我应该使用哪种多重对齐算法？

Four different multiple alignment algorithms are available in Geneious Prime 2020 under Align/Assemble→Multiple Align.选择使用哪个数据集时，请务必考虑数据集的大小。  以下是每种算法的简要概述。 

灵巧的对准器

Geneious aligner是一个渐进的成对aligner，类似于ClustalW（如下）。  它是Geneious中最慢的算法，建议用于小的比对（例如，少于50个序列，长度小于1 kb）。

肌肉（MUSCLE，通过Log-Expectation进行多序列比较） 

MUSCLE 是一种渐进式对齐器，具有使用 k-mer 计数的快速序列距离估计、使用称为对数期望分数的配置文件函数进行渐进式对齐，以及使用依赖于树的序列受限分区进行细化。  The algorithm is described at http://nar.oxfordjournals.org/content/32/5/1792.full.pdf+html and a full manual is available at http://www.drive5.com/muscle/manual/index.html.默认值经过优化以获得最佳准确性。  但是，您可以通过减少最大迭代次数来减少大型路线的运行时间，而不会过多降低准确性。  

• 适用于最多 1000 个序列的中大型比对。 
• 不适用于具有低同源性 N 端和 C 端延伸的序列。 

Clustal Omega （在Geneious Prime 2020起取代ClustalW）

Clustal Omega是一种快速，准确的对准器，适用于任何尺寸的对准。它使用 mBed 引导树和基于 HMM 的配对算法，提高了灵敏度和对齐质量。  分子系统生物学论文中提供了对Clustal Omega使用的算法的完整描述，可以使用Clustal Omega 快速，可扩展地生成高质量的蛋白质多序列比对 。Clustal Omega中介绍了 Clustal Omega的最新功能，可对许多蛋白质科学进行精确比对 。  另请参阅 Clustal Omega网站 。  

• 适用于超过 2000 个序列的超大数据集
• 多线程更快对齐。
• 适用于具有长的、低同源性的 N 端或 C 端延伸的序列
• 不适合具有大内部插入缺失的序列比对

MAFFT （通过转到“工具”->“插件”进行安装）

MAFFT 是一种渐进迭代对齐器，它使用引导树重新估计来获得更准确的距离度量。  有关详细信息，请参见 http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/ 。 

• Fast and accurate, especially suited for large datasets (e.g. up to 30,000 sequences, or fewer long sequences*).
• 多线程更快对齐。 
• 适用于具有长的、低同源性的 N 端或 C 端延伸的序列
• 适用于具有长内部间隙的序列（使用L-ins-i算法）

* For long sequences, the algorithm is faster if sequences are closely related.  对于高度不同的序列，像Mauve或LASTZ这样的全基因组比对仪可能更有效。  

ClustalW （在Geneious Prime 2019和更早版本中提供）

ClustalW是类似于Geneious aligner的渐进式aligner。  有关算法的详细信息，请参见http://www.clustal.org/clustal2/ 。 ClustalW比Geneious快一点，但仍应限于较小的对齐方式。