翻译：As shown in Fig. 2, to solve problems (7) and (11), a multileader multi-follower Stackelberg game SL, in which BSs are regarded as leaders and UE are followers, is adopted. Although players make their decisions independently, a hierarchy of players at different levels exists in this game, and the strategies chosen by the followers depend on the strategies selected by the leaders. Moreover, the choice of the optimal strategy of leaders can vary with the follower equilibrium that occurs. Here, the Stackelberg equilibrium (SE) of the proposed Stackelberg game is defined as follows.

这种可逆致动方案通过使用一个与底部粘结在一起的简单的三维带状结构（图S5）在长时间的循环测试（100,000个周期）中表现出稳定的性能，并通过激光进行局部加热来进行验证。使用的激光在易于对准的2.5毫米的光斑大小和188毫瓦的功率（对应于约950毫瓦/平方厘米的强度）下进行有效的加热。必须选择辐照条件以避免对组分材料的损伤。实验设置包括一个显微镜（Keyence，VHX-5000）用于记录变形（影片S1）和一个定制算法用于捕捉顶部边缘的位置（图S6）。如图S7所示，最初50个周期中最高位置的平均值和标准差分别为27.1和1.80毫米，而在135,000个周期后，这些值分别为26.3毫米（50个周期的平均值）和2.19毫米（50个周期的标准差）。一个具有固定位移的压痕器用作测量从三维带状结构生成的力的基础（图S8A）。如图S8B所示，在70℃时，力达到约47微牛。

<think>好的，我现在需要帮助用户复现Panax notoginseng中四个新Csls的系统发育树和序列比对，特别是关于CslM、CslGT2和CslGT3亚类的分析。首先，我得回想一下用户提到的工具MEGA11的使用方法，以及相关的步骤。 用户提供了几个引用，其中提到MEGA用于多序列比对和建树，但长序列可能更适合MAFFT。不过用户明确想用MEGA11，所以可能需要结合其他工具，比如先用MAFFT做比对，再导入MEGA处理。根据引用[3]，MAFFT适合长序列，而MEGA在处理大量长序列时可能会卡顿，所以用户可能需要分步骤操作。 首先，数据准备部分。用户需要收集目标Csls的蛋白序列，包括新发现的四个和其他已知亚类的参考序列。引用[2]提到FASTA格式的处理，需要确保每个物种的注释信息正确，比如用拼音或学名，这样在建树时标签清晰。这很关键，因为后续分析中的名称会影响结果的可读性。 然后是序列比对。用户可能需要用MAFFT进行多序列比对，然后将结果保存为MEGA支持的格式，如FASTA或MEGA格式。引用[3]指出MAFFT的优势，所以这里可能需要指导用户如何导出MAFFT的结果到MEGA。或者，如果用户坚持使用MEGA，可能需要调整参数，比如选择ClustalW或Muscle算法，但要注意处理后的gap可能需要手动删除，如引用[3]提到的。 接下来是系统发育树的构建。在MEGA中选择建树方法，比如邻接法（NJ）或最大似然法（ML）。引用[4]的例子中使用邻接法，可能需要设置bootstrap检验重复次数，通常1000次。用户需要知道如何配置这些参数，并运行分析。结果生成后，调整树的样式，比如分支颜色、节点支持率显示等，以突出不同的亚类。 功能与结构特征分析可能需要结合其他软件，比如预测结构域的InterProScan或MEME，但用户主要关注MEGA部分。不过用户的问题也提到CslM、GT2、GT3的结构特征，可能需要指导如何从比对结果中观察保守区域或使用MEGA的保守位点分析工具。 此外，用户可能遇到的问题包括软件崩溃，特别是处理长序列时。根据引用[3]，建议用户如果遇到这种情况，先用MAFFT进行比对，再导入MEGA进行后续步骤。同时，确保数据格式正确，避免因格式错误导致的问题。 最后，用户可能需要如何验证他们的系统发育树是否合理，比如通过bootstrap值的高低来评估节点的支持度。引用[4]中的例子也进行了类似的分析，推测变异与功能的关系，这可能涉及到对树结构的解释，比如不同亚类的分支是否显著分开。 现在需要将这些步骤详细整理，确保用户能够按照指导逐步操作，同时引用提供的参考文献来支持步骤的正确性。另外，生成的相关问题需要围绕用户可能感兴趣的后续分析，比如不同建树方法的比较，结构域分析工具的使用，或者如何解释系统发育树的结果等。</think>### 使用MEGA11复现三七（Panax notoginseng）Csls序列分析的方法 #### **1. 数据准备与格式整理** - **序列收集**：获取Panax notinseng的4个新Csls序列（如CsMA、CsMB等）及其他已知Csl亚类（CslM、CslGT2、CslGT3）的参考序列（如拟南芥、水稻等模型物种）。 - **FASTA格式调整**：将序列注释信息统一为物种名称的拼音或学名（例如：`>Panax_notoginseng_CslMA`），确保后续分析中标签清晰可读[^2]。 - **文件整合**：将所有序列合并到单一文本文件中（如`Csls.fasta`），方便MEGA导入。 #### **2. 多序列比对** - **方法选择**： - **MEGA内置工具**：在MEGA11中选择`Alignment > ClustalW/MUSCLE`，但需注意对长序列可能性能不足[^3]。 - **MAFFT联用（推荐）**： - 使用MAFFT在线工具或本地命令行进行快速比对： ```bash mafft --auto Csls.fasta > aligned_Csls.fasta ``` - 将比对结果保存为`.fasta`或`.meg`格式后导入MEGA11。 - **比对后处理**：在MEGA中手动删除高比例gaps的列（`Edit > Delete Gaps`），提升比对质量。 #### **3. 系统发育树构建** - **流程**： 1. 在MEGA11中打开比对后的文件，选择`Phylogeny > Construct/Test Phylogeny`。 2. 选择建树方法（如**邻接法（Neighbor-Joining, NJ）**或**最大似然法（Maximum Likelihood, ML）**）。 3. 设置参数： - **Bootstrap检验**：重复1000次以评估分支可靠性[^4]。 - **替换模型**：根据序列类型选择（如蛋白序列用Jones-Taylor-Thornton模型）。 4. 生成树后，使用`Tree Explorer`调整分支颜色、标签和节点支持率显示（例如：标红CslM分支，标蓝GT2/GT3分支）。 #### **4. 亚类功能与结构特征分析** - **保守结构域识别**： - 使用MEGA的`Conserve Domains`工具或InterProScan预测功能域（如糖基转移酶结构域）。 - 比对结果中观察CslM、GT2、GT3的保守motif（如跨膜螺旋、催化位点）。 - **进化关系解释**： - 若CslM形成独立分支，可能暗示其独特的进化路径。 - GT2/GT3的聚类关系可关联其底物特异性（如纤维素合成 vs. 半纤维素合成）。 --- ### **注意事项** - **性能优化**：若比对卡顿，优先使用MAFFT完成比对再导入MEGA[^3]。 - **数据验证**：Bootstrap值需>70%才认为分支可信[^1]。 - **结果可视化**：导出树为PDF/PNG时，标注关键分支的进化意义（如“CslM可能与木葡聚糖代谢相关”）。 ---