你可以在上面得到的解压文件中直接使用。 也可以直接把起作用的两个执行文件M6CC.exe 和 M6Proto.exe 拷贝到你喜欢的文件夹中。 下面的两个实例需要你也把Example文件也拷贝过去。

1：分析配置文件：也就是你要用MEGA的什么参数进行分析的一个参数设定的集合。 这个是用MEGA-Proto来生成的。 生成的文件是一个 .mao为后缀的文件。

2：数据文件（下面的任意一个都可以）

• Multiple sequence alignment in MEGA or Fasta format.
• Distance matrix in MEGA format.
• Unaligned sequences in Fasta format (f or alignment only)

3:树文件（某些分析需要） .nwk文件格式。

一般情况下生成两种输出文件

• 1. Calculation-specific results file (Newick file, distance

matrix,…).

• 2. A summary file with additional info (likelihood, SBL,…).

, Some analyses produce additional output (bootstrap consensus tree).

输出的文件夹和文件名称

• 1：默认和输入文件在同一个文件夹
• 2：如果要改变文件夹或者文件名称，那么用-o 选项。
• 3: If no output filename is specified, MEGA-CC will assign a unique name.

错误和警告：

如果MEGA-CC产生了错误或者警告信息。那么会出现在summary file文件中。

用命令行运行非常简单。

M6CC.exe -a options.mao -d alignment.meg -o outFile

也可以用一些脚本程序来运行，比如Perl，Python。 这里我们用exec发现会出问题，所以这里改成用system来进行调用。

#exec('M6CC.exe -a options.mao -d alignment.meg -o outFile');
system ('M6CC.exe -a options.mao -d alignment.meg -o outFile');

MEGA-CC附带完善的文件迭代系统，来处理多个文件，而不用脚本来帮忙。 具体可以参考下面第二个实例。

其他的应用也可以调用MEGA-CC:

status = CreateProcess("M6CC.exe...");

如果要查看更多的命令选项，那么从命令行中调用M6CC.exe -h

MEGA-Proto有以下特点：

• 第一：和图形界面版本一样的外观
• 第二：生成MEGA分析所需要的选项文件
• 第三：没有计算能力，只是一个模拟的过程

双击打开MEGA-Proto以后，图形界面会引导你进行一下步骤。

第一步：选择序列类型。 包含四种类型。

Nucleotide (non-coding)
Nucleotide (coding)
Protein (amino-acid)
Distance matrix (MEGA format)

第二步：从上面的菜单中选择一项分析过程。

第三步：调整分析的参数设置。

第四步：保存你设置好的MEGA分析的选项到一个文件。

本实例展现了如何用MEGA-Proto 和MEGA-CC来完成 “Maximum Likelihood phylogeny reconstruction”。

• 第0步：准备文件。

为了能够正确的完成这个实例，你需要确认你有了M6CC.exe， 以及M6Proto.exe这两个程序（我们上面下载的就是）。 实例所需要的文件就是我们上面解压得到的。

• 第1步：双击或者右键打开MEGA-Proto.exe。
• 第2步：选择输入的数据类型。这里我们用的是默认设置。Nucleotide (non-coding)。
• 第3步：在菜单栏中选择：Phylogeny => Construct/Test Maximum Likelihood Tree
• 第4步：调整参数，然后点击“Save Settings”。把文件“mlDemo.mao”保存在当前文件夹。
• 第5步：打开一个命令行界面。也就是win+R，cmd。然后用cd命令切换到M6CC.exe所在的文件夹。
• 第6步：用M6CC.exe执行程序来分析文件。

M6CC.exe -a mlDemo.mao -d Examples\Crab_rRNA.meg -o demoResults

• 第7步：程序开始执行。会有进度的显示。执行完成以后退出。
• 最后 ：分析得到3个输出文件。

* demoResult.nwk
这个文件是用我们给定的设置参数得到的Maximum Likelihood 树。
* demoResult_consensus.nwk
这个文件是Mega 从所有的bootstrap sample trees中得到的bootstrap consensus树。
* demoResult_summary.txt
这个文件给出了分析数据：比如log likelihood value of the Maximum Likelihood tree,ts/tv ratio etc...

下面这个例子展示了，如何用MEGA-CC中的文件迭代系统， 用同一个配置文件（也就是MEGA-Proto得到的文件）来处理多个输入文件。

第0步：启动

这个就是第一个Demo1中的前5个过程，如果还搞不定的话，自己去复习。

第1步：新建一个文件，命名为 demo2Data.txt。这里面包含我们要处理的多个文件。 一行是一个文件。 在这个文件中，有两个文件“Grab_rRNA.meg” 和“Drosophila_Adh.meg”。 文件添加完全的路径。大致是下面的样子。

D:\M6CC\Examples\Crab_rRNA.meg
D:\M6CC\Examples\Drosophila_Adh.meg

第2步：然后在命令行中用如下命令调用MEGA-CC:

M6CC.exe -a mlDemo.mao -d demo2Data.txt

上面的命令行没有指定输出的文件夹，以及文件名称。不过不用担心。 所有的结果都会根据你的文件名来命名，并且输出到“M6CC_Out”文件夹中。

第3步：然后分析会启动。一个个的处理文件。处理的进度会显示在命令行界面中。

最后 ：分析程序会对每一个输入文件产生一个输出结果。 在这个例子中，相同的分析配置文件用在每一个文件中。

下面是一个用Perl调用的小脚本：

use strict;
use warnings;my @files = glob "*.fasta";
foreach my $file (@files)
{system ("M6CC.exe -a huashu.mao -d $file -o $file.out");
}

使用的huashu.mao都在github上。

同时我们也可以用MEGA-cc自带的多文件处理功能。 Perl脚本用来提取所有需要处理文件的文件名到file.txt，这个文件名要包含完全的路径。

use strict;
use warnings;my $out_out = "file.txt";
open  my $out, '>', $out_out or die  "Fail open $out_out\n";
my @files = glob "*.fasta";
foreach my $file (@files)
{print $out "D:\\Less_less_region\\$file\n";
}
close  $out;

然后用上面的多个文件处理的方法：

M6CC.exe -a huashu.mao -d file.txt

但是用上面的方法来处理文件的时候，只有一半的文件被处理，基本上是处理一个，跳过一个。 不知道是什么原因。解决办法是:在上面的输出文件名称到file.txt的时候， 每一个文件都输出两遍。仅仅是一种解决方案，没有找到真正原因。

use strict;
use warnings;my  $out_out = "file.txt";
open  my $out, '>', $out_out or die  "Fail open $out_out\n";
my @files = glob "*.fasta";
foreach my $file (@files)
{print $out "D:\\Less_less_region\\$file\n";print $out "D:\\Less_less_region\\$file\n";
}
close  $out;