生物信息学序列相似性概念共40页
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序列相似性的概念
序列相似性的概念
序列排比具有上述强大功能的原因是，人 们发现，假如两个生物大分子的序列足够相 似，几乎毫无疑问(当然不是绝对) 似，几乎毫无疑问(当然不是绝对)它们具有相 似的生物学功能，并且可能是同源的。
序列相似性的概念
在序列中编码功能的句法和语义学中具有两个 重要的特征： 功能被编码于序列之中，即序列提供了句法。 编码具有一定的丰余度(redundancy)，即序列中一 编码具有一定的丰余度(redundancy)，即序列中一 些位点的改变可以保持功能不变，这就使编码具有 强劲的语义学。
序列比较是如何进行的？
匹配率(identity): 匹配率(identity): 两个蛋白质有一定数量的氨基酸在排比的位点 上是相同的，即如果38个氨基酸的蛋白质中 15个位点相同，我们说它们39.4%相同 (39.4%)
MSDTPSTGFSIIHPTSSEGQVPPPRHLSLTHPVVAKRISFYKSG -------------PRNGTIKIYENPARTFTRPYSAKNITIYKEND
序列相似性的概念
序列排比(aligment)是序列分析的基础，其他 序列排比(aligment)是序列分析的基础，其他 一切都建立在序列排比的基础上。 ACGCTAGCGCTAGCTGCTAGCTAG ACGCTAGCGCTAGCTGCTAGCTAG ACGCTAGCGCAAGCTGCTAGCTAG ______________ __________________
序列比较是如何进行的？
-------打分矩阵( -------打分矩阵(Scoring Matrices) )
因为所有的点突变都产生于核苷酸的变化， 因此排比中氨基酸对的相关性是随机的还是 遗传的应处决于由一个密码子转变为另一密 码子所必需的点突变的数量。由这一模型而 产生的打分矩阵将根据导致密码子改变所需 改变核苷酸的数量来定义两个氨基酸之间的 距离，此为遗传密码子打分矩阵(genetic code matrix)。与匹配打分模型相比，它改进 了排比中的灵敏度和专一性。
序列相似性的概念
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC
CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
----AT--GCAT--GCATGC--ATGCATATATATATAT----ATATAT----GCATGCATGCATGCATGC | | | | | | | | | | | | | | | | | | | || | | | | || | | | | | | | | | || | | | | | CGATCG--ATCG--AT--CG--------ATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
ATGCATGCATGCATGCATATATATATAT----ATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | || | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATAT----ATGCATGCATGCATGCAT
Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
7
Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC
CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
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ATGCATGCATGCATGCATATATATATAT----ATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | || | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATAT----ATGCATGCATGCATGCAT
Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
第三章 序列相似性比较
序列比对问题
基因在进化中存在插入/缺失突变，序列比对时应该 将这些考虑这些突变，以便获得到更好的对齐结果。
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
等价矩阵 BLAST矩阵 转移矩阵 7 31 6
t= ACACACTGA Alignment-2 s= ACACAC-CA |||||| | t= ACACACTGA
7 31 2
氨基酸计分矩阵
氨基酸计分矩阵 —— 等价矩阵 —— 遗传密码矩阵 —— 疏水矩阵 —— PAM矩阵 —— BLOSUM矩阵
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | || | | | | | | | | | | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
序列相似性的概念41页PPT
序列相似性的概念
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
生物信息学-blast
筛选结果
点击开始搜索
其他一些显示格式参数
18
提交任务
返回查询号（request id）
修改完显示格式后点 击进入结果界面
可以修改显示结果格式
19
结果页面（一）
图形示意结果
20
结果页面（二）
目标序列描述部分
带有genbank的链接，点击可以进入 相应的genbank序列
匹配情况，分值，e值
21
结果页面（三）
匹配序列列表
31
分析过程（八）
具体匹配情况
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单机版的Blast使用（一）
为什么使用单机版的Blast？ 1.特殊的数据库要求。 2.涉及序列的隐私与价值。 3.批量处理 4.其他原因？？
33
单机版的Blast使用（二）
单机版Blast的基本操作过程 1.下载单机版的Blast程序 ftp:///blast/executables/ 目录下，下载对应的操作系统版本。 2.解压程序包(blast.tar.gz) 命令是: $ tar zxvf blast.tar.gz
5
序列相似性比较和序列同源性分析
序列相似性比较： 就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较， 用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似 的已知序列是什么。完成这一工作只需要使用两两序列 比较算法。常用的程序包有BLAST、FASTA等；
序列同源性分析： 是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种 的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其它序 列间的同源性大小。这是理论分析方法中最关键的一步。 完成这一工作必须使用多序列比较算法。常用的程序包 有CLUSTAL等；
6
Blast简介（一）
生物序列的相似搜索blast简介及其应用
freebsd
alpha
win32
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单机版的Blast使用（三）
3.获取Blast数据库 a.直接从ncbi下载 ftp:///blast/db/ b.用Blast程序包提供的formatdb工具自己格 式化序列数据成数据库。
假设有一序列数据（sequence.fa，多序列，fasta 格式），欲自己做成Blast数据库，典型的命令 如下：
正因为存在这样的关系，很多时候对序列的 相似性和同源性就没有做很明显的区分，造成经 常等价混用两个名词。所以有出现A序列和B序 列的同源性为80％一说。
6
序列相似性比较和序列同源性分析
序列相似性比较： 就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较，
用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似 的已知序列是什么。完成这一工作只需要使用两两序列 比较算法。常用的程序包有BLAST、FASTA等；
2
内容提要
1.基本概念 相似性，同源性
2.Blast介绍 Blast资源和相关问题
3.Blast的应用 网络版，单机版
4.深入了解Blast(改进程序，算法基础) 5.其他的序列相似性搜索工具（fasta）
3
生物序列的相似性
相似性(similarity)： 是指一种很直接的数量关系，比如部
分相同或相似的百分比或其它一些合适 的度量。比如说，A序列和B序列的相似 性是80％，或者4/5。这是个量化的关 系。当然可进行自身局部比较。
生物序列的相似性搜索
－blast简介及其应用
2010年6月 科教信息科
生物信息学常见的应用与软件
序列数据的保存格式与相关数据库资源 在数据库中进行序列相似性搜索 多序列比对 进化树构建与分子进化分析 Motif的寻找与序列的模式识别 RNA二级结构，蛋白质二、三级结构的预测 基因芯片的数据分析
序列相似性的概念
Dayhoff突变数据打分矩阵是如何构建的？
----打分矩阵的原理(Principles ----打分矩阵的原理(Principles of Scoring Matrices) )
两个序列的进化距离就是从一个序列进化到 另一个序列的点突变的数量(也就是突变的最 小次数)。 以下因素会导致实际的进化距离与观察到的 差异程度不一致：
Dayhoff突变数据打分矩阵是如何构建的？
----打分矩阵的原理(Principles ----打分矩阵的原理(Principles of Scoring Matrices) )
首先，有可能有些核苷酸残基已经突变，但后来又 回复突变(如 A=>T=>A)，把突变的事件隐藏了起来。 这种现象在评价生物学时钟时和在研究每单位时间 有多少突变事件被固定下来这个问题时显得特别重 要，而在讨论突变打分矩阵时我们完全不必理会它。 一些特殊的氨基酸残基可能已经突变了多次(如 G=>L=>I ) 一个氨基酸残基可以突变“走”然后又突变回来(如 G=>L=>G ) DNA点突变的数量很可能大于差异氨基酸的量。这 个因素也需要考虑
序列比较是如何进行的？
-------打分矩阵( -------打分矩阵(Scoring Matrices) )
因为所有的点突变都产生于核苷酸的变化， 因此排比中氨基酸对的相关性是随机的还是 遗传的应处决于由一个密码子转变为另一密 码子所必需的点突变的数量。由这一模型而 产生的打分矩阵将根据导致密码子改变所需 改变核苷酸的数量来定义两个氨基酸之间的 距离，此为遗传密码子打分矩阵(genetic code matrix)。与匹配打分模型相比，它改进 了排比中的灵敏度和专一性。
序列比较是如何进行的？
生物信息学第五章
-5
-4 -7 E
-5
-4 -5 Q
-2
0 -3 H
-4
-4 -2 R
-5
-4 -3 K
0
-2 -4 M
1
-1 -5 I
2
-1 -2 L
-1
-2 -6 V
9
7 0 F 10 0 Y 17 W
(5) BLOSUM矩阵 不少情况下Dayhoff PAM记分矩阵可能失效，因为其置换速率是通 过至少具有85％一致性的序列对位排列所获得的。那些进化距离较 远的矩阵是推算出来而不是直接计算得到的,其准确率受到一定限制， 这就需要使用新的记分矩阵。 Henikoff和Henikoff (1992)从BLOCKS数据库的对位排列序列块导 出了一组置换矩阵，称为BLOSUM矩阵。同Dayhoff模型不同的是， BLOSUM矩阵可以使用关系较远的序列来获得矩阵元素。例如，以 大于或等于80％一致性的聚合序列构建BLOSUM 80矩阵，而大于 或等于62%的聚合序列则用于构建BLOSUM 62矩阵（图4-14）,依 此类推。
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生物序列的相似性搜索NCBI_blast_使用教程
15
本地WEB版的Blast
在NCBI的FTP上，在blast程序的目录 下，还提供了一种供用户在自己的服务器 上建立Blast网页服务的软件包(wwwblast)。
使用该软件包，用户可以建立一个简 易的进行Blast运算的网站供实验室人员使 用。用于搜索的数据库同样可以灵活的定 义。
16
Blast程序评价序列相似性的两个数据
匹配情况，分值，e值
24
结果页面（三）
详细的比对上的序列的排列情况
25
一个具体的例子（blastp）
假设以下为一未知蛋白序列
>query_seq
MSDNGPQSNQRSAPRITFGGPTDSTDNNQNGGRNGARPKQRRPQGLPNNTASWFTALTQHGKEELRFPRGQGV PINTNSGPDDQIGYYRRATRRVRGGDGKMKELSPRWYFYYLGTGPEASLPYGANKEGIVWVATEGALNTPKDH IGTRNPNNNAATVLQLPQGTTLPKGFYAEGSRGGSQASSRSSSRSRGNSRNSTPGSSRGNSPARMASGGGETA LALLLLDRLNQLESKVSGKGQQQQGQTVTKKSAAEASKKPRQKRTATKQYNVTQAFGRRGPEQTQGNFGDQDL IRQGTDYKHWPQIAQFAPSASAFFGMSRIGMEVTPSGTWLTYHGAIKLDDKDPQFKDNVILLNKHIDAYKTFP PTEPKKDKKKKTDEAQPLPQRQKKQPTVTLLPAADMDDFSRQLQNSMSGASADST QA
…
12
Blast结果给出的信息
Blast结果会列出跟查询序列相似性比较 高，符合限定要求的序列结果，根据这些 结果可以获取以下一些信息。 1.查询序列可能具有某种功能 2.查询序列可能是来源于某个物种 3.查询序列可能是某种功能基因的同源基因 … 这些信息都可以应用到后续分析中。
本地WEB版的Blast
在NCBI的FTP上，在blast程序的目录 下，还提供了一种供用户在自己的服务器 上建立Blast网页服务的软件包(wwwblast)。
使用该软件包，用户可以建立一个简 易的进行Blast运算的网站供实验室人员使 用。用于搜索的数据库同样可以灵活的定 义。
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Blast程序评价序列相似性的两个数据
匹配情况，分值，e值
24
结果页面（三）
详细的比对上的序列的排列情况
25
一个具体的例子（blastp）
假设以下为一未知蛋白序列
>query_seq
MSDNGPQSNQRSAPRITFGGPTDSTDNNQNGGRNGARPKQRRPQGLPNNTASWFTALTQHGKEELRFPRGQGV PINTNSGPDDQIGYYRRATRRVRGGDGKMKELSPRWYFYYLGTGPEASLPYGANKEGIVWVATEGALNTPKDH IGTRNPNNNAATVLQLPQGTTLPKGFYAEGSRGGSQASSRSSSRSRGNSRNSTPGSSRGNSPARMASGGGETA LALLLLDRLNQLESKVSGKGQQQQGQTVTKKSAAEASKKPRQKRTATKQYNVTQAFGRRGPEQTQGNFGDQDL IRQGTDYKHWPQIAQFAPSASAFFGMSRIGMEVTPSGTWLTYHGAIKLDDKDPQFKDNVILLNKHIDAYKTFP PTEPKKDKKKKTDEAQPLPQRQKKQPTVTLLPAADMDDFSRQLQNSMSGASADST QA
…
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Blast结果给出的信息
Blast结果会列出跟查询序列相似性比较 高，符合限定要求的序列结果，根据这些 结果可以获取以下一些信息。 1.查询序列可能具有某种功能 2.查询序列可能是来源于某个物种 3.查询序列可能是某种功能基因的同源基因 … 这些信息都可以应用到后续分析中。
生物信息学序列相似性的概念
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
利用计算机比较序列
因此，第一步首先制作一个表或距阵，用来标明各不同氨基 酸残基之间的相似度。这样一来，计算机就不会将亮氨酸变 为异亮氨酸与亮氨酸变为组氨酸等同对待。有好些这种氨基 酸相似度表或距阵已被制作出来，如PAM、BLOSUM、 BLOSUM32等，每个距阵都是根据不同的假设或实验数据制 作出来。计算机就根据这些表来判定残基之间的相似度。
1
Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
序列比较：序列比较包括从两个或多个序列中找出所有显著 相似的区域。最主要的问题是必须首先作出定义，对于生物 序列来说何为显著相似。 在开始讲程序之前，让我们先了解一下它们做些什么和为什 么那样做。这一节主要是关于序列比较是如何进行的。
17
Dotplots - 序列相似性的作图分析
利用计算机比较序列
A| X . C| . X ATG CA G|X . X | | | | T| . X GATG C A| . X +---------------------G A T G C
18
Dotplots - 序列相似性的作图分析
利用计算机比较序列
它们似乎并无多少相似，是吗？当然，可以通过一些位移和 gaps增加相似度，好象也不存在明显的重复序列。然而，这两 个序列却给人相似的印象，只是第一眼看去不明显而已。只 要把其中一个序列水平打转，让其5‘端与3’端对调。
10
Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
生物序列的相似性搜索NCBI_blast_使用教程
17
NCBI提供的Blast服务
登陆ncbi的 blast主页
核酸序列
蛋白序列
翻译序列
底下有其他一些针对 特殊数据库的和查看 以往的比对结果等
18
Blast任务提交表单（一）
序列范围 （默认全部）
1.序列信息部分
填入查询（query）的序列 选择搜索数据库 如果接受其他参数默认 设置，点击开始搜索
单机版的Blast程序包，把基本的blast分析， 包括blastn，blastp，blastx等都整合到了 blastall一个程序里面。
42Biblioteka 单机版的Blast使用（六）
以下是一个典型的blastn分析命令： (待分析序列seq.fa，数据库nt_db)
我们选上
29
分析过程（三）
6.限制条件，我们限制 在病毒里面找。
7.其他选项保持默认值
打分矩阵
30
分析过程（四）
8.输出格式选项保持 默认值
9.点击开始搜索
31
分析过程（五）
10.查询序列的一些 相关信息 在cdd库里面找到 两个保守区域， 点击可以进入
32
分析过程（六）
图形结果
33
分析过程（七）
序列同源性分析： 是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种 的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其它序 列间的同源性大小。这是理论分析方法中最关键的一步。 完成这一工作必须使用多序列比较算法。常用的程序包 有CLUSTAL等；
7
Blast简介（一）
BLAST 是由美国国立生物技术信息 中心（NCBI） 开发的一个基于序列相似性的数据库搜 索程序。
我们通过blast搜索来获取一些这个序列 的信息。
NCBI提供的Blast服务
登陆ncbi的 blast主页
核酸序列
蛋白序列
翻译序列
底下有其他一些针对 特殊数据库的和查看 以往的比对结果等
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Blast任务提交表单（一）
序列范围 （默认全部）
1.序列信息部分
填入查询（query）的序列 选择搜索数据库 如果接受其他参数默认 设置，点击开始搜索
单机版的Blast程序包，把基本的blast分析， 包括blastn，blastp，blastx等都整合到了 blastall一个程序里面。
42Biblioteka 单机版的Blast使用（六）
以下是一个典型的blastn分析命令： (待分析序列seq.fa，数据库nt_db)
我们选上
29
分析过程（三）
6.限制条件，我们限制 在病毒里面找。
7.其他选项保持默认值
打分矩阵
30
分析过程（四）
8.输出格式选项保持 默认值
9.点击开始搜索
31
分析过程（五）
10.查询序列的一些 相关信息 在cdd库里面找到 两个保守区域， 点击可以进入
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分析过程（六）
图形结果
33
分析过程（七）
序列同源性分析： 是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种 的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其它序 列间的同源性大小。这是理论分析方法中最关键的一步。 完成这一工作必须使用多序列比较算法。常用的程序包 有CLUSTAL等；
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Blast简介（一）
BLAST 是由美国国立生物技术信息 中心（NCBI） 开发的一个基于序列相似性的数据库搜 索程序。
我们通过blast搜索来获取一些这个序列 的信息。
生物信息学基础第三章
编辑操作定义函数w，它表示“代价（cost）”或“权 重（weight）”。
对字母表中的任意字符a、b，定义
w (a, a) = 0
w (a, b) = 1
a b
w (a, -) = w ( -, b) = 1
也可以使用得分（score）函数来评价编辑操作
p (a, a) = 1 p (a, b) = 0 a b p (a, -) = w ( -, b) = -1
（1）两条长度相近的序列相似 找出序列的差别
（2）判断一条序列的前缀与另一条序列的后缀相似 （3）判断一条序列是否是另一条序列的子序列 （4）判断两条序列中是否有非常相似的子序列
2、编辑距离（Edit Distance)
GCATGACGAATCAG
TATGACAAACAGC
GCATGACGAATCAG
？
反向互补序列
RNA发夹式二级结构
3、通过点矩阵进行序列比较
“矩阵作图法” 或 “对角线作图”
实例
序 列
→ 2→
→ 序列1 →
自我比较
→ 序列1 →
→ 1→
序 列
滑动窗口技术
两条序列中有很多匹配的字符对，因而在点矩阵中 会形成很多点标记。
滑动窗口技术
• 使用滑动窗口代替一次一个位点的比较是解决这 个问题的有效方法。
Match(C, C)
Match(A, A)
Match(A, A)
Match(C, C)
Match(C, C)
Replace(A, T)
Insert( -, T)
Delete(C, -)
Match(A, A)
Match(A, A)
图3.6 序列AGCACACA和ACACACTA的两种比对结果
对字母表中的任意字符a、b，定义
w (a, a) = 0
w (a, b) = 1
a b
w (a, -) = w ( -, b) = 1
也可以使用得分（score）函数来评价编辑操作
p (a, a) = 1 p (a, b) = 0 a b p (a, -) = w ( -, b) = -1
（1）两条长度相近的序列相似 找出序列的差别
（2）判断一条序列的前缀与另一条序列的后缀相似 （3）判断一条序列是否是另一条序列的子序列 （4）判断两条序列中是否有非常相似的子序列
2、编辑距离（Edit Distance)
GCATGACGAATCAG
TATGACAAACAGC
GCATGACGAATCAG
？
反向互补序列
RNA发夹式二级结构
3、通过点矩阵进行序列比较
“矩阵作图法” 或 “对角线作图”
实例
序 列
→ 2→
→ 序列1 →
自我比较
→ 序列1 →
→ 1→
序 列
滑动窗口技术
两条序列中有很多匹配的字符对，因而在点矩阵中 会形成很多点标记。
滑动窗口技术
• 使用滑动窗口代替一次一个位点的比较是解决这 个问题的有效方法。
Match(C, C)
Match(A, A)
Match(A, A)
Match(C, C)
Match(C, C)
Replace(A, T)
Insert( -, T)
Delete(C, -)
Match(A, A)
Match(A, A)
图3.6 序列AGCACACA和ACACACTA的两种比对结果
asv 相似序列 -回复
asv 相似序列-回复ASV (相似序列)是一种生物信息学中的重要概念，用于描述基因或蛋白质序列之间的相似性。
随着测序技术的快速发展，我们可以轻松获得大量的基因序列数据。
而通过比较这些序列之间的相似性，我们可以推断它们的功能以及它们在不同物种之间的起源关系。
本文将逐步解释ASV的概念、应用和分析步骤，帮助读者更好地了解这个有趣而重要的领域。
一、什么是ASV（相似序列）ASV（相似序列）是序列数据中的一种描述，用于表示两个或多个序列之间的相似性。
在生物学中，序列通常指的是DNA、RNA或蛋白质序列。
通过比较这些序列，我们可以揭示它们的功能、结构以及它们在不同物种间的进化关系。
二、ASV的应用ASV在生物信息学领域有着广泛的应用。
其中最重要的应用之一是基因功能预测。
通过比较未知基因序列与已知功能的基因序列，我们可以预测未知基因的功能。
这对于理解基因的作用以及遗传疾病的研究具有重要意义。
另一个重要的应用是系统发育分析。
通过比较不同物种的DNA或蛋白质序列，我们可以推断它们在进化上的关系。
这种信息对于了解物种起源、演化以及构建进化树（phylogenetic tree）非常重要。
此外，ASV还可用于寻找新的药物靶点。
通过比较病原体与宿主基因序列，我们可以发现特定于病原体的序列区域，从而设计出针对该序列的药物靶点。
三、ASV分析步骤进行ASV分析通常需要以下几个步骤：1. 数据收集：首先，我们需要获取感兴趣的基因或蛋白质序列的数据。
这可以通过公共数据库，如GenBank或UniProt等获得。
2. 序列比对：接下来，我们需要进行序列比对，将要比较的序列进行配对，并找出它们之间的相似性。
这可以通过多种比对算法，如BLAST （Basic Local Alignment Search Tool）或ClustalW等完成。
3. 距离计算：比对后，我们可以计算序列之间的距离。
距离计算使用各种度量方法，如百分比相似度或Jukes-Cantor模型等。
生物信息学序列相似性的概念
很吃惊，是吧。让我们再看看下面的例子，找到相似的地方 吗？
ATGCGATCAGATGATCAGATGACATGACATAGGCATACCCAATTGACATACG |||| | | | || ||| CGTATGTCAATTGGGTATGCCTAT GTCATGTCAT CTGATCATCTGATCGCAT
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
ATGCGATCAGATGATCAGATGACATGACATAGGCATACCCAATTGACATACG |||| | | | || ||| CGTATGTCAATTGGGTATGCCTAT GTCATGTCAT CTGATCATCTGATCGCAT
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
它们似乎并无多少相似，是吗？当然，可以通过一些位移和 gaps增加相似度，好象也不存在明显的重复序列。然而，这两 个序列却给人相似的印象，只是第一眼看去不明显而已。只 要把其中一个序列水平打转，让其5‘端与3’端对调。
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | || | | | | | | | | | | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
生物序列的相似搜索blast简介及其应用
freebsd
alpha
win32
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单机版的Blast使用（三）
3.获取Blast数据库 a.直接从ncbi下载 ftp:///blast/db/ b.用Blast程序包提供的formatdb工具自己格 式化序列数据成数据库。
假设有一序列数据（sequence.fa，多序列，fasta 格式），欲自己做成Blast数据库，典型的命令 如下：
我们通过blast搜索来获取一些这个序列 的信息。
26
具体步骤
1.登陆blast主页 /BLAST/ 2.根据数据类型，选择合适的程序 3.填写表单信息 4.提交任务 5.查看和分析结果
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分析过程（一）
1.登陆ncbi的blast主页
2.选择程序，因为 查询序列是蛋白序 列可以选择blastp，
蛋白质序列和核酸数据库中的核酸序列6 框翻译后的蛋白质序列逐一比对。
核酸序列6框翻译成蛋白质序列，再和核 酸数据库中的核酸序列6框翻译成的蛋 白质序列逐一进行比对。
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Blast相关的问题
怎么获得blast服务,怎么使用的问题？
为什么使用blast，可以获得什么样的信息？
其他问题：实际使用时选择哪种方式（网 络，本地化），参数的选择，结果的解 释…
生物序列的相似性搜索
－blast简介及其应用
2010年6月 科教信息科
生物信息学常见的应用与软件
序列数据的保存格式与相关数据库资源 在数据库中进行序列相似性搜索 多序列比对 进化树构建与分子进化分析 Motif的寻找与序列的模式识别 RNA二级结构，蛋白质二、三级结构的预测 基因芯片的数据分析
点击进入
也可以选择tblastn
作为演示， 我们这里选blastp
生物序列的相似搜索blast简介及其应用
2
内容提要
1.基本概念 相似性，同源性
2.Blast介绍 Blast资源和相关问题
3.Blast的应用 网络版，单机版
4.深入了解Blast(改进程序，算法基础) 5.其他的序列相似性搜索工具（fasta）
3
生物序列的相似性
相似性(similarity)： 是指一种很直接的数量关系，比如部
分相同或相似的百分比或其它一些合适 的度量。比如说，A序列和B序列的相似 性是80％，或者4/5。这是个量化的关 系。当然可进行自身局部比较。
BLAST是“局部相似性基本查询工 具”(Basic Local Alignment Search Tool)的 缩写。
8
Blast简介（二）
Blast 是一个序列相似性搜索的程序包， 其中包含了很多个独立的程序，这些程序 是根据查询的对象和数据库的不同来定义 的。比如说查询的序列为核酸，查询数据 库亦为核酸序列数据库，那么就应该选择 blastn程序。 下表列出了主要的blast程序。
19
Blast任务提交表单（二）
2.设置各种参数部分
设置搜索的范围，entrez关键词， 或者选择特定物种
一些过滤选项，包括简 单重复序列，人类基因
组中的重复序列等
E值上限
窗口大小 如果你对blast的命令行选项熟悉的话，可以在这里加入更多的参数
20
Blast任务提交表单（三）
E值范围
3.设置结果输出显示格式
我们选上
29
分析过程（三）
6.限制条件，我们限制 在病毒里面找。
7.其他选项保持默认值
打分矩阵
30
分析过程（四）
8.输出格式选项保持 默认值
9.点击开始搜索
内容提要
1.基本概念 相似性，同源性
2.Blast介绍 Blast资源和相关问题
3.Blast的应用 网络版，单机版
4.深入了解Blast(改进程序，算法基础) 5.其他的序列相似性搜索工具（fasta）
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生物序列的相似性
相似性(similarity)： 是指一种很直接的数量关系，比如部
分相同或相似的百分比或其它一些合适 的度量。比如说，A序列和B序列的相似 性是80％，或者4/5。这是个量化的关 系。当然可进行自身局部比较。
BLAST是“局部相似性基本查询工 具”(Basic Local Alignment Search Tool)的 缩写。
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Blast简介（二）
Blast 是一个序列相似性搜索的程序包， 其中包含了很多个独立的程序，这些程序 是根据查询的对象和数据库的不同来定义 的。比如说查询的序列为核酸，查询数据 库亦为核酸序列数据库，那么就应该选择 blastn程序。 下表列出了主要的blast程序。
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Blast任务提交表单（二）
2.设置各种参数部分
设置搜索的范围，entrez关键词， 或者选择特定物种
一些过滤选项，包括简 单重复序列，人类基因
组中的重复序列等
E值上限
窗口大小 如果你对blast的命令行选项熟悉的话，可以在这里加入更多的参数
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Blast任务提交表单（三）
E值范围
3.设置结果输出显示格式
我们选上
29
分析过程（三）
6.限制条件，我们限制 在病毒里面找。
7.其他选项保持默认值
打分矩阵
30
分析过程（四）
8.输出格式选项保持 默认值
9.点击开始搜索
BIOINF_序列相似性和序列对比
序列比较的生物学基础
什么决定蛋白质的氨基酸序列？分子生物学 的中心内容就是描述我们从父母获得的遗传 信息是如何储存于DNA中，它们是如何被用 于复制相同的DNA副本，如何从DNA转录到 RNA再翻译到蛋白质的。
序列比较的生物学基础
DNA由4种脱氧核苷酸组成: ATGC。DNA是由4种脱氧核苷酸 形成的线性多聚体，这4种核苷酸是：
腺嘌呤脱氧核苷单磷酸 (deoxyAdenosine monophosphate, A)、 胸腺嘧啶脱氧核苷单磷酸 (deoxyThymidine monophosphate, T)、 鸟嘌呤脱氧核苷单磷酸 (deoxyGuanosine monophosphate, G)、 胞嘧啶脱氧核苷单磷酸 (deoxyCytidine monophosphate, C)。
序列比较的生物学基础
RNA则是由A、U、G、C，4种核苷酸形成的相似 线性多聚体，这4种核苷酸是：
腺嘌呤核苷单磷酸(Adenosine monophosphate, A)、 尿嘧啶核苷单磷酸(Uridine monophosphate, U)、 鸟嘌呤核苷单磷酸(Guanosine monophosphate, G) 胞嘧啶核苷单磷酸(Cytidine monophosphate, C)。
序列相似性的概念
序列对比(aligment)是序列分析的基础，其他
一切都建立在序列排比的基础上。 ACGCTAGCGCTAGCTGCTAGCTAG ACGCTAGCGCTAGCTGCTAGCTAG ACGCTAGCGCAAGCTGCTAGCTAG ______________ __________________
序列分析的困难
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