请写一个代码，将五条蛋白质序列使用 UPGMA 方法用于构建系统进化树

UPGMA（Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean，无权平均群方法）是一种简单的聚类算法，常用于生物信息学中的系统发育树构建。这是一种基于距离的聚类方法，它假设亲缘关系越近的物种，它们之间的共享特征越多。以下是使用Python的BioPython库（需要安装这个库）创建一个简单UPGMA示例，这里我们假设你已经有了五条蛋白质序列的数据：

from Bio import AlignIO
from Bio.Phylo.TreeConstruction import DistanceMatrix, nj

# 假设sequences是一个包含五条蛋白质序列的列表
sequences = ["seq1", "seq2", "seq3", "seq4", "seq5"]

# 使用BLAST或其他相似工具计算序列间的距离矩阵
distance_matrix = DistanceMatrix()
for i, seq1 in enumerate(sequences):
    for j, seq2 in enumerate(sequences[i+1:], start=i+1):
        distance = calculate_distance(seq1, seq2)  # 自定义函数计算距离
        distance_matrix.add_row([i, j], [distance])  # 添加行和列到距离矩阵

# 使用UPGMA构建进化树
tree = nj(distance_matrix)

# 输出结果
print("进化树:")
print(tree)

在这个例子中，`calculate_distance()`函数应该实现具体的序列距离计算方法，比如Smith-Waterman算法或氨基酸替换矩阵。请注意，实际应用中这一步骤可能会更复杂，并依赖于具体的数据处理和分析需求。