生物信息学软件及使用概述
生物信息学软件的使用教程与数据分析
生物信息学软件的使用教程与数据分析生物信息学是一门结合生物学和计算机科学的学科，通过利用计算机科学和统计学的方法来研究生物学中的大规模生物分子数据。
在生物研究中，大量的生物信息数据被产生，如基因组测序数据、蛋白质结构数据、转录组数据等，这些数据的分析对于理解生物过程和疾病发生机制至关重要。
生物信息学软件是专门用于处理和分析这些生物信息数据的工具。
本文将介绍一些常见的生物信息学软件的使用教程和数据分析方法。
1. BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）：BLAST是最常用的序列比对工具之一，用于在数据库中寻找类似序列或通过序列相似性比对两个或多个序列。
BLAST可以用于查找一个给定的序列是否存在于一个已知的数据库中，也可用于快速比较两个序列的相似性，并寻找具有高度相似性的区域。
在使用BLAST时，首先需要选择合适的数据库，然后输入待比对的序列，设置相似性阈值和其他参数，最后运行BLAST程序并分析结果。
2. NCBI（National Center for Biotechnology Information）工具：NCBI提供了许多生物信息学工具，如BLAST、Entrez等。
Entrez是一个可检索多种生物信息学数据库的工具，包括GenBank（存储核酸序列）、PubMed（存储科学文献摘要与索引）、Protein（蛋白质序列数据库）等。
通过使用NCBI提供的工具，可以比对和分析大量的生物序列和相关的生物信息。
使用NCBI工具时，可以通过访问NCBI网站或使用命令行工具来查询和分析数据。
3. R和Bioconductor：R是一种用于统计计算和数据可视化的自由软件环境，而Bioconductor是一个在R环境中为生物学研究提供的开源生物信息学软件包。
R和Bioconductor提供了丰富的统计和生物信息学分析方法，可用于分析基因表达数据、基因组测序数据、蛋白质结构数据等。
生物学软件_大全(二)
引言概述：生物学软件在现代科学研究中扮演着重要的角色，它们为生物学家们提供了数据分析、模拟实验等功能，帮助他们更好地理解生命的复杂性。
本文将为大家介绍一系列生物学软件，帮助生物学家们在研究中更高效地工作。
正文内容：1.生物信息学软件1.1基本基因序列分析软件1.1.1BLAST：用于序列比对和相似性搜索，帮助确定生物序列的功能和结构。
1.1.2ClustalOmega：用于多序列比对的工具，帮助研究人员查找序列间的共同特征。
1.1.3EMBOSS：一套开源的生物信息学软件，包含各种工具用于序列分析、蛋白质结构分析等。
1.2基因组数据分析软件1.2.1GATK：广泛用于基因组重测序数据的分析和变异检测。
1.2.2BEDTools：用于处理基因组坐标的工具，帮助研究人员在基因组中定位感兴趣的特定区域。
1.2.3HMMER：用于比对蛋白质序列和荧光探针序列的隐马尔可夫模型工具。
2.结构生物学软件2.1Rosetta：一套用于结构预测和蛋白质构象优化的软件，帮助研究人员研究蛋白质的结构和功能。
2.2PyMOL：一种用于可视化分子结构的工具，它可以高质量的分子图像，并为研究人员提供结构分析的功能。
2.3Coot：用于蛋白质结构分析和模型建立的软件，可帮助研究人员在解析蛋白质结构时进行手动操作和调整。
2.4CCP4：一个用于蛋白质晶体学的软件套件，用于解析晶体结构和进行结构决策。
2.5SwissPdbViewer：一种用于蛋白质结构可视化和分析的软件，具有多种功能和工具。
3.蛋白质互作软件3.1STRING：综合性的蛋白质互作数据库和分析工具，帮助研究人员理解蛋白质之间的相互作用关系。
3.2Cytoscape：一个用于细胞网络分析和可视化的软件，可用于研究蛋白质之间的相互作用网络。
3.3ClusPro：一种用于蛋白质蛋白质和蛋白质配体互作的软件，可用于预测互作模型和分析互作强度。
3.4InterProSurf：一种用于预测和分析蛋白质间相互作用界面的工具，可以帮助研究人员理解蛋白质互作的机制。
生物信息学软件 (2)
生物信息学软件
生物信息学软件是一类专门用于处理、分析和解释生物学
数据的软件工具。
这些软件通常用于基因组学、蛋白质组学、转录组学和代谢组学研究中。
以下是一些常用的生物
信息学软件：
1. BLAST：用于快速在数据库中搜索相似序列的工具，对
于序列比对和亲缘关系分析非常有用。
2. ClustalW：用于多序列比对的软件，可以比较多个序列
之间的相似性和差异。
3. GROMACS：用于分子动力学模拟和分子力学计算的软件，可以模拟蛋白质、核酸等生物分子的结构和动态行为。
4. PHYLIP：用于构建进化树和系统发育分析的软件，可以根据序列的差异性推断出生物物种之间的进化关系。
5. R：一种统计软件，提供了广泛的生物信息学功能和数据处理方法。
6. Cytoscape：用于网络分析和可视化的软件，可以分析和可视化基因调控网络、蛋白质相互作用网络等。
7. NCBI工具包：由美国国家生物技术信息中心（NCBI）开发的一组工具，包括BLAST、Entrez等，用于生物序列和文献检索。
8. Galaxy：一个基于云计算的生物信息学分析平台，提供了大量的工具和工作流，方便生物学家进行数据分析和可视化。
9. MetaboAnalyst：用于代谢组学数据分析的软件，可以进行代谢物注释、统计分析、通路分析等。
10. Geneious：用于序列分析和比对、系统发育分析、基因预测等多种生物信息学任务的集成软件。
以上只是一小部分常用的生物信息学软件，随着科学研究的进展，新的软件工具不断涌现。
生物信息学软件的使用
多序列比对实例
输入文件的格式(fasta)： >KCC2_YEAST NYIFGRTLGAGSFGVVRQARKLSTN…… >DMK_HUMAN DFEILKVIGRGAFSEVAVVKMKQTGQVYAMKIMNK……. >KPRO_MAIZE TRKFKVELGRGESGTVYKGVLEDDRHVAVKKLEN…… >DAF1_CAEEL QIRLTGRVGSGRFGNVSRGDYRGEAVAVKVFNALD…… >1CSN HYKVGRRIGEGSFGVIFEGTNLLNN……
Clustal简介
CLUSTAL是一种渐进的比对方法，先将多个 序列两两比对构建距离矩阵，反应序列之间两 两关系；然后根据距离矩阵计算产生系统进化 指导树，对关系密切的序列进行加权；然后从 最紧密的两条序列开始，逐步引入临近的序列 并不断重新构建比对，直到所有序列都被加入 为止。ClustalW是现在用的最广和最经典的多 序列比对软件
多序列比对工具－clustalX
Clustalx是一个单机版的基于渐进比对的多序列比对 工具，由Higgins D.G. 等开发。和网络版的Clustalw 有异曲同工之效. 有应用于多种操作系统平台的版本，包括linux版， DOS版的clustlw，windows版本的clustalx等。
输入控 制命令 输入文 件名称
输出控 制命令
程序 名称
结果保存 uscle进行比对过程演示
Genedoc与BioEdit的简单介绍
GeneDoc是一个特别的排列程序，有很好的 蛋白质排列注释和分析、描影和结构定义功能 部件，就像一个反映排列的内在的进化树。 BioEdit也是一个生物序列编辑器，它的基本 功能是提供蛋白质、核酸序列的编辑、处理和 分析
生物信息学分析工具的使用教程
生物信息学分析工具的使用教程导言：在生物学领域中，随着高通量测序技术的快速发展，生物信息学分析工具的应用变得越来越重要。
这些工具能够帮助研究人员进行基因组、转录组、蛋白质组等大规模数据的分析和解释。
本文将为您介绍几种常用的生物信息学工具，并提供详细的使用指南。
一、BLAST（基因序列比对工具）BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是最常用的生物信息学工具之一，用于比对基因或蛋白质序列中的相似性。
以下是使用BLAST的步骤：1. 打开NCBI网站的BLAST页面，并选择适当的BLAST程序（如BLASTn、BLASTp等）。
2. 将查询序列粘贴到"Enter Query Sequence"框中，或者上传一个FASTA格式的文件。
3. 选择适当的数据库，如"nr"（非冗余序列数据库）或"refseq_rna"（已注释的RNA序列数据库）。
4. 设置相似性阈值、期望值和其他参数。
5. 点击"BLAST"按钮开始比对。
6. 结果页面会显示比对结果的列表和详细信息，包括匹配上的序列、相似性得分等。
二、DESeq2（差异表达基因分析工具）DESeq2是一种用于差异表达基因分析的R包。
以下是使用DESeq2的步骤：1. 安装R语言和DESeq2包。
2. 将基因表达矩阵导入R环境中，并进行预处理（如去除低表达基因）。
3. 根据实验设计设置条件和组别。
4. 进行差异分析，计算基因的表达差异和显著性。
5. 可视化差异表达基因的结果，如绘制散点图、MA图、热图等。
三、GSEA（基因集富集分析工具）GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）是一种基于基因集的富集分析方法，用于识别与特定性状或实验条件相关的生物学功能。
以下是使用GSEA的步骤：1. 准备基因表达矩阵和相关的分组信息。
生物信息学数据库或软件
Entrez的网址是：/entrez/。
BankIt的网址是：/BankIt。
Sequin的相关网址是：/Sequin/。
二、搜索生物信息学软件
生物信息学软件的主要功能有：
分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度，缩短科研时间；
提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验；寻找、预测新基因及预测其结构、功能；
蛋白高级结构预测。
如：核酸序列分析软件BioEdit、DNAClub等；序列相似性搜索BLAST；多重系列比对软件Clustalx；系统进化树的构建软件Phylip、MEGA等；PCR 引物设计软件Primer premier6.0、oligo6.0等；蛋白质二级、三级结构预测及三维分子浏览工具等等。
数据库网址是：/embl/。
SRS的网址是：/。
WEBIN的网址是：/embl/Submission/webin.html。
DDBJ的网址是：http://www.ddbj.nig.ac.jp/。
蛋白质序列数据库有SWISS-PROT， PIR，OWL， NRL3D， TrEMBL等，
蛋白质片段数据库有PROSITE， BLOCKS，PRINTS等，
三维结构数据库有PDB， NDB，BioMagResBank，CCSD等，
与蛋白质结构有关的数据库还有SCOP， CATH， FSSP， 3D-ALI， DSSP等，
与基因组有关的数据库还有ESTdb，OMIM，GDB， GSDB等，
文献数据库有Medline， Uncover等。
另外一些公司还开发了商业数据库,如MDL等。
生物信息学数据库覆盖面广，分布分散且格式不统一, 因此一些生物计算中心将多个数据库整合在一起提供综合服务，如EBI的SRS(Sequence Retrieval System)包含了核酸序列库、蛋白质序列库，三维结构库等30多个数据库及CLUSTALW、PROSITESEARCH等强有力的搜索工具，用户可以进行多个数据库的多种查询。
生物信息学软件
生物信息学软件生物信息学软件是在生物信息学领域中广泛应用的工具，可以帮助研究者分析、处理和管理大量的生物学数据。
这些软件包括了各种各样的功能和工具，使得生物信息学在许多生命科学研究中得到了广泛的应用。
首先，生物信息学软件能够处理和分析基因组数据。
基因组学是生物信息学的一个重要分支，它关注的是基因组的结构和功能。
生物信息学软件可以帮助研究人员在基因组序列中找到基因和其他功能元件，以及预测它们的功能和调控机制。
这些工具还可以进行基因组比对和注释，帮助研究人员理解基因组中的遗传变异。
其次，生物信息学软件还可以处理和分析蛋白质序列和结构数据。
蛋白质是生命活动的基本单位，对于了解生物学过程和疾病机理非常重要。
生物信息学软件可以进行蛋白质序列的比对和注释，帮助研究人员预测蛋白质的结构和功能。
此外，这些软件还可以进行蛋白质互作网络的分析和模拟，有助于研究人员理解蛋白质相互作用的机制。
另外，生物信息学软件还可以处理和分析转录组数据。
转录组学研究的是在不同条件下，细胞中所有基因的转录水平的综合。
生物信息学软件可以帮助研究人员在大规模基因表达数据中发现差异表达的基因，并进行功能富集分析和通路分析，从而了解基因在不同生物学过程中的功能和调控网络。
此外，生物信息学软件还可以进行进化分析，揭示物种间的亲缘关系和演化历史。
通过比对多个物种的基因组序列，可以确定它们之间的进化关系，并重建它们的进化历史。
这些软件还可以进行种系发育树的构建和分析，帮助研究人员理解物种的分类和进化。
总而言之，生物信息学软件在生命科学研究中发挥着重要的作用。
它们能够处理和分析各种类型的生物学数据，帮助研究者理解生物学现象和解决生物学问题。
随着科技进步和生物学研究的发展，生物信息学软件的功能和性能也在不断提升，为生物学研究提供了有力的支持。
然而，需要注意的是，生物信息学软件在使用过程中也存在一些挑战和局限性。
首先，生物信息学软件通常需要一定的编程和统计知识才能正确地运行和解释结果。
生物信息学分析工具的使用与解释方法
生物信息学分析工具的使用与解释方法生物信息学是一门研究生物学领域中的大量数据，通过计算机科学技术和统计学方法进行分析和解释的学科。
在现代生物学研究中，生物信息学工具的使用已经成为了一项必不可少的技术手段。
本文将介绍几种常用的生物信息学分析工具及其使用方法，并对其解释方法进行详细说明。
1. BLAST （Basic Local Alignment Search Tool）BLAST是生物信息学领域中最常用的工具之一，用于比对和分析生物序列。
其主要功能是在数据库中寻找与查询序列相似的序列，并将相似度高的序列进行排序和归类。
BLAST可以帮助研究人员确定一个不熟悉的生物序列的功能、相似序列的来源以及进行物种演化分析等。
使用BLAST时，用户需将待比对的序列输入到工具中，选择合适的比对参数，并选择合适的参考数据库进行搜索。
BLAST会返回一系列比对结果，其中包含了序列相似度、数据库匹配的统计信息等。
2. RNA-Seq （RNA sequencing）RNA-Seq 是一种高通量测序技术，用于测定转录组的RNA序列信息。
它可以帮助研究人员了解基因表达的水平及其调控机制。
使用RNA-Seq时，首先需要将RNA提取和逆转录为互补DNA（cDNA），然后通过高通量测序将cDNA片段测定出来。
接下来，对测序数据进行预处理，包括过滤低质量序列和去除测序接头等。
最后，使用合适的生物信息学工具对测序数据进行定量分析、差异表达分析等。
例如，可以使用Tophat、HISAT等软件对RNA-Seq数据进行比对和定量分析，使用DESeq2、edgeR等软件对基因表达差异进行统计和可视化分析。
3. GO （Gene Ontology）Gene Ontology 是一套用于描述基因功能的标准化的基因注释信息系统。
它提供了一个标准化的词汇库和定义，用于描述基因、蛋白质及其相关性状和功能。
GO具有三个主要分类，包括分子功能（Molecular Function）、细胞组分（Cellular Component）和生物过程（Biological Process）。
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生物信息学软件及使刘吉平liujiping@用概述生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念：科，它将数学和计算机知识应用于生物学，以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息，从而理解这些信息的生物学意义。
生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m分析和处理实验数据和公共数据，生物信息学软件主要功能1.2.提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验3.实验数据的自动化管理4.寻找、预测新基因及其结构、功能5.蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前研究的焦点和难点）生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m功能1. 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度，缩短科研时间Ø核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和分布、开放阅读框（ORF ），蛋白编码区（CDS ）及外显子预测、RNA 二级结构预测、DNA 片段的拼接；Ø蛋白：序列同源性比较，结构信息分析（包括Motif ，限制酶切点，内部重复序列的查找，氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析)，等电点及二级结构预测等等；Ø本地序列与公共序列的联接，成果扩大。
生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mAntheprot 5.0 Dot Plot 点阵图Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mPeptool Lite---Dot Plot 点阵图生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mRNAStructure 3.5 RNA 二结构预测生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mOmiga 2.0 ORF Map生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mDNAStar 之Protean 对氨基酸的亲疏水性分析：helical wheel 图不同颜色代表不同的AA生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m功能2. 提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验1.用软件设计PCR 引物，测序引物或杂交探针；2.设计克隆策略，构建载体；3.做模拟电泳实验，即模拟核酸内切酶或内肽酶对相应的底物分子切割后的电泳行为；4.蛋白跨膜区域分析，信号肽潜在断裂生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mWinplas 2.6 质粒构建生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mAtheprot 5.0 预测蛋白跨膜区域生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mAntheprot 5.0 预测信号肽断裂点生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m功能3. 用计算机管理实验室数据及文献资料1.实验室结果的储存、管理和申报工作；2.从网络数据库获得的序列文件（由ENTREZ 集成检索系统所得的数据文件可以进入EndNote 或者Reference Manager 储存管理）或资料文献的管理；3.软件: EndNote ，Reference Manager 。
生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mReference Manager 9 界面生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m功能4. 用计算机预测新基因及其结构和功能•对CDS （Coding Sequence ）蛋白编码区的预测准确率已达到90%以上•对整个基因结构的预测存在一定难度vPWM （位置权重矩阵）算法由物化原理技术开发，侧重于找基因表达系统和核酸相互作用的位点。
给信号序列各个位置每种可能出现的核苷酸分配一个分数，将各位置分数相加后得出该序列作为潜在作用位点的分数。
生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mDNASIS 2.5 对蛋白编码区的预测A. (Codon Bias)生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mDNASIS2.5 对蛋白编码区的预测 B. (Rare Codon)生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mDNASIS 2.5 对蛋白编码区的预测 C. (ORF List)生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mDNASTAR 之GeneQuest 预测CDS生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m功能5.蛋白质高级结构预测•该项技术算法十分复杂，尚未成熟。
PDB 及MMDB 数据库目前仍然禁止收录软件预测出来的蛋白高级结构模型。
•X 射线晶体学技术和多维核磁共振技术是当前人们认识蛋白高级结构的主要手段，但两种技术都有不足之处。
前者要求必需得到高标准的蛋白晶体，后者对分子量大于3万的大蛋白不能测定。
因此理论模拟和结构预测显得十分重要。
•序列与结构关系的根源在于“蛋白质折叠的问题”，这是近期研究关注的焦点。
生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mDNASIS 2.5 蛋白二级结构预测生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m目前应用的蛋白质结构预测的算法1.同源预测(一级结构决定高级结构)2.结构与结构相对比（DALI 算法）3.当前最先进的结构预测方法：结构类识别（fold recognition ）先建立一个已知的结构类数据库（fold library)，将待测序列“穿过”该数据库构成的坐标，并根据事先确定的物理限制，逐个位置移动（threading ，sequence-structure alignment) ，由一个函数（sequence-structure fitness alignment) 判断序列与结构类的符合程度，找出未知序列在目标结构上的能量最优和构象最稳固的比对位置。
对计算机要求很高。
生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mCn3D 2.5 显示1EQF A 链三维结构生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mRasMol 2.7 显示1EQF A 链三维结构生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mPCR 二.常见的部分生物学软件功能介绍Ø引物设计ØDNA 、蛋白质序列同源分析及进化树构建ØContig Express----DNA 序列片断拼接ØDNA 模拟电泳Ø重要生物数据库简介生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mPCR 引物设计引物设计的则原1.引物要跟模板紧密结合；2.引物与引物之间不能有稳定的二聚体或发夹结构存在；3.引物不能在别的非目的位点引起高效DNA 聚合反应(即错配)。
生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m如：•引物长度（primer length ），•产物长度（product length ），•序列Tm 值(melting temperature)，•ΔG 值(internal stability)，•引物二聚体及发夹结构（duplex formation and hairpin ），•错误引发位点（false priming site ），•引物及产物GC 含量（composition ），有时还要对引物进行修饰，如增加限制酶切点，引进突变等。
引物设计需要考虑的因素生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m引物设计要点•一般引物的长度为16-23bp ，常用的长度为18-21bp ，过长或过短都不合适。
•引物3’端的碱基一般不用A ，因为A 在错误引发位点的引发效率相对比较高，而其它三种碱基的错误引发效率相对小一些。
•引物的GC 含量一般为45-55%，过高或过低都不利于引发反应。
上下游引物的GC 含量不能相差太大。
•引物所对应模板序列的Tm 值最好在72℃左右，当然由于模板序列本身的组成决定其Tm 值可能偏低或偏高，可根据具体情况灵活运用。
生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m引物设计要点•ΔG 值反映了引物与模板结合的强弱程度，也是一个重要的引物评价指标。
•一般情况下，在Oligo 5.0软件的ΔG 值窗口中，引物的ΔG 值最好呈正弦曲线形状，即5’端和中间部分ΔG 值较高，而3’端ΔG 值相对较低，且不要超过9（ΔG 值为负值，这里取绝对值），如此则有利于正确引发反应而可防止错误引发。
•其原理，引物与模板应具有较高的结合能量，这样有利于引物与模板序列的整合，因此5’端与中间段的ΔG 值应较高，而3’端ΔG 值影响DNA 聚合酶对模板DNA 的解链，过高则不利于这一步骤。
生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m引物设计要点•可能的错误引发位点决定于引物序列组成与模板序列组成的相似性，相似性高则错误引发率高，错误引发的引发率一般不要高过100，最好没有错误引发位点，如此可以保证不出非目的产物的假带。
•引物二聚体及发夹结构的能量一般不要超过4.5，否则容易产生引物二聚体带，且会降低引物浓度从而导致PCR 正常反应不能进行。
•对引物的修饰一般是增加酶切位点，应参考载体的限制酶识别序列确定，常常对上下游引物修饰的序列选用不同限制酶的识别序列，以有利于以后的工作。
生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m关于引物的自动搜索和评价分析•推荐使用自动搜索软件：Primer Premier 5.0 •推荐使用引物评价软件：Oligo 5/6生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mOLIGO 5.0 PCR 引物设计生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o mDNA 、蛋白质序列同源分析及进化树构建生物秀-专心做生物！w w w .b b i o o .c o m相似相同源性性与同源性•似性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。