生物序列的同源性搜索 -blast简介及其应用
生物信息学期末复习资料（小字）
生物信息学期末复习资料（小字）名词解释或辨析。
1.生物信息学：生物信息学是包含生物信息的获取、处理、贮存、分发、分析和解释的所有方面的一门学科，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具进行研究，目的在于了解大量的生物学意义。
2.基因芯片：固定有寡核苷酸、基因组DNA或互补DNA 等的生物芯片。
利用这类芯片与标记的生物样品进行杂交，可对样品的基因表达谱生物信息进行快速定性和定量分析。
3.人类基因组计划：HGP，是一项规模宏大，跨国跨学科的科学探索工程。
其宗旨在于测定组成人类染色体（指单倍体)中所包含的30亿个碱基对组成的核苷酸序列，从而描绘人类基因组图谱，并且辨识其载有的基因及其序列，达到破译人类遗传信息的最终目的。
4.中心法则：分子生物学的基本法则，是1958年由克里克（Crick）提出的遗传信息传递的规律，包括由DNA到DNA的复制，由DNA到RNA的转录和由RNA 到蛋白质的翻译等过程。
20世纪70年代逆转录酶的发现，表明还有由RNA逆转录形成DNA的机制，是对中心法则的补充和丰富。
5.相似性和同源性：相似性（similarity）和同源性（homology）是两个完全不同的概念。
同源序列是指从某一共同祖先经过趋异进化而形成的不同序列。
相似性是指序列比对过程中检测序列和目标序列之间相同碱基或氨基酸残基序列所占比例的大小。
当两条序列同源时，他们的氨基酸或核苷酸序列通常有显著的一致性（identity）。
如果两条系列有一个共同进化的祖先，那么他们是同源的。
这里不存在同源性的程度问题，两条序列要么是同源的要么是不同源的。
1.生物信息学：综合计算机科学、信息技术和数学的理论和方法来研究生物信息的交叉学科。
包括生物学数据的研究、存档、显示、处理和模拟，基因组遗传和物理图谱的处理，核苷酸和氨基酸序列分析，新基因的发现和蛋白质结构的预测等。
2.蛋白质组：指由一个基因组，或一个细胞、组织表达的所有蛋白质。
关于分子生物学中的同源性分析
关于分子生物学中的同源性分析作者：李尚伟杜娟来源：《教育教学论坛》2014年第51期摘要：同源性是指在进化过程中源于同一祖先的分支之间的关系，包括直系同源和旁系同源。
直系同源基因描述在不同物种中来自于共同祖先的基因，而旁系同源基因描述在同一物种内由于基因复制而分离的同源基因。
同源性与相似性是两个不同的概念，前者是质的概念，后者突出量的描述，但它们之间又有一定关系，可以通过相似性来推测序列是否具有同源性。
介绍了用BLAST进行序列同源性分析的方法。
关键词：同源性；直系同源；旁系同源；相似性；BLAST中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）51-0184-02在分子生物学的教学及研究中，经常对核苷酸或氨基酸序列进行比对以确定基因之间或蛋白质之间的同源关系，进而根据同源性来推测物种间的亲缘关系。
基因或蛋白质之间的同源关系包括直系同源和旁系同源，序列间的同源性可用相似性或一致性来进行量化，用相似性（一致性）来判断序列是否同源。
一、同源性的概念在生物学中，同源性（homology）是指在进化过程中源于同一祖先的分支之间的关系。
我们可以在生物学的不同层次（如形态性状、分子性状等）上进行同源性分析，形态性状由于进行上或个体发育上的共同来源而呈现出本质上的相似性，但其功能不一定相同，那么它们就是同源的，如马的前肢与鸟的翅就是同源器官。
在分子水平上同源性主要是指基因的核苷酸序列或蛋白质的氨基酸序列之间的相似程度。
同源基因或蛋白质（homolog）指遗传上从某一共同祖先经趋异进化而形成的具有不同序列的基因或蛋白质。
同源性是一个相对的概念，在一定水平和范围内对其研究才有意义[1]。
二、直系同源与旁系同源同源关系包括两种类型：直系同源（ortholog）和旁系同源（paralog）。
这里我们主要以同源基因为例来进行讨论，同源蛋白质是同样的情况。
同源基因是遗传上来自某一共同祖先DNA序列的基因，包括直系同源基因和旁系同源基因。
BLAST检索和比对
BLAST检索和比对Alignment: 序列比对。
将两个或多个序列排在一起，以达到最大一致性的过程（对于氨基酸序列是比较它们的保守性），这样可以评估序列间的相似性和同源性。
Algorithm: 算法。
在计算机程序中包含的一种固定过程。
Bioinformatics: 生物信息学。
一门结合生物技术和信息技术从而揭示生物学中新原理的科学。
Bit score: 二进制。
二进制值S＇源于统计性质被数量化的打分系统中产生的原始比对分数S。
由于二进制值相对于打分系统已经被标准化，它们常用于比较不同搜索之间的比对分数。
BLAST: 基本的局部相似性比对搜索工具。
在序列数据库中快速查找与给定序列具有最优局部对准结果的序列的一种序列比对算法。
初步搜索是对打分至少为T、长度为W的词进行的。
打分的过程是用一个替代矩阵对查询序列和该词作比较。
然后词长可以试着向两端伸长以获得一个超过阈值S的打分。
参数T反映了搜索的速度大小和敏感性。
可以参见BLAST的用户指南和BLAST使用指导来获得更详细的信息。
BLOSUM: 模块替换矩阵。
在替换矩阵中，每个位置的打分是在相关蛋白局部比对模块中观察到的替换的频率而获得的。
每个矩阵被修改成一个特殊的进化距离。
例如，在BLOSUM62矩阵中，是使用一致性不超过62%的序列进行配对来获得打分值的。
一致性大于62%的序列在配对时用单个序列表示，以避免过于强调密切相关的家族成员。
Conservation: 保守。
指氨基酸或DNA（普遍性较小）序列某个特殊位置上的改变，并不影响原始序列的物理化学性质。
Domain: 结构域。
蛋白质在折叠时与其他部分相独立的一个不连续的部分，它有着自己独特的功能。
DUST: 一个低复杂性区段过滤程序。
E value: E值。
期望值。
在一个数据库中所搜索到的打分值等于或大于S的不同比对的个数。
E值越低，表明该打分值的显著性越好。
Filtering: 过滤，也叫掩蔽（masking）。
河大生科院生物信息学考试复习题答案完整版
名词解释1)生物信息学:生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集，处理，存储，传播，分析和解释等各方面的一门学科，它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。
2)人类基因组计划: 是由美国科学家于1985年率先提出，于1990年正式启动的，宗旨在于测定组成人类染色体（指单倍体）中所包含的30亿个碱基对组成的核苷酸序列，从而绘制人类基因组图谱，并且辨识其载有的基因及其序列，达到破译人类遗传信息的最终目的。
3)基因芯片:又称DNA阵列或DNA芯片是一块带有DNA微阵列（micorarray）的特殊玻璃片或硅芯片片，在数平方厘米之面积上布放数千或数万个核酸探针；检体中的DNA、cDNA、RNA等与探针结合后，借由荧光或电流等方式侦测。
4)中心法则:是指遗传信息从DNA传递给RNA，再从RNA传递给蛋白质，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。
也可以从DNA传递给DNA，即完成DNA的复制过程。
5)一级数据库:一级数据库主要包括原始数据，例如DNA序列、蛋白质序列和蛋白质结构等信息。
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。
名词辨析1)信息技术与生物信息学：信息技术是研究信息的获取、传输和处理的技术，由计算机技术、通信技术、微电子技术结合而成，即是利用计算机进行信息处理，利用现代电子通信技术从事信息采集、存储、加工、利用以及相关产品制造、技术开发、信息服务的新学科。
生物信息学是研究生物信息的采集，处理，存储，传播，分析和解释等各方面的一门学科，它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。
2)基因与基因组：基因是指具有遗传效应的DNA片段。
而基因组指的是单倍体细胞中的全套染色体，或是单倍体细胞中的全部基因。
3)相似性与同源性：相似性是指不同染色体之间基因序列的相似或相异程度。
同源性是指两个核酸分子的核苷酸序列或两个蛋白质分子的氨基酸序列间的相似程度。
NCBI功能详介分解
GenBank Overview基本信息∙什么是GenBank？GenBank是一个有来自于70,000多种生物的核苷酸序列的数据库。
每条纪录都有编码区（CDS）特征的注释，还包括氨基酸的翻译。
GenBank属于一个序列数据库的国际合作组织，包括EMBL和DDBJ。
∙纪录样本 - 关于GenBank的各个字段的详细描述，以及同Entrez搜索字段的交叉索引。
∙访问GenBank - 通过Entrez Nucleotides来查询。
用accession number，作者姓名，物种，基因/蛋白名字，还有许多其他的文本术语来查询。
关于Entrez更多的信息请看下文。
用BLAST来在GenBank和其他数据库中进行序列相似搜索。
用E-mail来访问Entrez和BLAST可以通过Query 和BLAST服务器。
另外一种选择是可以用FTP下载整个的GenBank和更新数据。
∙增长统计 - 参见公布通知的2.2.6（每个分类的统计），2.2.7（每个物种的统计），2.2.8（GenBank 增长）小节。
∙公布通知，最新 - 最近和即将有的变化，GenBank的分类，数据增长统计，GenBank的引用。
∙公布通知，旧 - 同上相同，是过去公布的统计。
∙遗传密码 - 15个遗传密码的概要。
用来确保GenBank中纪录的编码序列被正确的翻译。
（向）GenBank提交（数据）∙关于提交序列数据，收到accession number，和对纪录作更新的一般信息。
∙BankIt - 用于一条或者少数条提交的基于WWW的提交工具软件。
（请在提交前用VecScreen去除载体）∙Sequin - 提交软件程序，用于一条或者很多条的提交，长序列，完整基因组，alignments，人群/种系/突变研究的提交。
可以独立使用，或者用基于TCP/IP的“network aware”模式，可以链接到其他NCBI的资源和软件比如Entrez和PowerBLAST。
生物信息学名词解释
1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科模型;处理及分析，并以生物学知识2.二级数据库：3.FASTA序列格式：是将DNA始，其他无特殊要求。
4.genbank序列格式：是GenBank身，以“//”结尾。
5.Entrez检索系统：是NCBI点。
6.BLAST：7.查询序列（query sequence）索并进行相似性比较的序列。
P988.打分矩阵（scoring matrix）：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。
包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法。
P29 9.空位（gap）：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。
P2918.直系同源：指由于物种形成事件来自一个共同祖先的不同物种中的同源序列，具有相似或不同的功能。
（书：在缺乏任何基因复制证据的情况下，具有共同祖先和相同功能的同源基因。
）19.旁系（并系）同源：指同一个物种中具有共同祖先，通过基因重复产生的一组基因，这些基因在功能上可能发生了改变。
(书：由于基因)UPGMA）：最初，每个序列归为一类，然后找到）：是一种不仅仅计算两两比对距算法要求进化速率保持恒定的缺陷。
）：在一系列能够解释序列差异的的进化树中找）：它对每个可能的进化位点分配一个概率，然tree）：在同一算法中产生多个最优树，合并这）：放回式抽样统计法。
通过对数据集多次）：开放阅读框是基因序列的一部分，包含一段codon bias）：氨基酸的同义密码子的使用频率与相量高的同功tRNA所对应的密码子，这种效应称为密码子偏好性。
30.基因预测的从头分析：依据综合利用基因的特征，如剪接位点，内含子与外显子边界，调控区，预测基因组序列中包含的基因。
31.结构域（domain）：保守的结构单元，包含独特的二级结构组合和疏水内核，可能单独存在，也可能与其他结构域组合。
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？？
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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
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）
生物信息学复习题及答案
⽣物信息学复习题及答案⽣物信息学复习题⼀、名词解释⽣物信息学, ⼆级数据库, FASTA序列格式, genbank序列格式, Entrez，BLAST，查询序列（query），打分矩阵（scoring matrix），空位（gap），空位罚分，E 值, 低复杂度区域，点矩阵（dot matrix），多序列⽐对，分⼦钟，系统发育（phylogeny），进化树的⼆歧分叉结构，直系同源，旁系同源，外类群，有根树，除权配对算法（UPGMA），邻接法构树，最⼤简约法构树，最⼤似然法构树，⼀致树（consensus tree），bootstrap，开放阅读框（ORF），密码⼦偏性（codon bias），基因预测的从头分析法，结构域（domain），超家族，模体（motif），序列表谱（profile），PAM矩阵，BLOSUM，PSI-BLAST，RefSeq，PDB数据库，GenPept，折叠⼦，TrEMBL，MMDB，SCOP，PROSITE，Gene Ontology Consortium，表谱（profile）。
⼆、问答题1）⽣物信息学与计算⽣物学有什么区别与联系2）试述⽣物信息学研究的基本⽅法。
3）试述⽣物学与⽣物信息学的相互关系。
4）美国国家⽣物技术信息中⼼（NCBI）的主要⼯作是什么请列举3个以上NCBI维护的数据库。
5）序列的相似性与同源性有什么区别与联系6）BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx⼦⼯具的⽤途什么7）简述BLAST搜索的算法。
8）什么是物种的标记序列9）什么是多序列⽐对过程的三个步骤10）简述构建进化树的步骤。
11）简述除权配对法（UPGMA）的算法思想。
12）简述邻接法（NJ）的算法思想。
13）简述最⼤简约法（MP）的算法思想。
14）简述最⼤似然法（ML）的算法思想。
15）UPGMA构树法不精确的原因是什么16）在MEGA2软件中，提供了多种碱基替换距离模型，试列举其中2种，解释其含义。
生物信息学中的基因序列分析教程
生物信息学中的基因序列分析教程基因序列分析是生物信息学的一个重要分支，它利用计算机和数学的方法来研究和解读基因组中的遗传信息。
一直以来，基因序列分析在生物学研究和生物医学领域中发挥着重要作用。
本文将介绍基因序列分析的主要方法和工具，并提供一些实用的教程，以帮助读者进一步了解和从事基因序列分析的工作。
一、基因序列的获取和处理首先，我们需要获取并处理基因序列数据。
常用的获取基因序列的方法有实验室测序技术和公共数据库的查询和下载。
实验室测序技术主要包括Sanger测序、Illumina测序和第三代测序技术（例如PacBio和ONT）。
公共数据库包括GenBank、EMBL和DDBJ等。
获取到基因序列数据后，我们需要进行一些常见的处理工作，如去除引物序列、修剪低质量的碱基和过滤低质量的序列片段等。
二、基因序列的比对和注释基因序列比对是将我们所研究的基因序列与参考基因组进行比较，以确定它们之间的相似性和差异性。
常用的基因序列比对工具有BLAST、Bowtie和BWA等。
在进行基因序列比对时，我们可以选择全局比对还是局部比对，以及不同的算法和参数来提高比对的准确性和速度。
基因序列注释是对已知基因和未知序列的功能进行预测和注释。
主要的注释工具包括NCBI的基因注释浏览器、Ensembl数据库和GO注释等。
基因注释可以帮助我们了解基因的功能、结构和表达等重要信息，对于进一步研究基因的生物学功能非常有帮助。
三、基因序列的同源性分析基因序列的同源性分析是研究不同物种之间基因序列的相似性和进化关系。
常用的同源性分析工具有ClustalW、MAFFT和MUSCLE等。
同源性分析可以帮助我们寻找相似功能的基因家族，以及预测新基因的功能和进化过程。
四、基因序列的结构预测基因序列的结构预测是确定基因组中编码区和非编码区的边界，以及预测基因的内含子、外显子和启动子等结构元素。
常用的结构预测工具有Glimmer、GENSCAN和Augustus等。
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]
生物信息学A卷答案
一、名词辨析（每题5分，共20分）1、基因与基因组：Gene 基因：遗传功能的单位。
它是一种DNA序列，在有些病毒中则是一种RNA 序列，它编码功能性蛋白质或RNA分子。
Genome 基因组：染色体组，一个生物体、细胞器或病毒的整套基因；例如，细胞核基因组，叶绿体基因组，噬菌体基因组。
2、相似性与同源性：所谓同源序列，简单地说，是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。
同源性可以用来描述染色体—“同源染色体”、基因—“同源基因”和基因组的一个片断—“同源片断”必须指出，相似性(similarity)和同源性(homology)是两个完全不同的概念。
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。
相似性本身的含义，并不要求与进化起源是否同一、与亲缘关系的远近、甚至于结构与功能有什么联系。
3、CDS与cDNA：cDNA序列：互补DNA序列，指的是mRNA为在逆转录酶的作用下将形成DNA 的过程。
CDS序列：编码序列,从起始密码子到终止密码子的所有序列。
4、数据库搜索和数据库查询：数据库查询：对序列、结构以及各种二次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找（又称数据库检索）。
数据库搜索：通过特定的序列相似性比对算法，找出核酸或蛋白质序列数据库中与检测序列具有一定程度相似性的序列。
搜索对象不是数据库的注释信息，而是序列信息。
二、判断题（20分）1、生物信息学可以理解为生命科学中的信息科学。
（√）2、DNA分子和蛋白质分子都含有进化信息。
（√）3、目前生命科学研究的重点和突破点的已完全转移到生物信息学上，已不需要实验做支撑。
（×）4、生物信息学的发展大致经历了三个阶段：前基因组时代、基因组时代和后基因组时代。
（√）5、基因组与蛋白质组一样，都处于动态变化之中。
（×）6、蛋白质三维结构都是静态的，在行使功能的过程中其结构不会改变。
（×）7、生物信息学中研究的生物大分子主要是脂类和多糖。
生物信息学中的同源性搜索与分析
生物信息学中的同源性搜索与分析生物信息学是一门复杂而又重要的学科，涉及到许多领域，其中之一就是同源性搜索与分析。
同源性是指两个或多个生物序列（DNA、RNA、蛋白质序列等）之间具有相同的祖先，其中表现为相同或相似的序列段。
同源性搜索与分析是指利用计算机技术从海量的生物序列数据库中寻找具有相同或相似序列的生物分子，对其进一步分析和研究，从而揭示生物分子之间的结构、功能和进化关系。
本文将从同源性的概念、同源性搜索与分析的方法、应用和前景等方面阐述生物信息学的重要作用和发展趋势。
一、同源性的概念同源性是生物学中的一个基本概念，主要用于描述不同生物分子之间的相似性。
同源性可以是两个或多个蛋白质序列的部分或全部相同，也可以是两个或多个DNA或RNA序列的部分或全部相同。
一般来说，同源性的相似性越高，意味着两个生物分子之间的功能和结构越相似。
同源性的发现可以为生物分子的功能研究提供重要线索，而同源性分析则可以用于构建生物分子之间的进化树，揭示它们之间的起源和演化路径。
二、同源性搜索与分析的方法同源性搜索与分析是生物信息学中的一种常见研究方法，它需要运用计算机技术从数据库中寻找具有相同或相似序列的生物分子，并对其进行比对和分析。
历经多年的发展，同源性搜索与分析的方法和工具已经非常成熟，常用的算法包括Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法、BLAST算法、HMM算法等。
其中，BLAST算法是最经典也是应用最广泛的同源性搜索和比对算法之一。
BLAST算法采用序列比对的思想，通过预先构建一台索引数据库，在查询序列和数据库中比对相似序列时减少比对的计算量。
BLAST算法将查询序列和索引库中的序列比对，并计算分值和E值，从而判断它们之间的相似性。
BLAST算法的速度非常快，可对多个数据库进行比对和查询，可以进行基于蛋白质序列、核酸序列等多种序列比对，而且还可以采用多序列比对的方式对多个序列进行对比和分析。
实验6 利用Blast 进行数据库相似性搜索
实验6 利用Blast 进行数据库相似性搜索一、实验目的本实验要求掌握Blast的基本比对方法，Blast 的参数设置及Blast 结果分析。
二、实验工具Blast 程序：/BLAST/或 ／。
三、实验作业1 ．对于查询同源性较远的相似性序列，采用蛋白质查询为什么比DNA 好？答、蛋白质序列是直接与生物功能相关，其序列才能直接的显示物种间的同源性1、由于同源性较远，原核与真核生物的基因结构不同，真核生物基因结构中包括有内含子在蛋白质结构中不会含对应的氨基酸序列；2、由于物种的密码子的扩张、无义密码子的重定义以及密码子的偏好性的差异等导致具有相似氨基酸序列，其DNA的比对结果可能差异较大；3、当前生物学较多的生物技术尚未解决，如四核苷酸决定一氨基酸或者五核苷酸决定一氨基酸等未解决的机制等，导致CDS区按照软件既定程序预测到的氨基酸之间存在差异。
2 . PsiBlast 优点在于能搜索同源性较远的相似序列，它的不足之处是什么？答：特异位点迭代对比程序在蛋白质数据库中循环收索查询蛋白质，所有多次迭代比对，直到前一次psiblast发现的统计显著蛋白值序列整合成新计分矩阵，通过多次迭代比对，知道不在发现统计学显著的蛋白质。
其高敏感性的特点为收索直系同源蛋白提供线索。
不足之处同源性直接相关的结构域会因大部分非结构域的可变区大量突变或恢复突变影响物种同源性的分析。
3 ．已知如下序列：aatcaacaaa acttatcatt caatatctcg ccgcaagaac aaatcgtcat tcccaagtcgaacaaatgat tgttgaatct tctccaatct tggaagcttt tggtaatgca aaaacaattagaaataataa ctcttctaga tttggtaaat ttattgaaat tcaatttaat agagaaggtcatatttctgg tgctagaatt ataaattgta agtttttcca gaaaaaaaag aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa aaattgagta ttaatatttt tttatttcac tttttttttt catcaaccct cttgtcaaaa ttttttattt tttttatttc tacaaattct atcaaaccat accaaaaaaa aaaaagaett attagaaaaa tctagaattt cacatcaagc tagttca利用blastn 程序，nr 数据库进行数据库搜索，解释第二条alignment 结果含义并指出编码的是何种蛋白质。
序列相似性比较与同源性分析
序列相似性⽐较与同源性分析⾸先应该注意区分序列相似性与序列同源性的关系，序列相似不⼀定同源，但是判定同源性关系的时候有些算法（Maximum likelihood除外）要考虑到序列相似性。
序列相似性是将待研究序列与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⽤到两两序列⽐较算法，常⽤的程序包有BLAST，FASTA等。
同源性分析是将待研究序列加⼊到⼀组与之同源，但是来⾃不同物种的序列中进⾏多序列⽐对，以确定该序列与其它序列间的同源性⼤⼩。
多序列⽐较算法常⽤的程序包有CLUSTAL等。
1、序列⽐对，从数据库中寻找相似序列：⾸先打开NCBI的BLAST⽹站：，选择protein blast，然后将待⽐对序列粘贴进去，进⾏BLAST（⼀些参数的设置收藏夹或百度）。
等待⼀定时间后将会出现与所选数据库的⽐对结果，按照打分⾼低将top100（可以设置成其他数值）的序列显⽰出来，然后可以将该100条序列下载下来。
存成test.fasta⽂件。
这个⽂件就是在mega中进⾏多序列⽐对建树所⽤的⽂件。
2、多序列⽐对：打开mega，ALIGN-BUILDALIGNMENT-Create a new alignment-protein-open-retrieve sequences from file-no -test.fasta（或者直接拖动进去，或者双击打开test.fasta）,然后点击Alignment——Align by ClustalW——OK——OK。
然后⽐对成功，选择Data——Export Alignment——MEGA format保存⽂件为test.meg，可以关闭Align会话框。
3、构建进化树：打开test.meg。
点击PHYLOGENY——选择最上⾯的ML⽅法，参数可以选择默认参数。
就出现了进化树。
当然⼀些参数最好还是⽤到，⽐如说可信度验证的次数设置最好要⼤于等于500次。
生物信息学名词解释cj
名词解释（红色考过）1.生物信息学：生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、处理、存储、分发、分析和解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。
/生物信息学（bioinformatics）：是一门结合生物技术和信息技术从而揭示生物学中新原理的科学。
3.同一性：P42是指两序列在同一位点核苷酸或氨基酸残基完全相同的序列比例。
4.相似性：P42是指两序列间直接的数量关系，如部分相同、相似的百分比或其他一些合适的度量。
5.同源性：是指从某个祖先经趋异进化而形成的不同序列，也就是从一些数据中推断出的两个基因在进化上具有共同祖先的结论，它是质的判断。
6.序列比对（alignment）：将两个或多个序列排在一起，以达到最大一致性的过程（对于氨基酸序列是比较他们的保守性），这样评估序列间的相似性和同源性。
7.多序列比对（multiple sequence alignment）：三个或多个序列之间的比对，如果序列在同一列有相同结构位置的残基和（或）祖传的残基，则会在该位置插入空位。
8.算法（algorithm）：在计算机程序中包含的一种固定过程。
9.空位（gap）：在两条序列比对过程中需要在检测序列或目标序列中引入空位，以表示插入或删除。
10.直系同源（Orthologous）指不同种类的同源序列，他们是在物种的形成事件中从一个祖先序列独立进化而成的，可能有相似功能，也可能没有。
11.旁系同源（paralogous）是通过类似基因复制的机制产生的同源序列。
12.模块替换矩阵（BLUSUM）在替换矩阵中，每个位置的打分是在相关蛋白局部比对模块中观察到的替换的频率而获得的，每个矩阵被修改成一个特殊的进化距离。
（教材P46）13.可接受点突变（PAM）一个用于衡量蛋白质序列的进化突变程度的单位。
（教材P45）14.BLAST：基本局部相似性比对搜索工具。
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]
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。
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。
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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
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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。
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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)
生物信息基础序列分析-2
序列分析 生物信息基础
李 春光 模式识别与智能系统实验室 lichunguang@
生物信息基础- 模式识别与智能系统实验室
1
3.3
内容提要
序列的比较与序列的相似性 编辑距离 序列比较的作图法 两序列比对 多序列比对
生物信息基础- 模式识别与智能系统实验室 Nhomakorabea2
3.3
序列比较
0
生物信息基础- 模式识别与智能系统实验室
0
Match(A, A) Match(C, C) Match(A, A) Match(C, C) Insert( -, T) Match(A, A)
0 0 0 0 1
Match(C, C) Match(A, A) Match(C, C) 1 Replace(A, T) Delete(C, -) 1 D(s,t)=4 Match(A, A) 0
– 来自于不同的种属同源序列
同源（homology）: 具有共同的祖先
共生同源（paralogous ）
– 来自于同一种属的序列，它是由进化过程中的序列复制而产 生的
相似（similarity）
同源序列一般是相似的 相似序列不一定是同源的 进化趋同（同功能）
生物信息基础- 模式识别与智能系统实验室
6
生物信息基础- 模式识别与智能系统实验室
4
3.3
序列的相似性描述
定性的描述 定量的数值
相似度
同源（homology）和相似（similarity） 直向同源序列是来自于不同种属的同源序列 共生同源序列是来自于同一种属的同源序列
距离
生物信息基础- 模式识别与智能系统实验室
5
3.3
同源与相似
序列同源百分比-概述说明以及解释
序列同源百分比-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以写作：引言部分旨在介绍序列同源百分比的主题，为读者提供一个整体的了解。
在这一部分，我们将简要介绍序列同源的概念和其在生物学和计算领域中的重要性。
序列同源是指两个或更多生物序列之间存在相似性或相关性的现象。
这些序列可以是DNA、RNA或蛋白质序列。
当两个或更多序列具有相似的功能、结构和特征时，我们可以说它们是同源的。
序列同源的研究对于理解生物物种的进化历程、功能的演化以及预测生物分子的功能具有重要意义。
在生物学中，序列同源的研究可以帮助我们揭示生物物种之间的进化关系。
通过比较不同物种的DNA或蛋白质序列，我们可以确定它们之间的相似性程度，从而推断它们的共同祖先和演化历程。
此外，序列同源的研究还可以用于预测蛋白质的结构和功能。
通过发现相似的蛋白质序列，我们可以推测新发现的蛋白质可能具有类似的功能，从而为药物开发和疾病治疗提供线索。
除了在生物学中的应用，序列同源的概念也在计算领域中发挥着重要作用。
比如，序列比对（sequence alignment）是计算机科学中常用的技术，用于比较和寻找序列之间的相似性和差异性。
这对于DNA数据库的搜索、生物信息学研究和基因测序等领域都具有至关重要的作用。
通过对序列同源百分比进行计算和分析，我们能够更好地理解生物物种的进化历程和功能，为基因研究和药物开发提供有力的支持。
未来，序列同源百分比的研究还有广阔的应用前景，将有助于解开更多生命科学和计算领域的谜团。
总之，本文将介绍序列同源百分比的定义和计算方法，并探讨其在生物学和计算领域中的重要性和应用前景。
通过深入研究序列同源百分比，我们将更好地了解生物物种的进化历程和功能，为科学研究和技术发展带来新的突破。
【1.2 文章结构】本文将按照如下结构组织内容。
首先，在引言部分，我们将对序列同源百分比的概念进行简要的概述，明确本文的目的。
然后，在正文部分，我们将详细讨论序列同源的定义和意义，以及介绍几种常用的计算方法。
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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
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）
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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
39
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
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。
结果页面（三）
详细的比对上的序列的排列情况
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一个具体的例子（blastp）
假设以下为一未知蛋白序列
>query_seq MSDNGPQSNQRSAPRITFGGPTDSTDNNQNGGRNGARPKQRRPQGLPNNTAS WFTALTQHGKEELRFPRGQGVPINTNSGPDDQIGYYRRATRRVRGGDGKMKEL SPRWYFYYLGTGPEASLPYGANKEGIVWVATEGALNTPKDHIGTRNPNNNAATV LQLPQGTTLPKGFYAEGSRGGSQASSRSSSRSRGNSRNSTPGSSRGNSPARM ASGGGETALALLLLDRLNQLESKVSGKGQQQQGQTVTKKSAAEASKKPRQKRT ATKQYNVTQAFGRRGPEQTQGNFGDQDLIRQGTDYKHWPQIAQFAPSASAFFG MSRIGMEVTPSGTWLTYHGAIKLDDKDPQFKDNVILLNKHIDAYKTFPPTEPKKDK KKKTDEAQPLPQRQKKQPTVTLLPAADMDDFSRQLQNSMSGASADST QA
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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
20
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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下载正确的Blast程序包
blast:在本地运行的blast程序包 wwwblast:在本地服务器建立blast服务
的网站
netblast:blast的客户端程序，直接链接
至NCBI的BLAST服务器，使用BLAST服 务，不需浏览器。
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下载正确的Blast程序包
Blast程序包的名字上还包括了该程序包运行的硬 件和操作系统环境： 操作系统 硬件环境（ 硬件环境（CPU） ） linux sparc macox powerPC solaris ia32 irix ia64 aix amd64 hpux mips freebsd alpha win32
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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）
1.序列信息部分
序列范围 （默认全部）
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
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
27
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
40
单机版的Blast使用（四）
核酸序列： $ ./formatdb –i sequence.fa –p F –o T/F –n db_name 蛋白序列： $ ./formatdb –i sequence.fa –p T –o T/F –n db_name
也可以选择tblastn
作为演示， 我们这里选blastp
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分析过程（二）
3.填入序列（copy＋paste） Fasta格式，或者纯序列 4.选择搜索区域，这里我们要 搜索整个序列，不填 5.选择搜索数据库，这里我们 选nr(非冗余的蛋白序列库)。 是否搜索保守区域数据库 （cdd），蛋白序列搜索才有。 我们选上
单机版 单机版的blast可以通过NCBI的ftp站点获得， 有适合不同平台的版本（包括linux，dos 等）。获得程序的同时必须获取相应的数 据库才能在本地进行blast分析。单机版的 优点是可以处理大批的数据，可以自己定 义数据库，但是需要耗费本地机的大量资 源，此外操作也没有网络版直观、方便， 需要一定的计算机操作水平。
7
Blast简介（一）
BLAST 是由美国国立生物技术信息 中心（ 中心（NCBI） ） 开发的一个基于序列相似性的数据库搜 开发的一个基于序列相似性的数据库搜 序列相似性 索程序。 索程序。 BLAST是“局部相似性基本查询工 是 具”(Basic Local Alignment Search Tool)的 缩写。 的 缩写。
3
生物序列的相似性
相似性(similarity)： ： 相似性 是指一种很直接的数量关系 数量关系，比如部 数量关系 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。
4
生物序列的同源性
同源性(homology)： ： 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 质的 判断。就是说A和B的关系上，只有是同 判断 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。
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-2.28-ia32-linux.tar.gz) 命令是: $ tar zxvf blast-2.28-ia32-linux.tar.gz
筛选结果
其他一些显示格式参数 点击开始搜索
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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
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结果页面（一）
图形示意结果
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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
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9
主要的blast程序
程序名 Blastn Blastp Blastx Tblastn TBlastx 查询序列 核酸 蛋白质 核酸 蛋白质 核酸 数据库 核酸 蛋白质 蛋白质 核酸 核酸 搜索方法 核酸序列搜索逐一核酸数据库中的序列 蛋白质序列搜索逐一蛋白质数据库中的序 列 核酸序列6框翻译成蛋白质序列后和蛋白 质数据库中的序列逐一搜索。 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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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）
6
序列相似性比较和序列同源性分析
序列相似性比较： 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： 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；