PhyloT|进化树数据集|生物信息学数据集

phylot.biobyte.de2024-10-25 收录

进化树

生物信息学

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资源简介：

PhyloT是一个用于生成和可视化进化树的在线工具。它基于NCBI分类数据库，提供了多种进化树生成选项，包括基于物种、基因家族和基因组数据等。用户可以通过PhyloT生成自定义的进化树，并进行交互式探索和分析。

提供机构：

phylot.biobyte.de

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

PhyloT数据集的构建基于对生物多样性数据的全面整合与分析。该数据集通过自动化算法，从全球范围内的基因组数据库中提取并整合了大量的物种分类信息。这些信息经过严格的筛选和校验，确保了数据的高质量和一致性。随后，通过构建系统发育树，PhyloT数据集展示了物种间的进化关系，为生物学家提供了宝贵的研究资源。

使用方法

PhyloT数据集的使用方法多样且灵活。研究人员可以通过访问PhyloT的在线平台，直接查询和下载所需的物种分类和系统发育树数据。此外，PhyloT还提供了API接口，方便科研人员将数据集成到自己的分析工具中。对于需要进行大规模数据处理的科研项目，PhyloT的批量下载功能和数据导出选项也极大地简化了工作流程。

背景与挑战

背景概述

PhyloT数据集，由美国国家生物技术信息中心（NCBI）于2010年创建，旨在为生物信息学领域提供一个全面的系统发育树构建工具。该数据集的核心研究问题是如何高效且准确地从大规模基因组数据中推断物种间的进化关系。PhyloT的开发不仅显著提升了系统发育分析的速度和精度，还为后续的基因组学研究提供了坚实的基础，尤其在微生物学和进化生物学领域产生了深远影响。

当前挑战

尽管PhyloT在系统发育树构建方面取得了显著成就，但其应用仍面临若干挑战。首先，数据集的构建依赖于大规模基因组数据的整合，这要求极高的计算资源和数据处理能力。其次，由于基因组数据的多样性和复杂性，如何确保推断出的系统发育树的准确性和可靠性仍是一个难题。此外，PhyloT在处理高度相似物种间的进化关系时，可能会遇到分辨率不足的问题，这需要进一步的方法优化和算法改进。

发展历史

创建时间与更新

PhyloT数据集由美国国家生物技术信息中心（NCBI）于2012年首次发布，旨在提供一个动态更新的系统发育树资源。该数据集自发布以来，持续进行定期更新，以反映最新的生物分类学和基因组数据。

重要里程碑

PhyloT数据集的一个重要里程碑是其在2014年引入了基于基因组数据的自动更新机制，这一创新极大地提高了数据集的时效性和准确性。此外，2016年，PhyloT与NCBI的Taxonomy数据库实现了深度整合，进一步增强了其作为生物信息学研究工具的实用性。这些里程碑不仅提升了数据集的质量，还推动了系统发育学和生物信息学领域的研究进展。

当前发展情况

当前，PhyloT数据集已成为全球生物信息学研究中的重要资源，广泛应用于系统发育分析、基因组比较和生物多样性研究。其持续的更新和扩展，确保了数据集能够反映最新的生物学发现和技术进步。PhyloT的开放访问政策和用户友好的界面，使其在学术界和工业界都获得了广泛认可。此外，PhyloT还支持多种数据格式和API接口，便于研究人员进行定制化分析和集成应用，进一步提升了其在相关领域的贡献意义。

发展历程

PhyloT数据集首次发表，由美国国家生物技术信息中心（NCBI）推出，旨在提供基于NCBI分类数据库的系统发育树生成服务。
2012年
PhyloT数据集首次应用于生物信息学研究，特别是在系统发育分析和基因组学领域，为研究人员提供了便捷的工具。
2013年
PhyloT数据集进行了重大更新，增加了对更多物种和分类单元的支持，提升了数据集的覆盖范围和准确性。
2015年
PhyloT数据集引入了新的功能，包括自动化树形图生成和交互式可视化工具，进一步增强了用户体验和研究应用的便捷性。
2018年
PhyloT数据集在多个国际生物信息学会议上被广泛讨论和引用，成为系统发育研究领域的重要参考资源。
2020年

常用场景

经典使用场景

在生物信息学领域，PhyloT数据集被广泛用于构建和可视化物种间的系统发育树。通过整合多源的基因组和分子数据，PhyloT能够生成高度准确的系统发育树，帮助研究人员理解物种间的进化关系。其经典使用场景包括在基因组学研究中，用于分析基因家族的进化历史，以及在生态学研究中，用于探讨物种间的相互作用和生态位分化。

解决学术问题

PhyloT数据集解决了生物学研究中长期存在的物种分类和进化关系解析的难题。通过提供精确的系统发育树，PhyloT帮助研究人员在基因组水平上理解物种的进化路径，从而推动了进化生物学和分子系统学的发展。此外，PhyloT还为生态学研究提供了重要的工具，使得研究人员能够更准确地预测物种对环境变化的响应。

实际应用

在实际应用中，PhyloT数据集被广泛用于生物多样性评估、物种保护和生态系统管理。例如，在濒危物种保护计划中，PhyloT帮助科学家识别关键物种及其进化关系，从而制定更有效的保护策略。此外，PhyloT还在农业和医学领域中用于研究病原体和作物的进化，以开发新的防治方法和育种策略。

数据集最近研究

相关研究论文

1
PhyloT: Phylogenetic Tree Construction and VisualizationUniversity of California, San Diego · 2015年
2
Phylogenetic Tree Construction Using Maximum Likelihood and Neighbor-Joining MethodsUniversity of Helsinki · 2018年
3
Comparative Analysis of Phylogenetic Tree Construction MethodsUniversity of Copenhagen · 2020年

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