强大的输入格式 (.XML)来描述进化模型。这在灵活性方面具有优势，因为BEAST的开发人员不必尝试和预测研究人员可能希望执行的每一项分析，并明确地 (Explicitly)提供了执行相关分析的选项。

然而，这种灵活性意味着在所使用的马尔可夫链-蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo, MCMC)推理框架下，有可能构建了表现不佳的模型。我们无法测试BEAST中可以使用的所有可能的模型。

对此有两种解决方案：首先，我们为常见的分析提供了一系列方法的组合 (A range of recipes)，这些分析可在BEAST中正常工作，并为其提供了示例输入文件 (尽管分析实际-Actual数据时，也可能发生意外)。其次，我们提供了诊断问题的工具，以及解决问题的建议：http://beast.community/

BEAST不是一个”黑匣子”，你可以把你的数据放进去，期待一个容易解释的答案。其需要仔细审查输出，以检查它是否正确执行，通常需要调整、调试并多次运行，才能得到有效结果。

序列转换

一个名为“BEAUti”的程序将以NEXUS格式导入数据 (也能解析FASTA/.aln)，来选择各种模型和选项，并生成一个可在BEAST中使用及运行的XML文件。

要运行BEAUti，只需双击“BEAUti v1.10.x”应用程序。若不起作用，那么可能没有正确安装Java。尝试打开MS-DOS窗口并键入命令行：java-jar-lib/beauti.jar。另请参阅单独的：BEAUti – README.txt 文档。

运行BEAST

双击“BEAST v1.10.x”应用程序。将被要求选择一个XML输入文件。

或者打开“命令”窗口并键入：java-jar lib/beast.jar input.xml

其中“input.xml”是BEAST xml格式文件的名称。该文件可使用文本编辑器从头开始创建，也可由BEAUti程序从NEXUS格式文件创建。

有关创建和调整输入文件的文档，请参阅以下联机文档和教程：

帮助 http://beast.bio.ed.ac.uk

常见问题 http://beast.bio.ed.ac.uk/FAQ

教程 http://beast.bio.ed.ac.uk/tutorials

最新手册 code.google.com/p/beast-mcmc

BEAST 参数:

-verbose 输出XML解析信息

-warnings 输出XML警告信息

-strict XML不合格时失败

-window 提供1个控制台窗口

-options 展示1个选项框

-working 切换工作目录至输入文件所在区

–seed 指定随机数生成种子

-prefix 输出文件的前缀

–overwrite 允许覆盖已有文件

-errors 在停止前，指定数值错误的最大数

–threads 线程数 (默认：自动)

-java 只使用Java而非本地实施

-threshold 充分评估测试阈值 (默认：0.1)

–beagle 如果可用，使用BEAGLE库 (默认：on)

-beagle_off 不使用BEAGLE库

-beagle_info BEAGLE: 展示可用资源的信息

-beagle_auto BEAGLE: 自动选择最快的资源来分析

-beagle_order BEAGLE: 设置资源使用的顺序

-beagle_instances BEAGLE: 在实例之间划分位点模式 (Divide site patterns)

-beagle_CPU BEAGLE: 使用CPU实例/Instance

-beagle_GPU BEAGLE: 使用GPU实例，if available

-beagle_SSE BEAGLE: 使用SSE扩展 (与CPU型号有关) (if available)

-beagle_SSE_off BEAGLE: 关闭SSE扩展

-beagle_cuda BEAGLE: 使用CUDA并行，if available

-beagle_opencl BEAGLE: 使用OpenCL并行，if available

-beagle_single BEAGLE: 使用单精度/Single precision，if available

-beagle_double BEAGLE: 使用双精度，if available

-beagle_async BEAGLE: 使用异步内核 (Asynchronous kernels)，if available

-beagle_scaling BEAGLE: 指定使用的标化方案 (Scaling scheme)

-beagle_rescale BEAGLE: 重新标化的频率 (只在动态标化下)

–mc3_chains 链 (Chains)的数量

-mc3_delta 温度增量参数

-mc3_temperatures 热链温度(Hot chain temperatures)的逗号分隔列表

-mc3_swap 链温度交换 (Swapped)的频率

-load_dump 指定要从中加载转储状态 (Dumped state)的文件名

-dump_state 指定写入转储文件的状态 (State)

-dump_every 指定写入转储文件的频率 (Frequency)

-version 软件版本

-help 此帮助文档

例：

java -jar lib/beast.jar -seed 12345 -overwrite input.xm

注：MCMC不是一个黑匣子，糟糕的先验选择(Prior choices)和起始值(Starting values)，会影响进化推断、文章发表的概率和职业生涯 (Inference, publication probability and career outcomes)。

分析结果

我们制作了一个强大的图形程序来分析MCMC日志文件 (它也可以分析MrBayes和其它MCMC的输出)。其称为“Tracer”，可从Tracer网站获得：tree.bio.ed.ac.uk/software/tracer

我们现在再次纳入了“loganalyser”程序，以便在无需Tracer的情况下，分析日志和树文件。(BEAST v1.10.4/bin/loganalyser.cmd？)

此外，还有两个新程序作为BEAST包的一部分分发：LogCombiner和TreeAnnotator。

LogCombiner可将多次运行BEAST的日志或树文件，合并为一个单独的组合结果文件 (在舍弃适当的”预烧”即Burn-ins后)。

TreeAnnotator可使用单个目标树 (A single target tree)，总结BEAST中的树样本 (A sample of trees from BEAST)，并用后验概率、HPD结点高度和速率 (Posterior probabilities, HPD node heights and rates)对其进行注释。

然后可以在名为“FigTree”的新程序中查看该树，其可从以下位置获得：tree.bio.ed.ac.uk/software/figtree

原生库 (Native Libraries)

BEAST使用BEAGLE库来提供快速、原生的似然计算。此库是独立分发的，应在使用BEAST之前安装。

BEAGLE可以从这里下载：github.com/beagle-dev/beagle-lib。有关将BEAGLE与BEAST一起使用的更多信息：beast.community/beagle

支持和链接

BEAST是一个极其复杂的程序，因此不可避免地会出现错误。

请给我们发电子邮件讨论任何问题：alexei@cs.auckland.ac.nz; a.rambaut@ed.ac.uk; msuchard@ucla.edu

我们鼓励您加入BEAST用户的邮件列表，以获得更新和有关错误的通知。稍后，它可能会扩展为讨论列表，以便用户可以交流想法和帮助。您可在此处加入邮件列表：http://groups.google.com/group/beast-users

BEAST的网站：http://beast.community/

根据GNU宽松通用公共许可证分发的源代码：https://github.com/beast-dev/beast-mcmc/

致谢。感谢以下人员提供代码，或协助创建，或测试BEAST (这是一个令人遗憾的不完整列表 — 向无意中遗漏的名称道歉)：Alex Alekseyenko、Daniel Ayres、Guy Baele、Trevor Bedford、Peter Beerli、Filip Bielejec、Erik Bloomquist、Aaron Darling、Gytis Dudas、Roald Forsberg、Matthew Hall、Jess Hedge、Joseph Heled、Simon Ho、Sebastian Hoehna、Mark Holder、Denise Kuehnert、Philippe Lemey、Paul Lewis、Wai Lok Sibon Li、Gerton Lunter、Sam Lycett、Sidney Markowitz、Vladimir Minin、Michael Defoin Platel、Oliver Pybus，Tulio de Oliveira、Jayna Ragwani、Beth Shapiro、Korbinian Strimmer、David Swoford、Chieh Hsi Wu、Walter Xie、Ziheng Yang

文档3

http://beast.community/

什么是BEAST？

BEAST是一个使用MCMC对分子序列进行贝叶斯分析的跨平台程序。它完全倾向于使用严格或宽松的分子时钟模型，推断的有根的、时间测量的系统发育。

BEAST可以作为一种重建系统发育的方法，但也可以作为一个测试进化假设的框架，而不以单一的树拓扑为条件。BEAST使用MCMC在树空间上进行平均 (Average over tree space)，从而使每棵树的加权与其后验概率成比例 (Each tree is weighted proportional to its posterior probability)。

BEAST包含一个简单易用的用户界面程序，用于设置标准分析，以及一套用于分析结果的程序。

此网站 (http://beast.community/)适用于BEAST v1.X (当前版本v1.10.4)。此外，奥克兰大学领导的独立项目BEAST2的详细信息，见：http://beast2.org/。

What can BEAST do?

见 http://beast.community/about

入门教程

作为使用BEAST的入门，我们提供了一些基本的入门教程，使用BEAST图形应用程序，使用提供的示例文件执行分析。http://beast.community/getting_started

引用BEAST

该项目的推荐引文为：Suchard MA, Lemey P, Baele G, Ayres DL, Drummond AJ & Rambaut A (2018) Bayesian phylogenetic and phylodynamic data integration using BEAST 1.10 Virus Evolution. 4, vey016. DOI:10.1093/ve/vey016

《使用 BEAST 1.10 进行贝叶斯系统发育和系统发生动力学数据整合》

doi: 10.1093/ve/vey016

BEAST源自早期的大量工作。BEAST建立在大量先前工作的基础上，运行BEAST时，将列出对单个模块、模型和组件的适当引用：

Drummond AJ, Nicholls GK, Rodrigo AG & Solomon W (2002) Estimating mutation parameters, population history and genealogy simultaneously from temporally spaced sequence data. 从时间间隔序列数据中同时估计突变参数、种群历史和系谱。Genetics，161, 1307-1320。

Rambaut A (2000) Estimating the rate of molecular evolution: incorporating non-contemporaneous sequences into maximum likelihood phylogenies. 估计分子进化速率：将非同期序列纳入最大似然系统发育。Bioinformatics, 16, 395-399.

Pybus OG & Rambaut A (2002) GENIE: estimating demographic history from molecular phylogenies. GENIE：从分子系统发育中估计种群历史。Bioinformatics, 18, 1404-1405.

文档4

beast.community/getting_started

下载并安装BEAST。需安装两个额外的软件包，是BEAST分析的关键部分。即：Tracer，用于分析BEAST的输出；以及FigTree，用于查看生成的树，并为发表做好准备。

教程1。介绍了使用BEAUti和BEAST来分析一些灵长类动物序列并估计系统发育树。它将引导您完成导入数据、选择模型、生成 BEAST XML 文件的过程。然后运行BEAST。

教程2。本教程直接从第一个开始，查看BEAST的输出，诊断问题并总结结果。本教程将介绍一些与BEAST、LogCombiner和TreeAnnotator打包的实用程序，以及外部应用程序Tracer和FigTree。

估算 (进化)速率和日期。本教程提供了一个循序渐进的教程，用于分析在不同时间点分离的一组病毒序列 (即异时数据)。这项工作的目的是获得分子进化率的估计，最近共同祖先的日期的估计，并通过适当的统计支持措施，推断系统发育关系。

可在这里找到教程和具体“操作”说明的完整列表：

http://beast.community/tutorial_contents

文档5

www.beast2.org/2018/07/24/TreeModelAdequacy.html

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