序列相似性的概念
生物序列的同源性搜索 -blast简介及其应用
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
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分析过程（四）
8.输出格式选项保持 默认值
9.点击开始搜索
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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
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分析过程（七）
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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
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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：
Score：使用打分矩阵对匹配的片段进行打分，这是
对各片段越长、 相似性越高则Score值越大。
E value:在相同长度的情况下，两个氨基酸残基（或
碱基）随机排列的序列进行打分，得到上述Score值的 概率的大小。E值越小表示随机情况下得到该Score值的 可能性越低。
2.其他站点：
/blast/ /ncbi_blast.html /blast/（果蝇）
…
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Blast结果给出的信息
时间序列分析相似性度量基本方法
时间序列分析相似性度量基本⽅法前⾔时间序列相似性度量是时间序列相似性检索、时间序列⽆监督聚类、时间序列分类以及其他时间序列分析的基础。
给定时间序列的模式表⽰之后，需要给出⼀个有效度量来衡量两个时间序列的相似性。
时间序列的相似性可以分为如下三种：1、时序相似性时序相似性是指时间序列点的增减变化模式相同，即在同⼀时间点增加或者减少，两个时间序列呈现⼀定程度的相互平⾏。
这个⼀般使⽤闵可夫斯基距离即可进⾏相似性度量。
2、形状相似性形状相似性是指时间序列中具有共同的形状，它通常包含在不同时间点发⽣的共同的趋势形状或者数据中独⽴于时间点相同的⼦模式。
两个时间序列整体上使⽤闵可夫斯基距离刻画可能不相似，但是他们具有共同相似的模式⼦序列，相似的模式⼦序列可能出现在不同的时间点。
这个⼀般使⽤DTW动态时间规整距离来进⾏相似性刻画。
3、变化相似性变化相似性指的是时间序列从⼀个时间点到下⼀个时间点的变化规律相同，两个时间序列在形状上可能并不⼀致，但是可能来⾃于同⼀个模型。
这个⼀般使⽤ARMA或者HMM等模型匹配⽅法进⾏评估。
时间序列相似性度量可能会受到如下因素影响：时间序列作为真实世界的系统输出或者测量结果，⼀般会夹杂着不同程度的噪声扰动；时间序列⼀般会呈现各种变形，如振幅平移振幅压缩时间轴伸缩线性漂移不连续点等时间序列之间可能存在不同程度的关联；以上因素在衡量时间序列相似性度量的时候要根据具体情况进⾏具体分析。
闵可夫斯基距离给定两条时间序列：P=(x_1,x_2,...x_n),\ \ Q(y_1,y_2,...y_n)闵可夫斯基距离的定义如下:dist(P,Q) = \left(\sum\limits_{i=1}^n|x_i-y_i|^p\right)^{\frac{1}{p}}注：1. 当p=1时，闵可夫斯基距离⼜称为曼哈顿距离：dist(P,Q)=\sum\limits_{i=1}^n |x_i-y_i|2.3. 当p=2时，闵可夫斯基距离⼜称为欧⽒距离：dist(P,Q) = \left(\sum\limits_{i=1}^n|x_i-y_i|^2\right)^{\frac{1}{2}}4. 当p\rightarrow\infty时，闵可夫斯基距离⼜称为切⽐雪夫距离：\lim\limits_{p\rightarrow\infty}\left(\sum\limits_{i=1}^n|x_i-y_i|^p\right)^{\frac{1}{p}} = \max\limits_{i}|x_i-y_i|5. 闵可夫斯基距离模型简单，运算速度快。
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
Blast和Fasta的应用与原理
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生物序列的同源性
同源性： 指从一些数据中推断出的两个基因或蛋 白质序列具而共同祖先的结论，属于质的 判断。就是说A和B的关系上，只有是同 源序列，或者非同源序列两种关系。而说 A和B的同源性为80％都是不科学的。
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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）
3.设置结果输出显示格式 E值范围 选择需要显示的选项 以及显示的文件格式 显示数目 Alignment的显 示方式
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两种版本的Blast比较（一）
网络版本 包括NCBI在内的很多网站都提供了在线 的blast服务，这也是我们最经常用到的 blast服务。网络版本的blast服务就有方便， 容易操作，数据库同步更新等优点。但是 缺点是不利于操作大批量的数据，同时也 不能自己定义搜索的数据库。
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两种版本的Blast比较（二）
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；
序列相似性和序列对比
序列比较是如何进行的？
-------打分矩阵(Scoring Matrix)
因为所有的点突变都产生于核苷酸的变化， 因此对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。
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
蛋白质由20种氨基酸组成的多肽折叠而成。蛋白质 由20种不同的氨基酸组成不同长度的聚合体，也称 为肽或多肽。由这种线性拓朴结构的聚合体折叠起 来产生形状各异的不同蛋白质，不同的形状以及20 种氨基酸的化学特性决定了蛋白质的功能。现代生 物学中的一个很主要的概念是，蛋白质的功能特性 主要决定于线性多肽链中20种氨基酸的序列。由于 大多数蛋白质都是自身折叠而成，所以理论上知道 了一个蛋白质的序列后即可推导出其功能。
遗传密码子打分矩阵(A genetic code matrix) A B C 3.0 2.0 1.0 3.0 1.0 3.0 D 2.0 3.0 1.0 3.0 E 2.0 2.0 0.0 2.0 3.0 F 1.0 1.0 2.0 1.0 0.0 3.0 G 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 3.0 H 1.0 2.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 3.0 I 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 3.0 K 1.0 2.0 0.0 1.0 2.0 0.0 1.0 1.0 2.0 3.0 L 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 3.0 M N P Q R S T V W Y Z . 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 A 1.0 3.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 2.0 0.0 2.0 2.0 B 0.0 1.0 1.0 0.0 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 0.0 C 0.0 2.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 0.0 2.0 2.0 D 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 3.0 E 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 2.0 1.0 2.0 1.0 2.0 0.0 F 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 G 0.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 1.0 0.0 2.0 2.0 H 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 0.0 1.0 1.0 I 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 K 2.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 L 3.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 0.0 1.0 M 3.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 1.0 0.0 2.0 2.0 N 3.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 P 3.0 2.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 3.0 Q 3.0 2.0 2.0 1.0 2.0 1.0 2.0 R 3.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 S 3.0 1.0 1.0 1.0 1.0 T 3.0 1.0 1.0 2.0 V 3.0 1.0 1.0 W 3.0 1.0 Y 3.0 Z
DNA序列反映了物种之间和个体间相似性与差异性
DNA序列反映了物种之间和个体间相似性与差异性DNA是所有生物体内遗传信息的载体，通过其序列可以揭示物种之间和个体间的相似性与差异性。
DNA序列的相似性与差异性可以帮助我们理解物种进化、亲缘关系以及个体间的遗传差异。
在本文中，我们将探讨DNA序列在反映物种之间和个体间相似性与差异性方面的重要性。
首先，DNA序列反映了物种之间的相似性与差异性。
通过比较不同物种的DNA序列，我们可以推断它们之间的亲缘关系。
相似的DNA序列意味着这些物种在进化过程中具有共同的祖先，并且彼此间的遗传信息较为相似。
相反，差异较大的DNA序列则意味着这些物种在进化过程中分化较为久远，它们的遗传信息有较大的差异。
通过这种方式，我们可以建立起物种间的进化树，帮助我们理解不同物种的演化历史及它们之间的亲缘关系。
除了物种之间的相似性与差异性，DNA序列还反映了个体间的相似性与差异性。
每个个体的DNA序列都是独一无二的，即使在同一物种中也会有微小的差异。
通过比较个体间的DNA序列，我们可以判断它们之间的遗传差异。
这对于研究人类的遗传学、认识基因突变、预防遗传病等都具有重要意义。
比如，在进行DNA指纹鉴定时，通过比较目标个体的DNA序列与已知样本的DNA序列来识别个体的身份。
此外，DNA序列的个体间差异也对个性特征、疾病易感性等方面的研究具有重要意义。
在探究DNA序列反映相似性与差异性时，我们还需要了解DNA序列的测定与分析方法。
目前常用的DNA测序技术主要包括Sanger测序和高通量测序。
Sanger测序是20世纪70年代发展起来的测序技术，可以测定较短的DNA片段。
而高通量测序技术则具有高效、高通量的特点，可以同时测定许多样本的DNA序列。
在获得DNA序列后，我们可以使用一系列的生物信息学工具对序列进行比对、注释和分析。
基于DNA序列的相似性与差异性，我们还可以开展一系列的研究和应用。
一方面，通过比较已知物种的DNA序列与未知物种的DNA序列，我们可以对未知物种进行分类鉴定。
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
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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？？
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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
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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；
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Blast简介（一）
asv 相似序列 -回复
asv 相似序列-回复ASV（相似序列）是一种用于比较和发现相似性的工具，它在生物学领域有着广泛的应用。
下面将逐步解释ASV的概念、其应用领域、工作原理以及未来的发展前景。
ASV，全程为"Amplicon Sequence Variant"，中文意为"Amplicon序列型变体"。
ASV是一种用于分析高通量测序数据的方法，它在比对和比较DNA序列数据中的相似序列方面具有独特的优势。
ASV在微生物学和生物多样性研究中有着广泛的应用。
传统的微生物学研究往往利用16S rRNA基因进行菌群结构分析，然而，由于16S rRNA基因的不同区域序列差异较大，导致结果不够准确。
而ASV则通过根据序列的变异信息，将相似的序列分为不同的变体，从而提高了分析结果的准确性。
此外，ASV还可以应用于研究环境中的微生物群落结构，如土壤中的细菌群落、水体中的浮游生物等。
ASV的工作原理包括以下几个步骤。
首先，将原始测序数据进行质控和过滤，去除低质量的序列和噪音；然后，使用独特的算法，将高质量的序列分为不同的ASV，即相似序列变体；接下来，生成ASV表格，记录每个ASV的丰度信息；最后，通过与数据库中已知序列进行比对，对ASV进行分类和注释。
ASV相比于传统的OTU（Operation Taxonomic Unit）分析方法，有着明显的优势。
传统的OTU分析方法是将序列按照相似度分为不同的类群，然后基于这些类群进行进一步的分析，然而，OTU的定义和筛选依赖于阈值的选择，这可能导致结果的不准确。
而ASV则是对每一个变体进行分析，无需设定阈值，从而更加客观和可靠。
未来，ASV有着广阔的发展前景。
首先，随着测序技术的快速发展，获取的数据量将会越来越大，利用ASV来分析和挖掘这些数据将会成为未来的趋势；其次，ASV的应用领域也正在不断拓展，除了微生物学和生物多样性研究，ASV还可以用于肿瘤的精准治疗、药物研发等领域。
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？
生物信息学复习资料
生物信息学复习资料一、名词解释(31个)1.生物信息学:广义：应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物过程中信息的存贮、信息的内涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者也可以说成是生命科学中的信息科学。
狭义：应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据。
2.二级数据库：对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。
3.多序列比对：研究的是多个序列的共性。
序列的多重比对可用来搜索基因组序列的功能区域，也可用于研究一组蛋白质之间的进化关系。
4.系统发育分析：是研究物种进化和系统分类的一种方法，其常用一种类似树状分支的图形来概括各种（类）生物之间的亲缘关系，这种树状分支的图形称为系统发育树。
5.直系同源：如果由于进化压力来维持特定模体的话，模体中的组成蛋白应该是进化保守的并且在其他物种中具有直系同源性。
指的是不同物种之间的同源性，例如蛋白质的同源性，DNA序列的同源性。
（来自百度）6.旁系（并系）同源：是那些在一定物种中的来源于基因复制的蛋白，可能会进化出新的与原来有关的功能。
用来描述在同一物种内由于基因复制而分离的同源基因。
（来自百度）7.FASTA序列格式：将一个DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或氨基酸字符串。
8.开放阅读框（ORF）：是结构基因的正常核苷酸序列，从起始密码子到终止密码子的阅读框可编码完整的多肽链，其间不存在使翻译中断的终止密码子。
（来自百度）9.结构域：大分子蛋白质的三级结构常可分割成一个或数个球状或纤维状的区域，折叠得较为紧密，各行其功能，称为结构域。
10.空位罚分：序列比对分析时为了反映核酸或氨基酸的插入或缺失等而插入空位并进行罚分，以控制空位插入的合理性。
（来自百度）11.表达序列标签：通过从cDNA文库中随机挑选的克隆进行测序所获得的部分cDNA的3’或5’端序列。
所谓同源序列
点击搜索按钮，可以得到搜索结果[链接，我们可以看到该序列匹配了IPB001156 Transferrin家族9个模体中的3个，从E值为5e-48看出随机匹配的概率很低。接下是更具体的模体信息，可以看到匹配的序列片段。1.4.2.3.3-3]
PROFILE数据库搜索
PROFILE数据库是基于序列谱的数据库，序列谱的概念前面已经讲过，我们可以访问http://www.isrec.isb-sib.ch/software/PFSCAN_form.html进行PROFILE数据库的搜索。在Database栏中勾选Prositeprofiles (NScore)复选框，然后在Query sequence (see here for valid formats)下拉菜单中选择：Swiss-Prot ID or AC，其它的选项按默认不用选择。在提交窗体中输入SLIT_DROME（Swiss-Prot ID），然后点击提交按钮。我们看到搜索的结果[链接：1.4.2.3.4-1]
我们选择Select display format: [GIF] [PDF] [Postscript]链接中的GIF格式显示模体，[链接可以看到用图形方式显示多序列比对信息，它用高低不同的彩色字母表示一个序列片段。彩色字母的高低表示该氨基酸残基在某一位置出现的频率，也就是该残基在这一位置出现的保守性。例如，某个位置只允许一个残基出现，说明该位置上某种残基的保守性强，图形中该字母就比较高；相反，若某个位置允许几个不同残基出现，则说明该位置的保守性低，图形中用几个堆叠在一起的字母表示，其高度也比单个字母低。1.4.2.3.3-2]
时间序列相似性度量
讨论一般时间序列相似的度量方式1、概念：时间序列的相似性度量是衡量两个时间序列的相似程度的方法。
它是时间序列分类、聚类、异常发现等诸多数据挖掘问题的基础；也是时间序列挖掘的核心问题之一。
2、意义：时间序列式进行序列查询、分类、预测的基本工作，寻求一种好的度量对提高挖掘任务的效率和准确性有着至关重要的意义。
3、影响因素：两个序列是否相似，主要看它们的变化趋势是否一致。
由于时间序列数据的复杂性特点，实际中不可能存在两条完全相同的时间序列，即使相似的时间序列往往也会呈现出各种各样的变化。
所以，任何两个序列之间都存在着某种差异，影响这种差异的主要因素有：（1）噪声：现实的大多数时间序列数据都存在噪声，体现在图形上式指数据的曲线不光滑，即存在“毛刺”。
（2）振幅平移：即两条形态相似的时间序列分别绕高低不同的均值波动。
（3）振幅伸缩：即两条时间序列的变化趋势相同，但其中一条时间序列在纵轴上似乎被拉伸或者压缩过一样，即两个序列的振幅不同。
（4）时间轴伸缩：是指两条时间序列的波形相似，但其中一条时间序列在时间轴上按比例伸缩。
（5）线性漂移：是指两条时间序列的波动节奏相似，但其中一条时间序列呈现线性递增或递减趋势。
（6）不连续性：是指两条时间序列整体的波动趋势相同，只是在别的时间点或段出现间断。
然而，在实际应用中情况要复杂得多，往往是以上多种因素交织在一起。
时间序列的相似性并没有一个客观的定义，具有一定的个人偏好性，也就是说，不同的人或不同的应用场合对各种差异影响的重视程度是不一样的。
给定两条时间序列 {}12,,....,n X x x x =和{}12=,,....m Y y y y ，相似性度量的问题就是在各种各样差异因素的影响下，寻求一个合适的相似性度量函数(),Sim X Y ，使得该函数能很好地反映时间序列数据的特点。
4、方法：目前时间序列相似性度量，最常用的有Minkowski 距离和动态时间弯曲。
Blast使用教程详解
aix
hpux
freebsd 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：
2.其他站点：
/blast/ /ncbi_blast.html /blast/（果蝇）
…
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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。
我们通过blast搜索来获取一些这个序列 的信息。
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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， 点击进入
生物序列的相似性搜索
－blast简介及其应用
2005年3月
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
2
内容提要
下表列出了主要的blast程序。
生物信息学题库--精校+整理
生物信息学题库一、名词解释1.生物信息学:生物分子信息的获取、存贮、分析和利用;以数学为基础, 应用计算机技术, 研究生物学数据的科学。
2.相似性(similarity):相似性是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA 碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。
3.同源性(homology):生物进化过程中源于同一祖先的分支之间的关系。
4.BLAST(Basic Local Alignment Search Tool):基本局部比对搜索工具, 用于相似性搜索的工具, 对需要进行检索的序列与数据库中的每个序列做相似性比较。
5.HMM隐马尔可夫模型:是蛋白质结构域家族序列的一种严格的统计模型, 包括序列的匹配, 插入和缺失状态, 并根据每种状态的概率分布和状态间的相互转换来生成蛋白质序列。
6.一级数据库:一级数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据, 只经过简单的归类整理和注释(投稿文章首先要将核苷酸序列或蛋白质序列提交到相应的数据库中)7、二级数据库:对原始生物分子数据进行整理、分类的结果, 是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。
8、GenBank: 是具有目录和生物学注释的核酸序列综合公共数据库, 由NCBI构建和维护。
9、EMBL: EMBL 实验室: 欧洲分子生物学实验室。
EMBL 数据库: 是非盈利性学术组织 EMBL 建立的综合性数据库, EMBL 核酸数据库是欧洲最重要的核酸序列数据库, 它定期地与美国的GenBank、日本的 DDBJ 数据库中的数据进行交换, 并同步更新。
10、DDBJ: 日本核酸序列数据库, 是亚洲唯一的核酸序列数据库。
11.Entrez:是由 NCBI 主持的一个数据库检索系统, 它包括核酸, 蛋白以及 Medline 文摘数据库, 在这三个数据库中建立了非常完善的联系。
12.SRS(sequence retrieval system):序列查询系统, 是 EBI 提供的多数据库查询工具之一。
结构相似性方法的名词解释
结构相似性方法的名词解释结构相似性，也称为“排序”或“序列”，是一种计算技术，可以从不同的序列中搜索出有关的相关关系，从而提取最相关的元素，用以研究问题的性质及最优解决方案。
结构相似性方法是指应用计算机科学技术，利用统计手段来匹配及比较不同元素之间的排列结构，从而为研究者提供便利。
结构相似性的最常用的例子是语言处理，包括自然语言处理（NLP）和机器翻译（MT）。
与传统的文本处理不同，结构相似性可以使研究者能够在多种不同语言中搜索出有关的信息，并从中发现深层次的模式及关系。
有了这些信息，研究者可以通过调整或修改序列中的元素来改变这些模式或关系，从而改善研究结果。
除了语言处理，结构相似性还可以应用于生物学，如寻找携带有相同DNA序列的相似物种，或者从DNA序列中识别出蛋白质的结构特征和功能角色。
结构相似性技术可以帮助科学家快速发现相似的物种并辨别它们之间的差异，更容易建立DNA基因的结构特征以及它们的功能，从而更准确地认识物种之间的联系及其相互依赖的作用。
此外，结构相似性方法也可以用于搜索引擎优化，也就是SEO （Search Engine Optimization）。
该技术可以帮助研究者将关键字和URL（网址）结合起来，以最大化在搜索引擎搜索结果中的排名和曝光度。
具有结构相似性的元素被视为更加可信和有效，以便更具结构整合性地保持搜索结果中相关关键字的一致性。
此外，结构相似性还可以通过匹配文本中不同的单词，恢复网页的正确文本排序，实现最佳的排名。
综上所述，结构相似性方法是一种有用且多功能的计算技术，能够将几乎任何类型的元素串联起来，从而更有效地发现各个领域中相关模式、关系及最优解决方案。
它的核心原理是从不同的序列中搜索出有关的元素，从而恢复序列的结构和关联，研究者可以利用它以改善他们的研究结果及解决方案。
时间序列相似模式的有效匹配
时间序列相似模式的有效匹配
基于时间序列相似模式的有效匹配
一、什么是时间序列相似模式
时间序列相似模式是指一种数学上表示时间序列变化模式的一种方法，它把时间序列看作是描述一种行为或关系的一种变化。
它可以被用来
捕获特定时间序列相似性，从而辅助我们在探索真实世界中复杂的系
统发展中扮演重要角色。
二、时间序列相似模式的应用
1、时间序列数据分析
时间序列数据分析是利用时间序列相似模式来探索不同类型的时间序
列数据之间的相似性，帮助我们找出重要的信息，从而揭示数据中隐
藏的规律和特征。
2、模式识别
模式识别是一种机器学习算法，它通过分析特定时间序列模式的相似
性来识别被测试的时间序列的类别，从而实现目标识别。
3、时间序列预测
时间序列预测是采用相似模式来估计未来序列数据变化趋势，从而帮
助管理者有效地控制系统进步。
三、有效匹配
1、相似性指标
当我们进行时间序列相似模式有效匹配时，首先需要计算相似性指标。
常用的相似性指标有欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
2、有效匹配
当选定相似性指标后，就可以进行有效匹配，将模式和序列的相似程
度尽可能的接近或相等，从而获得较好的效果。
3、结核处理
当有效匹配完毕后，需要进行结果处理，主要包括去除噪声和干扰等，以及有效地提取出序列之间的关系和规律等，从而达到事半功倍的效果。
综上所述，时间序列相似模式的有效匹配可以很好的帮助我们探索真
实世界中复杂的系统发展，捕获特定时间序列相似性，进而辅助进行
模式识别和时间序列预测等任务，帮助我们高效有效的解决实际问题。
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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。
序列比较是如何进行的？
相似性(similarity)： 相似性(similarity)： 通常在某些位点上有一些氨基酸被另外一些化 学物理特性相近的氨基酸所代替，这种突变 可称为保守突变。将保守突变的因素考虑在 内，就可以定义各种打分方案( 内，就可以定义各种打分方案(scoring schemes)对两序列的相似程度打分，所得分 ) 值即代表其相似的程度。
遗传密码子打分矩阵(A genetic code matrix) A B C 3.0 2.0 1.0 3.0 1.0 3.0 D 2.0 3.0 1.0 3.0 E 2.0 2.0 0.0 2.0 3.0 F 1.0 1.0 2.0 1.0 0.0 3.0 G 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 3.0 H 1.0 2.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 3.0 I 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 3.0 K 1.0 2.0 0.0 1.0 2.0 0.0 1.0 1.0 2.0 3.0 L 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 3.0 M N P Q R S T V W Y Z . 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 A 1.0 3.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 2.0 0.0 2.0 2.0 B 0.0 1.0 1.0 0.0 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 0.0 C 0.0 2.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 0.0 2.0 2.0 D 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 3.0 E 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 2.0 1.0 2.0 1.0 2.0 0.0 F 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 G 0.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 1.0 0.0 2.0 2.0 H 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 0.0 1.0 1.0 I 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 K 2.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 L 3.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 0.0 1.0 M 3.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 1.0 0.0 2.0 2.0 N 3.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 P 3.0 2.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 3.0 Q 3.0 2.0 2.0 1.0 2.0 1.0 2.0 R 3.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 S 3.0 1.0 1.0 1.0 1.0 T 3.0 1.0 1.0 2.0 V 3.0 1.0 1.0 W 3.0 1.0 Y 3.0 Z
序列比较是如Байду номын сангаас进行的？
同源性(homology)： 同源性(homology)： 只有当两个蛋白质在进化关系上具有共同的祖 先时，才可称它们为同源的。
序列比较是如何进行的？
要分析两个序列是否相似，必须首先作排比分析(alignment）。 如何作排比分析？ 最基本的条件是对序列的相似性做定量分析，然后将序列进行排 比，在排比中要用到 gaps， insertions， substitutions。 对gaps和insertions打分可用较简单的扣分方案，而substitutions 的打分则比较复杂，必须先构建出一个计算机的算法矩阵 (Matrix),再根据此方案对序列中氨基酸残基之间的差异或相似 进行打分。
序列相似性的概念
在对一个新测定的DNA序列进行分析时， 在对一个新测定的DNA序列进行分析时， 比如分析的结果是：这个序列与某种细菌的 ATPase相似。这是否意味着这个未知序列就 ATPase相似。这是否意味着这个未知序列就 是一个ATPase？答案是不能确定的。所以就 一个ATPase？答案是不能确定的。所以就 必须完全理解在序列水平上“相似性”或 “同源性”是如何定义的。
序列比较是如何进行的？
-------打分矩阵( -------打分矩阵(Scoring Matrices) )
其它相似性打分矩阵可以根据氨基酸的任何特 征构建出来，只要这些特征能定量表示出来， 如亲水性和疏水性、电荷、分子体积等的分 隔系数。遗憾的是，这些生物物理量只能部 分反映氨基酸之间的关系，并不能百分之百 的推论出相关蛋白质氨基酸的保守性。
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) )
因为我们要做的是能分辨出显著进化关系的打 分矩阵，因此，第一步必须是定义一个进化 模型：蛋白质通过一系列独立的点突变而进 化，这些突变被种群接受，并可见于后代的 基因组中。
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) )
序列比较是如何进行的？
要对两个序列进行排比，必须首先打出其相似 性的定量分值,于是需要一个打分矩阵。 打分矩阵( 打分矩阵(Scoring Matrices): ): 给不同的氨基酸配对定义的一系列相似性分值。而一 个突变打分方案(mutation data matrix)则是根据排 比时序列中点突变的情况设计出的打分方案。对氨 基酸配对相似性的尺度衡量，例如苯丙氨酸和异亮 氨酸相似性的定量标准，可以以多种方式来定义。
序列比较是如何进行的？
打分矩阵( 打分矩阵(Scoring Matrices) ) 对氨基酸配对相似性的尺度衡量，例如苯丙氨酸和异 亮氨酸相似性的定量标准，可以以多种方式来定义。 因此，设计一个打分矩阵，首先必须确定用什么算 法模型。在序列排比分析中，打分矩阵只是某个算 法模型的量化表现，排比的结果只在该算法模型所 划定的范围内有意义。
What is the cost of matching a 'G' with a 'L' ? What does this score represent?
序列比较是如何进行的？
-------打分矩阵( -------打分矩阵(Scoring Matrices) ) Dayhoff打分矩阵(The Dayhoff Matrix)：一个根据经 验的氨基酸相似性打分矩阵。 这个矩阵假设，一旦确定了两个序列的进化关系，其 交换的氨基酸将是相似的。Dayhoff及其同事在70 年代初期作的一个蛋白质序列和结构图表集中，通 过用一些哺乳动物蛋白质序列的排比发展出了一个 精确的突变数据打分方案(mutation data matrix)。 其方案对特定蛋白质序列排比中，序列的差异是随 机发生的还是反映同一个共同祖先序列的机率作了 定量。
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