序列相似性的概念

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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)
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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)
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。
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
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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)
结论是，我们不能够简单的将两个序列头尾对应的排比，而 是对各种可能的排比方式都进行比较以找出最佳的排比结果。 可是，这还不行。生物体有许多变化的机制，简单的从一个 残基变为另一个残基只是其中之一，而插入和缺失也经常发 生，我们是否可以将插入和缺失考虑进去，以得到更好的排 比结果呢？
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序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
如上述，将两个序列相对位移(shift)，根据突变的情况引入 “gaps”可以得到更好的排比结果。但是，这样做是否就已经 发掘了所有的显著匹配？仔细再看看可以发现，我们还忽略 了一些重要的特征，让我们用不同颜色标出：
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序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
但是，在加入“gaps”后又会出现一个问题：这个排比是否还 有意义呢？如上述例子，我们通过加入了许多“gaps”来增加 相似度，仅仅为了得到多一些匹配残基数就加入许多的 “gaps”，这样做是否值得呢？答案是：有时。(不很满意，是 吗？)有时确实值得，而有时又不划算。如果我们需要使序列 变化太大，那很可能是不值得的。怎样知道是否值得呢？ 通过大量的观察研究表明，“indel”事件发生的机率远小于点 突变。而常识又告诉我们，在上述例子中，单碱基的“indels” 有可能破坏序列上原来的开放读码框，如果有的话。因此， “gaps”比单点突变代表了更大的生物学改变。“indels(gaps)” 在引入时必须格外小心。
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序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
这里我们用了连字号(--)来标记插入/缺失的事件。仅仅观察两 个序列是很难知道是否有插入或缺失的发生的，因此我们将 它简称为一个“indel”。插入“indels”通常会大大增加匹配残 基的数目：在序列比较时必须考虑“gaps”的存在，采用 “gaps”通常可以大大增加匹配残基的数量。
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
在这里我们只是简单的将两个序列并排比较，对比两个序列 之间的碱基，将匹配的残基用垂直线标出，可见一个保守的 区域。但是，是否还有更好的排比方式呢？显然，如果将其 中一个序列相对另一序列错开两个碱基位置，可以得到一个 更好的排比结果(这里说更好是指得到更多相匹配的碱基)
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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)
当我们比较两个序列时，总是会对显著相似的区段比较感兴 趣，可是从生物学的角度如何定义何为“显著相似”？为了 更好的理解这一点，让我们先看看几个例子。首先从比较两 个简单序列开始。