概述
分子钟假说提出，核苷酸或氨基酸取代在进化过程中以相对恒定的速率累积。如果已知速率（根据化石记录或地质事件进行校准），则两个谱系之间的序列分歧量可以转换为对其分歧时间的估计。这一见解改变了进化生物学，为整个生命树上的物种形成事件（包括化石记录稀疏的群体）的年代测定提供了定量框架。
关键概念
严格的分子钟假设所有谱系具有相同的替代率，这在实际数据中经常被违反。 宽松时钟模型允许不同谱系之间的速率变化，通常从对数正态分布或指数分布中得出。 校准涉及用已标明日期的化石或已知的生物地理事件锚定节点，以将相对时间转换为绝对年龄。 BEAST 和 MCMCTree 等程序实施贝叶斯宽松时钟方法，联合估计拓扑、速率和发散时间，同时考虑校准点的不确定性。
实际工作流程
典型的分子钟分析从感兴趣的分类单元的直系同源基因的序列比对开始。第一个决定是时钟模型选择：将严格时钟与宽松时钟模型进行比较的似然比测试可以确定谱系之间的速率异质性是否显着。对于 BEAST 中的贝叶斯松弛时钟分析，输入 XML 文件是通过 BEAUti 生成的，其中用户指定替换模型（例如，GTR+G）、时钟模型（例如，不相关的对数正态松弛时钟）和树先验（例如，圣诞过程或出生-死亡）。校准是通过根据化石证据将先验分布分配给节点年龄来进行的，例如，对数正态先验，其偏移量等于化石年龄，并且标准差反映校准的不确定性。 MCMC 链运行 50-2 亿代，每 5,000-10,000 步采样一次，并通过确保所有参数的有效样本量超过 200 来评估收敛性。 Tracer 软件可视化发散时间的后验分布并检查平稳性。丢弃老化后，TreeAnnotator 将后验树样本总结为具有平均节点年龄和 95% 最高后验密度区间的最大分支可信度树。由此产生的时间校准的系统发育揭示了关键物种形成事件发生的时间，为进化和生态分析提供了时间框架。
应用程序
分子钟彻底改变了我们对进化时间尺度的理解。他们确定了主要进化枝的起源，追踪病原体耐药性的出现，并确定病毒大流行的时间。该方法依赖于可靠的DNA测序数据来测量分歧，并且经常应用于[细菌遗传学](/guides/bacterial- Genetics.html)来估计致病谱系的年龄。在病毒学中，根据已知采集日期校准的分子钟有助于追踪新毒株的出现，补充[病毒结构和分类](/guides/viral-struct-and-classification.html) 研究。
