首先利用muscle进行多序列比对：“muscle -in 序列文件.fasta -out 输出的比对结果文件.fasta”。
再利用raxml进行进化树构建：“/pub/anaconda3/bin/raxmlHPC-PTHREADS -m PROTGAMMAJTT -f a -p 123 -x 123 -# 100 -n out -s 多序列比对结果文件.fasta 1>tree.log 2>tree.err”。
raxmlHPC-PTHREADS是多线程版本的raxml
-m PROTGAMMAJTT -m是指定模型，GAMMAJTT是氨基酸模型。
-f a 用一种快速的bootstrap方法构树
-p 123 随机数种子
-x 123 快速bootstrap分析的随机数种子
-# 100 做100次bootstrap分析
-n out 指定输出文件后缀out
-s 多序列比对结果文件.fasta 指定输入的多序列比对文件
1>tree.log 2>tree.err 保存日志和标准错误输出
输出文件：
RAxML_info.out 日志信息
RAxML_bootstrap.out 每次bootstrap分析建出来的进化树结构，共100次分析，故文件中包含100个进化树。
RAxML_bestTree.out 最终选择的最佳进化树。
RAxML_bipartitions.out 加入了自展值的进化树，自展值标在小括号外面。
RAxML_bipartitionsBranchLabels.out 与RAxML_bipartitions.out一样，只不过自展值标在方括号内，一般选择该文件进行后续进化树美化，要在mega中打开的话需要将out后缀改为nwk。
