序列比对与数据库搜索
生物信息学中的序列比对技术分析
生物信息学中的序列比对技术分析随着生物技术的不断进步，自动化测序技术的快速发展，大量生物学数据呈爆炸式增长。
同时，对生物信息学分析的需求日益增大，序列比对则成为生物信息学最常见的分析手段之一。
序列比对技术可以对已知序列与未知序列进行匹配、比对，以找出其中的异同点，分析其功能和演化关系，是生物科学、基因组学等分支的核心技术之一。
1. 序列比对的基本概念序列比对是指将两个或多个序列进行对比，找出它们的相似和不同之处的过程。
从基本原理上讲，序列比对是将一条DNA或RNA序列与另一条同源序列进行匹配的过程，而通过比较相同和不同之处来推断它们可能存在的共同祖先。
所谓同源序列，指的是两个或多个序列具有较高的序列相似度，可能来自相同种属的生物体或同一基因家族中的不同基因成员。
同源序列对于了解分子进化、基因结构与功能以及物种关系具有重要的意义。
2. 序列比对的类型在生物信息学领域，基本可以将序列比对分为全局比对和局部比对两种。
（1）全局比对全局比对是指将整个序列与另一条序列进行比对，寻找全长匹配区域。
全局比对适用于已知的高度同源性序列分析。
最常用的全局比对算法包括 Needleman-Wunsch 和 Smith-Waterman 算法。
其中，Needleman-Wunsch 算法较为严谨，适用于匹配全长序列；而 Smith-Waterman 算法则更为灵活，可以匹配任意长度的序列片段，并且可以找到更为相似的匹配序列。
（2）局部比对局部比对是指只比对序列中一部分序列，而不需要考虑整个序列，寻找相似或同源的序列区间。
相较于全局比对，局部比对更适合用于寻找序列中比较短且高度相似的区域。
常用的局部比对算法有 BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 和 FASTA (Fast Alignment Search Tool) 算法。
这些算法适用于较长的未知序列与基因或蛋白质序列数据库进行比对。
blast应用实例
blast应用实例Blast是一种常用的生物信息学工具，用于比对和分析生物序列。
它可以将一个或多个查询序列与数据库中的目标序列进行比对，通过比对结果提供有关序列相似性、保守区域和功能注释的信息。
以下是Blast应用的一些实例：1.从NCBI数据库搜索相似序列：Blast可以用于从NCBI的数据库中搜索与给定序列相似的序列。
例如，如果我们有一个未知的蛋白质序列，我们可以使用Blast将其比对到NCBI的非冗余蛋白质数据库上，以找到与之相似的蛋白质序列。
这对于鉴定新的蛋白质家族、推断功能等非常有用。
2.基因注释：Blast可以用于对新的基因序列进行功能注释。
例如，通过比对一个未知的DNA序列到已知的基因组序列数据库，我们可以获得对应的基因区域、编码蛋白质以及可能的功能信息。
这对于基因组学研究和药物研发很重要。
3.遗传多样性分析：Blast也可以用于研究不同物种或个体之间的遗传差异。
通过比对DNA或RNA序列，可以鉴定不同物种或个体之间的变异位点。
这对于研究进化、种群遗传学和物种鉴定具有重要意义。
4.病原体识别：Blast可以用于快速识别和鉴定病原体。
通过比对未知的病原体序列到已知的病原体数据库，可以确定其种类和亚型。
这对于疾病的诊断和流行病学研究非常有帮助。
5.系统发育分析：Blast在系统发育学中也被广泛应用。
通过比对多个物种的DNA或蛋白质序列，可以构建物种间的进化关系树。
这对于研究生物的进化历史和亲缘关系具有重要意义。
6.基因工程：Blast可以用于在已知的基因库中寻找与目标序列相似的基因。
这对于基因工程和生物治疗的设计和优化非常有用。
通过比对获取相关蛋白质、启动子、调控序列等信息，可以进行目标基因的定向改造和调节。
7.基因家族研究：Blast可以用于鉴定和研究特定基因家族。
通过比对已知基因家族的代表性成员，可以找到其他类似的基因序列。
这对于研究基因家族的进化、功能和调控具有重要意义。
8.转录因子结合位点预测：Blast可以用于识别和预测转录因子结合位点。
生物信息学 第四章 双序列比对
中可以利用计算机程序实现上述序列比对的基本算法。然而，序列比对不仅需要考虑子序列 之间的匹配，而且需要对整个序列进行比较。也就是说，必须考虑两个序列中所有残基的匹 配。这就意味着，不可能使所有残基都能严格匹配。在这种情况下，比对过程中确定空位的 过程变得十分复杂。最简单的办法使通过不加限制地插入空位的办法获得相同残基的最大匹 配数。我们知道，空位的引入，意味着两个序列之间残基的插入或删除。如果对引入空位不 加限制，所得比对结果即使分值较高，也缺乏生物学依据。因此，必须有一种机制，对空位 的引入加以限制。常用的方法就是空位罚分，即每插入一空位就在总分值中罚去一定分值， 即加上一负分值，包括起始空位罚分和延伸空位罚分。所谓起始空位，是指序列比对时，在 一个序列中插入一个空位，使两个序列之间有更好的匹配；所谓延伸空位，是指在引入一个 或几个空位后，继续引入下一个连续的空位，使两个序列之间有更好的匹配。延伸空位罚分 值可以与起始空位罚分值相同，也可以比起始空位罚分值小。因此，序列比对最终结果的分 数值是两个序列之间匹配残基的总分值与空位罚分的总和。 上述序列比对过程中，只考虑了残基的同一性，即两个序列之间完全相同的匹配残基 数目。可以把这种只考虑残基同一性的矩阵理解为一个分数值为 1 和 0 的分数矩阵（见表 6.1），即相同残基的分数值为 1，不同残基的分数值为 0。这种矩阵通常称为稀疏矩阵，因 为矩阵大多数单元的值为 0。显然，这种单一的相似性分数矩阵具有很大局限性。改进分数 矩阵的表征性能，找出那些潜在的具有生物学意义的最佳匹配，提高数据库搜索的灵敏度， 而又不至于降低信噪比，是序列比对算法的核心。 相似性分数矩阵就是为解决上述问题而产生的。相似性分数矩阵的构建，是基于远距离 进化过程中观察到的残基替换率，并用不同的分数值表征不同残基之间相似性程度。恰当选 择相似性分数矩阵，可以提高序列比对的敏感度，特别是两个序列之间完全相同的残基数比 较少的情况下。必须说明，相似性分数矩阵有其固有的噪声，因为它们在对两个具有一定相 似性的不同残基赋予某个相似性分值时的同时，也引进了比对过程的噪声。这就意味着随着 微弱信号的增强，随机匹配的可能性也会增大。本书不准备深入讨论有关相似性分数矩阵的 问题，而只对两个常用的相似性分数矩阵作简单介绍，即突变数据矩阵和残基片段替换矩阵。 4.7.1 突变数据矩阵 突变数据矩阵（Mutation Data Matrix，简称 MD，Dayhoff 等，1978）是基于单点可接 受突变的概念，即 Point Accepted Mutation，简称 PAM。1 个 PAM 的进化距离表示在 100 个 残基中发生一个可以接受的残基突变的概率。对应于一个更大进化距离间隔的突变概率矩 阵，可以通过对原始矩阵进行一定的数学处理获得。例如，PAM250 相似性分数矩阵相当于 在两个序列之间具有 20%的残基匹配。 在序列比对中，通常希望使用能够反映一个氨基酸发生改变的概率与两个氨基酸随机
计算机技术在生物学科的应用
计算机技术在生物学科的应用1.序列比对序列比对其意义是从核酸、氨基酸的层次来比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性，进而推测其结构功能及进化上的联系。
研究序列相似性的目的是通过相似的序列得到相似的结构或功能，也可以通过序列的相似性判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系。
序列比对是生物信息学的基础，非常重要。
序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。
在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。
比如当面对许多不同生物但蛋白质功能相似时，我们可能想知道序列的哪些部分是相似的，哪些部分是不同的，进而分析蛋白质的结构和功能。
为获得这些信息，我们需要对这些序列进行多序列比对。
多重序列比对算法有动态规划算法、星形比对算法、树形比对算法、遗传算法、模拟退火算法、隐马尔可夫模型等，这些算法都可以通过计算机得以解决。
2.数据库搜索随着人类基因组计划的实施，实验数据急剧增加，数据的标准化和检验成为信息处理的第一步工作，并在此基础上建立数据库，存储和管理基因组信息。
这就需要借助计算机存储大量的生物学实验数据，通过对这些数据按一定功能分类整理，形成了数以百计的生物信息数据库，并要求有高效的程序对这些数据库进行查询，以此来满足生物学工作者的需要。
数据库包括一级数据库和二级数据库，一级数据库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；二级数据库是对基本数据进行分析、提炼加工后提取的有用信息。
分子生物学的三大核心数据库是GenBank核酸序列数据库，SWISS-PROT蛋白质序列数据库和PDB生物大分子结构数据库，这三大数据库为全世界分子生物学和医学研究人员了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组信息提供了必要的支撑。
但是用传统的手工分析方法来处理数据显然已经无法跟上新时代的步伐，对于大量的实验结果必须利用计算机进行自动分析，以此来寻找数据之间存在的密切关系，并且用来解决实际中的问题。
实验二_数据库相似性搜索与序列比对
实验二_数据库相似性搜索与序列比对实验二数据库相似性搜索与序列比对实验原理：数据库相似性搜索以两两序列比对为基础，将感兴趣的基因序列与序列数据库中的每个序列进行比较，鉴别出相似的序列。
搜索结果显示出与最佳匹配序列的对位排列及匹配记分。
序列数据库搜索对发现基因的功能非常有效。
fasta和blast是两个著名的用于数据库相似性搜索的软件包。
其中blast（basiclocala1ignmentsearchtool）基于局部比对的搜索工具，是一种启发式搜索算法服务软件，包括blastp，blastn，blastx，tblastn 和tblastx程序。
实验目的和要求：学习数据库相似性检索和序列比对的程序的使用，能够理解程序给出的结果，从中获取有关功能和结构的信息。
（1）要求学生使用所学的数据库检索方法检索数据库中的特定基因（2）掌握数据库相似性搜索工具blast的基本比对方法，参数设置及结果分析（3）掌握核酸和蛋白质序列的比对方法、参数设置和结果分析实验材料：未知核酸序列；未知氨基酸序列；SOD基因工具软件：（1）数据库检索工具Entrez一、利用blast中的special类下的aligntwosequences(bl2seq)比较人与老鼠的sod基因蛋白质序列的相似性程度（1）人类aab27818是通过NCBI 1的ntrez和小鼠3gtt_E的SOD基因氨基酸序列或登录号（SOD分为SOD1或SOD2等，检索时注意选择完全相同的SOD基因）搜索蛋白质数据库获得的。
（2）进入NCBI的blast网页，然后选择specializedlast下的align two sequences（bl2seq）程序来比较这两个序列（3）选择blastp子程序，将序列或登录号分别粘贴到序列框中（4）其他选项采用默认的设置，运行程序（5）分析结果，并回答以下问题NCBI的Entrez搜索中使用了哪些关键词？humanandsodmouseandsod人和小鼠SOD基因蛋白质序列的注册号是多少？人aab27818 1和鼠标3gtt_e两序列比对得到的一致性百分比和相似性百分比分别为多少？识别127/153（83%）阳性135/153（88%）两序列比对结果中哪些区域出现了gap?差距0/153（0%）二、利用specielizedblast的conserveddomain进行蛋白质保守结构域分析（1）进入ncbi的blast网页（2）选择specialize last to enter下的保守域超链接（3）在cazy数据库查找一个糖苷水解酶glycosidehydrolases（gh+学号），获得其蛋白质序列或蛋白质序列的genbank登录号aek59386.1（4）在保守域页面的输入框中输入糖苷水解酶的登录号或蛋白质（5），选择默认参数，点击提交进行提交分析（6）阅读得到的结果，点击各hit的超链接了解找到的结构域的功能（7）将结构域图形和表格记录在实验报告中三、利用blast在数据库中搜索不同物种的同源基因（1）利用文献检索工具检索clostridiumthermocellum嗜热梭菌与其纤维素降解功能相关的基因，例如糖苷水解酶glycosidehydrolases（gh+学号）或多糖裂解酶polysaccharidelyases(pls)或碳水化合物酯酶carbohydrateesterases(ces)等（2）利用ncbi的entrez检索该基因获得其核酸序列ab125373或者使用（2）中的蛋白质注册号通过NCBI数据库中的相关信息链接到核酸数据库，以获得基因的核酸注册号或序列（3）利用blastn进行数据库相似性搜索搜索其他微生物中的同源基因（4）分析blast结果，并回答以下问题检索获得基因名称是？chi19-1该基因的登录号是多少？ab125373进行blastn搜索的数据库选项为？nr请列出其他3-5种具有该基因及其同源基因的微生物的注册号？ap009493.1。
(生物信息学课件)第8讲序列比对的意义
cost = 0 || 1 delete(i,-) delete(j,-)
思考：如何迁移到程序
全局序列比对算法
Tankertanker DLCS 的异同点
S[i-1,j-1] + cost(ai,bj) cost = 0 || 1
S[i,j] = min S[i-1,j]+cost(ai,-)
Tankertanker Design
全局序列对比
全局序列对比是对给定序列全长进行比较的方式。在待 比较的两个序列中引入空位(gap)，使得对序列的全长都得到 比较。通过全局比对，我们想得到的是一个分数高的比对。 具体算法与最长公共子序列类似。
全局序列比对算法
Tankertanker Design
Tankertanker Design
比对是数据库搜算算法的基础，将查询序列与整个数 据库的所有序列进行比较，从数据库中获得与其最相似序 列的已有数据，能快速获得有关查询序列的大量有价值的 参考信息，对于进一步分析其结构和功能都会有很大的帮 助。近年来随着生物信息学数据大量积累，通过比对方法 可以有效地分析和预测一些新发现基因的功能。
给定两个序列 A = a1 a2 ·····an 和 B = b1 b2 ······bm, S(i,j)表示两 个序列任何比对的最好分数(最低扣分)。在设定好初始值之后可以 用以下递归关系计算该分数。
S(i,j) = min
S(i-1,j-1) + cost(ai,bj) S(i-1,j)+cost(ai,-) S(i,j-1)+cost(-,bj)
生物信息学第八讲tankertankerdesign序列比对的意义比对是数据库搜算算法的基础将查询序列与整个数据库的所有序列进行比较从数据库中获得与其最相似序列的已有数据能快速获得有关查询序列的大量有价值的参考信息对于进一步分析其结构和功能都会有很大的帮助
序列比对
序列比对和数据库搜索引言在生物学的研究中,有一个常用的方法,就是通过比较分析获取有用的信息和知识。
达尔文正是研究比较了galapagos finches同其它一些物种的形态学特征，从而提出了自然选择学说。
今天，我们对基因和蛋白质序列进行比较，从本质上来讲是同达尔文一样，进行同样的分析，只不过更加精细，更加详尽。
在这个意义上，我们从核酸以及氨基酸的层次去分析序列的相同点和不同点，以期能够推测它们的结构、功能以及进化上的联系。
最常用的比较方法是序列比对，它为两个或更多个序列的残基之间的相互关系提供了一个非常明确的图谱。
在这一章，我们只讨论一下双重比对，即只比较两个序列，至于较多的序列即多序列比对，将在下一章介绍。
七十年代以来，DNA测序方法的飞速发展，极大地引发了序列信息量的扩增，从而使可供比较的序列数量呈现爆炸式增长。
分子生物学家应该意识到，将未知序列同整个数据库中的已知序列进行比较分析已经成为他们手中一个强有力的研究手段。
在过去的三十年里，即使不提及计算机的应用，序列比较的各种算法也已经发展得越来越迅速，也越来越成熟，已经能够跟上序列数据库增长的步伐。
今天，我们已经拥有一些小的模式物种的基因组的全序列，还拥有人类基因序列的一些较大的样品，我们已经进入比较基因组时代，也就是说，对两个物种进行全基因组序列比较已经不再是一个梦想。
序列比对的进化基础进行序列比对的目的之一是让人们能够判断两个序列之间是否具有足够的相似性，从而判定二者之间是否具有同源性。
值得注意的是，相似性和同源性虽然在某种程度上具有一致性，但它们是完全不同的两个概念。
相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，而同源性是指从一些数据中推断出的两个基因在进化上曾具有共同祖先的结论，它是质的判断。
基因之间要么同源，要么不同源，绝不象相似性那样具有多或少的数量关系。
如图7.1所示，比较家鼠和小龙虾的同源的胰蛋白酶序列，发现它们具有41%的相似性。
BLAST相关术语及参数详解
BLAST相关术语及参数详解BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种用于序列比对的常用算法和程序。
它可以在数据库中和比对两个序列，并根据相似度进行排序。
BLAST包含一些相关的术语和参数，下面将对其进行详细解释和说明。
1.序列：BLAST用于比对和的数据单位，可以是蛋白质或核酸序列。
2.比对：将查询序列与数据库中的参考序列进行比较，并确定相似度、匹配位置和分数。
3. 数据库：包含参考序列的集合，可以是蛋白质数据库（如NCBI NR）或核酸数据库（如GenBank）等。
4.查询：待比对的目标序列，由用户提供。
5.相似度：比对后序列之间的相似性程度。
BLAST使用分数和百分比的形式表示相似度，分数越高，相似度越高。
6.插入：在比对过程中，为了使两个序列对齐，可能会在其中一个序列中插入一些“缺失”的字符。
7.缺失：在比对过程中，由于插入或删除操作，导致序列之间的位置不对齐，出现缺失。
8.匹配：在比对过程中，两个序列之间相同的字符，表示两个序列在该位置上具有相同碱基或氨基酸。
9.分数：BLAST使用分数来评估两个序列之间的相似性程度。
分数越高，表示两个序列越相似。
10.E值：期望值，表示在随机情况下，出现当前比对的得分或更高得分的概率。
E值越小，表示比对结果越可信。
11.阈值：用于筛选比对结果的最小分数值或E值。
低于阈值的比对将被排除。
12. Bit score：比对结果的分数，以位（bit）为单位。
Bit score 越高，表示比对结果越可信。
13.靶序列：在数据库中时，将查询序列与之比对的参考序列。
14.检索：从数据库中返回与查询序列相似的参考序列。
15.空间：指定比对程序在数据库中的范围。
可以是整个数据库，也可以是特定的序列子集。
16.高分值段对（HSPs）：在BLAST比对结果中，指在两个序列中同时出现的相似部分。
17. 元数据库：元数据库是一个包含多个数据库的组合，可用于BLAST。
blast使用指南
blast使用指南Blast使用指南Blast（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用于生物信息学研究中的序列比对分析工具。
它可以根据输入的查询序列，在数据库中搜索相似序列，并给出比对结果。
本文将为大家提供一份Blast使用指南，帮助大家更好地使用Blast进行序列比对分析。
一、什么是Blast？Blast是一种基于局部比对算法的工具，它可以在大规模的数据库中快速搜索相似的序列。
通过比对查询序列和数据库中的序列，Blast 可以找到相似度较高的序列，从而推测它们之间的功能和结构的相似性。
二、Blast的使用步骤1. 准备查询序列在使用Blast之前，首先需要准备查询序列。
查询序列可以是DNA 序列或蛋白质序列，可以通过实验测序或从已有的数据库中获取。
确保查询序列的准确性和完整性非常重要，因为查询序列的质量将直接影响到Blast的结果。
2. 选择合适的Blast程序和数据库Blast有多个版本和程序可供选择，根据具体的研究目的和需求，选择合适的Blast程序和数据库非常重要。
常用的Blast程序包括Blastn（用于DNA序列比对）、Blastp（用于蛋白质序列比对）等。
数据库则可以选择NCBI的nr数据库、UniProt数据库等。
3. 运行Blast程序在选择好Blast程序和数据库后，可以通过命令行或图形界面来运行Blast程序。
对于初学者来说，推荐使用图形界面，因为图形界面更直观、易于操作。
在运行Blast程序时，需要输入查询序列文件和选择合适的参数设置，如比对算法、期望阈值、返回结果的数量等。
4. 解读Blast结果Blast运行完毕后，会生成一个结果文件。
这个结果文件包含了查询序列和数据库中相似序列的比对结果。
通过分析比对结果，可以了解到查询序列与数据库中序列的相似性程度、可能的功能和结构等信息。
需要注意的是，Blast结果并不是绝对准确的，需要结合实验数据和其他信息进行综合分析。
ncbi使用指导
ncbi使用指导NCBI是美国国家生物技术信息中心（National Center for Biotechnology Information）的缩写，是一个提供生物医学和遗传学相关数据和信息的数据库。
NCBI提供了许多工具和资源，以帮助研究人员在基因组学、蛋白质学、遗传学和生物信息学等领域进行研究。
以下是使用NCBI的一些基本指南：1. 访问NCBI网站：使用任何现代网络浏览器，打开NCBI的主页（https://）即可开始使用。
2. 搜索文献：在NCBI主页上的搜索框中，输入你要搜索的关键词，如基因名、疾病名或其他相关的信息。
点击“搜索”按钮，即可看到与你的搜索关键词相关的论文和研究。
3. 搜索序列：如果你希望搜索某个特定基因或蛋白质的序列，可以使用“基因”或“蛋白质”选项卡下的搜索工具。
在搜索框中输入你要搜索的序列信息，点击“搜索”按钮，即可找到与该序列相关的信息和研究。
4. 访问数据库：NCBI提供了许多数据库，如GenBank（基因组数据库）、PubMed（文献数据库）和BLAST（序列比对工具）。
你可以使用NCBI的导航菜单，选择你感兴趣的数据库进行浏览和搜索。
5. 下载数据：在NCBI的数据库中，你可以找到大量的基因组序列、蛋白质序列和其他相关数据。
你可以通过点击数据记录的链接，进入详情页，然后选择下载你需要的数据文件或信息。
6. 利用NCBI工具：NCBI还提供了一些生物信息学工具，如BLAST（序列比对工具）、Primer-BLAST（引物设计工具）和Gene Expression Omnibus（基因表达数据库）。
你可以使用这些工具进行基因序列比对、引物设计和基因表达分析等。
7. 阅读文献：NCBI的PubMed数据库是一个广泛的生物医学文献数据库，你可以使用关键词搜索文献，并阅读或下载全文。
你还可以使用PubMed Central（PMC）访问免费的全文文章。
总之，NCBI是一个丰富的生物医学信息资源，提供了许多工具和数据库，以帮助研究人员进行基因组学和生物信息学研究。
实验六序列相似性的比对和搜索
实验六序列相似性的比对和搜索一、实验目的1．能够熟练使用NCBI网站的BLAST系列工具，通过NCBI中的BLAST功能，对所提供的基因组序列或蛋白质序列进行相似性比对，找到在GenBank中与之相似的序列，推测所比对序列的功能。
2．能够熟练掌握用Clustalx软件进行双序列和多序列比对。
3．学会使用EMBL上的Clustalw工具进行比对。
二、实验内容及操作步骤（一）BLAST的使用1．Blastn：进入NCBI主页下载关于AY125911、AF513548、AF525146、AF492473、AY497910、AY497911等核酸序列或其它你感兴趣的核酸序列（Fasta格式）。
1)进入/BLAST/；2)选择Nucleotide→Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)进行核酸相似性数据库搜索；3)在search对话框中粘贴入下载的相关核酸序列(Fasta格式)；4)调整各参数值，直到获得最佳比对；5)点击进行比对；6)点击Format!对结果进行格式化，可在下面的选项中自行设计结果的显示方式；7)查看比对结果，看在数据库中找到的序列与你的序列是否相似或相同。
2．Blastp：进入NCBI主页下载某一蛋白质序列(Fasta格式)，如cytochrome oxidase, peroxidase, SOD (Superoxide Dimutase)。
1)选择Protein→Protein-protein BLAST (blastp)进行蛋白质相似性数据库搜索；2)在search对话框中粘贴入下载的蛋白质序列(Fasta格式)；3)调整各参数值，直到获得最佳比对；4)点击进行比对；5)点击Format!对结果进行格式化，可自行设计结果的显示方式；6)查看比对结果，看在数据库中找到的序列与你的序列是否相似或相同。
3．Bl2seq：进入NCBI主页下载某两条核酸或蛋白质序列(Fasta格式)1)进入/BLAST/；2)点击Special目录下的Align two sequences (bl2seq)；3)将两条序列分别输入Sequence 1和Sequence 1区域；4)点Align进行比对；5)根据结果查看bl2seq是否允许插入空位。
生物信息学资料
生物信息学资料生物信息学绪论1.HGP通过国际合作，用15年时间(1990～2005)至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA的全部核苷酸序列，定位约2.5万基因，并对其它生物进行类似研究。
2.我国自主产权的全基因组测序计划水稻(2002)家鸡(2004)家蚕(2004)家猪(2012)大熊猫(2009)3.生物信息学的概念采用信息科学技术，借助数学、生物学的理论、方法，对各种生物信息（包括核酸、蛋白质等）的收集、加工、储存、分析、解释的一门学科。
收集、加工、储存：计算机科学家分析、解释：生物学家4.生物信息学的发展历史20世纪50年代，生物信息学开始孕育20世纪60年代，生物分子信息在概念上将计算生物学和计算机科学联系起来20世纪70年代，生物信息学的真正开端(序列比对算法)20世纪80年代初期，生物信息分析方法的发展20世纪80年代以后，生物信息服务机构和数据库20世纪90年代后，HGP促进生物信息学的迅速发展1956: 美国田纳西州首次召开了“生物学中的理论研讨会”；1962: Zucherkandl和Pauling研究了序列变化与进化的关系，开创了一个新的领域——分子进化；1967: Dayhoff研制出蛋白质序列图集，即后来著名的蛋白质信息源PIR；1970: Needleman和Wunsch提出了著名的序列比对算法，是生物信息学发展中最重要的贡献；1970: Gibbs和McIntyre发表著名的矩阵打点做图法；1978: Gingeras等人研制了核酸序列中酶切位点识别程序；1981: Smith和Waterman提出了著名的公共子序列识别算法，同年Doolittle提出了关于序列模式的概念；1982: GenBank第3版本正式发行；1983: Wilbur和Lipman发表了数据库相似序列搜索算法；1986: 日本核酸序列数据库DDBJ诞生；1986: 蛋白质数据库SWISS-PROT诞生；1988: 美国国家生物技术信息中心NCBI诞生；1988: 成立欧洲分子生物学网络(EMBNet)，EMBL数据库诞生；1988: Person和Lipman发表了著名的序列比较算法FASTA；1990: 快速相似性序列搜索算法BLAST问世，1987年BLAST的改进版本PSI-BLAST投入使用1996: Affymetrix生产出第1块DNA芯片。
序列比对和数据库搜索讲解
查询序列中的重复片段
表3. BLAST的核酸数据库：
数据库
FASTA 的计算说明了一个重要事实：即使两条序列匹配的 p值较低，大数据库中对应的E值可以相当大。由于这个原 因，E值往往比p值更能反映实际情况。
敏感性和特异性
敏感性和特异性评价数据库搜索结果的最佳标准 是两个互补的测度。
假如E或p的阈值已经选定，则认为比阈值低的E 或p值的序列相似度是由意义的。通常我们把有意义 的相似序列叫做击中项。数据库搜索把数据库分割成 两个子集。击中项（阳性）和非击中项（阴性）。
序列相似性分析一般使用两种动态规划算法。 即Needleman-Wunsch 算法(全局联配) 和 Smith-Waterman算法（局部联配） 。
Needleman-Wunsch 算法查找的是序列间的全局相似 性，试图尽可能地覆盖整条序列，从某条序列的最 左端开始到最右端结束。
Smith-Waterman算法查找的是局部相似性，得出的联配 结果可能是只覆盖了每条序列的一小部分（局部）。
仿射法（A+ Bl）：A为空位开放罚分，B为空 位扩展罚分
蛋白质序列由表示20个天然存在的氨 基酸的字母组成。和核苷酸一样，蛋白质 序列也可以进行联配。
但由于蛋白质在进化过程中，不同氨基酸替代对蛋白 质功能和结构所造成的影响是不同的，所以粗糙的比对方 法仅仅用相同/不同来描述两个残基的关系，显然这种方 法无法描述残基取代对结构和功能的不同影响效果，缬氨 酸对异亮氨酸的取代与谷氨酸对异亮氨酸的取代应该给予 不同的打分。
blast序列比对
Blast序列比对概述Blast（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的序列比对算法，用于在数据库中查找与输入序列具有相似性的序列。
原理Blast算法基于局部序列比对的思想，通过计算相似性分数和期望值来评估输入序列和数据库中序列的相似程度。
Blast算法的主要步骤包括： 1. 建立序列数据库：将数据库中的序列按照一定的规则进行预处理，以提高比对的效率。
2. 构建查询序列：将输入序列转化为符号序列，并进行预处理。
3. 搜索匹配序列：使用快速搜索算法，在数据库中查找与查询序列相似的序列片段。
4. 扩展匹配序列：通过比对匹配序列和查询序列的局部区域，扩展匹配序列的范围。
5. 评估比对结果：根据比对序列的相似性和期望值，评估比对结果的可靠性。
应用领域Blast算法在生物信息学领域被广泛应用于以下方面： - 序列比对：通过比对已知序列和未知序列的相似性，从而判断未知序列的功能和结构。
- 基因预测：通过与已知基因相似的序列进行比对，从而预测未知序列中的基因位置和功能。
- 物种鉴定：通过比对已知物种的序列和未知物种的序列相似性，从而确定未知物种的分类和演化关系。
- 疾病诊断：通过比对患者的基因序列和已知疾病基因的序列相似性，从而确定患者是否患有特定的遗传性疾病。
Blast软件Blast算法有多个软件版本可供使用，其中最常用的包括：- Bl2seq：用于比对两个序列之间的相似性。
- Blastn：用于比对核酸序列。
- Blastp：用于比对蛋白质序列。
- Tblastn：用于比对从已知蛋白质序列推导的DNA序列与核酸数据库中的DNA序列的相似性。
- Tblastx：用于比对从已知DNA序列推导的蛋白质序列与蛋白质数据库中的蛋白质序列的相似性。
使用方法以下是使用Blast进行序列比对的一般步骤： 1. 准备输入序列：将输入序列保存为FASTA格式的文件。
2. 选择合适的Blast软件版本：根据比对的类型和输入序列的特性，选择合适的Blast软件版本。
05_双序列比对
• Successive shifts would be represented as adjacent diagonal lines:
简单的序列比对
• 将两条序列左端对齐，放在两行中。 • 如果某列中两条序列的字符相同，则用竖线（|）将
它们连起来。 • 这是最佳比对结果吗?
是否有更好的比对结果？
• 如果我们仅仅将它们相对移动两个位置， 就可得到更好的比对结果：
结论
• We can not simply put both sequences one alongside the other, but we must compare them in all possible shiftings looking for the best alignment.
1. 为什么要进行序列比对？ 2. 序列比对相关术语 3. 最佳比对 4. 利用计算机进行序列比对 5. 序列的点阵作图比对 6. 双序列比对工具
5.1 点阵作图中的一些特征图形
• It is easier to visualize how this works if you imagine a two dimensional chart, where you compare each residue on one of the sequences against every other in the other sequence:
Is it the end of the story?
生物采用多种机制产生变化
序列比对(生物数据库搜索)
数据库查询
所谓数据库查询 数据库查询，是指对序列、结构以及各种二 数据库查询 次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找。数 据库查询有时也称数据库检索，它和互联网上通 过搜索引擎 (Search engine) 查找需要的信息是 一个概念。
请大家操作！ 请大家操作！
利用NCBI中的查询工具Entrez找出蛋白质序列数 据库SwissProt中有关人（HOMO）的 HOMO）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
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
三、BLAST介绍（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。
生物信息学实验
实验二 Blast介绍及应用
一、实验目的
了解和掌握数据库搜索工具BLAST， 并能熟练运用。
生物信息学应用：序列比对与数据库搜索汇总
250PAM突变概率矩阵(Dayhoff等,1979)
*表中数值均乘以了100；
BLOSUM矩阵
BLOSUM（ Blocks substitution matrix）矩阵
Dayhoff模型假设基于全序列，且蛋白质序列各部位进化的 速率 是均等的。但事实上并非如此，因为保守区的进化速率
分析物种的进化
48条染色体〔24对） 黑猩猩细胞色素C的氨基酸顺序与人类的相同
Pan troglodytes chr22
神经功能相关基因NCAM2和GRIK1黑猩猩中大片段DNA缺失
语言能力相关基因FOXP2序列在人-黑猩猩间存在两个氨基酸的差异
Homo Sapiens chr21 46条染色体〔23对）
序列１（待测序列）： 序列２（目标序列）：
ATCTG ||| | ATCAG
序列比对目的和实现方法
目的：通过寻找序列间的最佳匹配，判断序列间 的相似性程度
实现方法：依据打分系统，利用算法寻找最佳匹配
打分系统
打分矩阵 空位罚分
寻找最佳匹配的算法
打分系统---打分矩阵
打分矩阵（scoring matrix）
9 match
Key point 2,打分方式
序列１（待测序列）： 序列２（目标序列）：
ATCTG ATCAG
Match 2, mismatch -1, gap 0
8分
Match 2, gap -1, mismatch 0
序列１（待测序列）： 序列２（目标序列）：
ATC_TG ||| | ATCA_G
Global vs. Local
序列比对中的两个关键点
Key point 1,对齐方式
blastp的工作原理
blastp的工作原理blastp是一种常用的蛋白质序列比对工具，它通过比较两个或多个蛋白质序列的相似性来推断它们的结构和功能。
blastp工作原理基于蛋白质序列的比对和评分，通过计算得分来确定序列间的相似性程度。
blastp使用的是基于Smith-Waterman算法的局部序列比对方法。
它将待比对的蛋白质序列与数据库中的蛋白质序列进行比对，找出最相似的序列并计算得分。
blastp的工作流程可以分为以下几个步骤：1. 数据库构建：blastp首先需要构建一个蛋白质序列数据库。
这个数据库包含了大量的蛋白质序列信息，可以来自公共数据库如NCBI 的nr数据库，也可以是用户自己构建的数据库。
2. 查询序列准备：用户需要提供一个待比对的蛋白质序列作为查询序列。
这个序列可以是已知的蛋白质序列，也可以是从实验数据中得到的新序列。
3. 序列比对：blastp将查询序列与数据库中的蛋白质序列进行比对。
比对的过程主要涉及两个方面：序列相似性的评分和序列比对的搜索算法。
- 序列相似性评分：blastp使用一种称为BLOSUM矩阵的评分系统，根据氨基酸的相似性和替代频率来给每个位置的匹配打分。
得分越高表示两个氨基酸在该位置上的相似性越高。
- 搜索算法：blastp使用的搜索算法是基于Smith-Waterman算法的局部比对。
它通过比对序列中的各个片段来找到相似性最高的片段，并计算得分。
该算法可以在较短的时间内找到最佳的局部比对结果。
4. 结果解释：blastp输出比对结果，包括比对得分、匹配位置、相似性等信息。
用户可以根据这些结果来推断蛋白质的结构和功能。
此外，blastp还提供了一些可视化工具和统计信息，帮助用户更好地理解比对结果。
blastp的工作原理使得它在蛋白质序列比对领域得到了广泛的应用。
通过比对不同物种的蛋白质序列，可以推断它们的进化关系和功能差异；通过比对同一物种中不同个体的蛋白质序列，可以发现个体间的遗传差异；通过比对已知结构和功能的蛋白质序列，可以预测新序列的结构和功能。
蛋白质结构同源模型构建基本步骤方式
蛋白质结构同源模型构建基本步骤方式蛋白质结构同源模型构建基本步骤方式引言:蛋白质是生物体中至关重要的分子，它们扮演着许多生物过程的关键角色。
对蛋白质结构的理解对于我们解析蛋白质功能以及开发药物等领域具有重要意义。
然而，实验方法解析蛋白质结构是一个耗时费力的过程，并且在某些情况下，由于蛋白质结构难以获得，我们迫切需要一种替代方法。
蛋白质结构同源模型构建就是一种有效的策略，通过利用已知的蛋白质结构来推断未知蛋白质的结构。
本文将介绍蛋白质结构同源模型构建的基本步骤和方式。
主体:1. 数据库搜索:蛋白质结构同源模型构建的第一步是通过数据库搜索寻找已知的结构同源蛋白。
目前，常用的蛋白质结构数据库包括PDB（Protein Data Bank）和SCOP（Structural Classification of Proteins）。
PDB是一个全球性的蛋白质结构数据库，它收集了大量实验确定的蛋白质结构信息。
SCOP则提供了蛋白质结构的分类和注释信息。
通过在这些数据库中搜索可能的结构同源蛋白，我们可以得到构建模型所需的输入信息。
2. 序列比对:在获得可能的结构同源蛋白后，下一步是进行序列比对。
序列比对是将未知蛋白质的氨基酸序列与已知的结构同源蛋白质的序列进行比较，寻找相同或相似的氨基酸残基。
常用的序列比对工具包括BLAST （Basic Local Alignment Search Tool）和Clustal Omega。
通过序列比对，我们可以识别出已知蛋白质结构中的保守区域和变异区域，从而为后续的模型构建提供重要信息。
3. 结构建模:基于序列比对的结果，我们可以开始进行结构同源模型的构建。
目前，常用的结构同源模型构建方法包括模板比对和蛋白质折叠模拟。
模板比对是将未知蛋白质序列与已知蛋白质的结构进行比对，然后将已知结构中与未知序列对应的区域作为模板，通过模拟折叠过程来构建未知蛋白质的结构。
蛋白质折叠模拟则是通过物理力学和统计学方法来预测蛋白质的三维结构。
run blast的意思
run blast的意思Blast是一种常用的生物信息学工具，用于进行序列比对和数据库搜索。
“run blast”的意思是对给定的序列播放blast程序，以找到最佳匹配性进行分析和注释。
为什么要run blast？每个生物体都有其基因组中编码的蛋白质序列或DNA 序列。
了解这些序列之间的相似性或差异可以在生物学，医学和农业领域有很广泛的应用。
例如，测定病原体中特定蛋白质序列的相似性可以确定哪些细菌株是具有病原性的。
在医学领域，blast的使用可以帮助识别导致遗传疾病的突变。
如何run blast？现在有许多blast程序可供选择，包括NCBI blast和UniProt blast。
这些程序可以在线使用或下载到本地计算机上。
下面是简要步骤：1. 获取待比对序列：在进行blast比对之前，需要先从数据库或文件中收集待分析的蛋白质或DNA序列。
2. 定义查询：接下来，需要定义查询序列，该序列将用于比对。
3. 选择blast程序：根据样本类型（蛋白质还是DNA）以及需要解决的问题（查找同源物种、查找无同源物种比对）选择合适的blast程序。
4. 上传数据：如果使用在线blast服务，需要将查询序列和参考数据库上传至服务器。
否则，在本地计算机上运行blast软件。
5. 运行blast：在程序中设置必要的参数，如比对类型，比对得分和E值等，并运行blast。
6. 分析结果：一旦blast程序完成，可以查看和分析比对结果，以确定与查询序列最相似的参考序列和其他统计信息。
需要注意1. 查询序列应与数据库中的序列尽可能相似。
长度较小的序列可能会导致假阳性结果。
2. 需要了解blast得分和E值的含义。
偏低的得分或偏高的E值可能导致不准确的结果。
3. 无同源物种比对需要更多的计算资源，并且结果可能更难解释。
总之，run blast是一种有用的技术，能够将生物信息学应用于生物学、医学和农业等领域。
随着技术的进步和对生物信息学的理解的提高，blast程序将继续发挥重要作用，并为我们带来更多的发现。
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Pairwise Sequence Alignment
Query: catcaactacaactccaaagacacccttacacccactaggatatcaacaa |||||||| |||| |||||| ||||| | ||||||||||||||||||||| Sbjct: catcaactgcaaccccaaagccacccct-cacccactaggatatcaacaa
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全局比对和局部比对
全局比对（Global Alignment）：
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氨基酸打分矩阵：BLOSUM
BLOSUM：BLOcks SUbstitution Matrix
A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V 4 -1 5 -2 0 6 -2 -2 1 6 0 -3 -3 -3 9 -1 1 0 0 -3 5 -1 0 0 2 -4 2 5 BLOSUM62打分矩阵 0 -2 0 -1 -3 -2 -2 6 -2 0 1 -1 -3 0 0 -2 8 -1 -3 -3 -3 -1 -3 -3 -4 -3 4 -1 -2 -3 -4 -1 -2 -3 -4 -3 2 4 -1 2 0 -1 -1 1 1 -2 -1 -3 -2 5 -1 -2 -2 -3 -1 0 -2 -3 -2 1 2 -1 5 -2 -3 -3 -3 -2 -3 -3 -3 -1 0 0 -3 0 6 -1 -2 -2 -1 -3 -1 -1 -2 -2 -3 -3 -1 -2 -4 7 1 -1 1 0 -1 0 0 0 -1 -2 -2 0 -1 -2 -1 4 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 -2 -2 -1 -1 -1 -1 -2 -1 1 5 -3 -3 -4 -4 -2 -2 -3 -2 -2 -3 -2 -3 -1 1 -4 -3 -2 11 -2 -2 -2 -3 -2 -1 -2 -3 2 -1 -1 -2 -1 3 -3 -2 -2 2 7 0 -3 -3 -3 -1 -2 -2 -3 -3 3 1 -2 1 -1 -2 -2 0 -3 -1 4 A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V
descendant 1
descendant 2
5
ancestor
(5 MYA, Million Years Ago)
6
ancestor
(120 MYA)
7
ancestor
(1500 MYA)
Homology:
Aterm was coined by Richard Owen in 1843.
matches = the same nucleotide appears in both sequences.
mismatches = different nucleotides are found in the two sequences.
gaps = a base in one sequence and a null base in the other.
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An example of pairwise alignment of an unknown protein with a known one
(A) Glutaredoxin, Bacteriophage T4 from E. coli, 87 aa
双序列比对打分
序列1：
序列2： gaps penalty： 两序列比对的总分：
V
V
D
E
S
S
–
L -11
C
C
Y
Y
match/mismatch pair score：4
2
4
9
7
Score = Σ(AA pair scores) – gap penalty
= 4+2+4+9+7-11 = 15
插入gap
Multiple Sequence Alignment
-----EIQDVSGTWYAMTVDREFPEMNLESVTPMTLTTL.GGNLEAKVTM LSFTLEEEDITGTWYAMVVDKDFPEDRRRKVSPVKVTALGGGNLEATFTF TKQDLELPKLAGTWHSMAMATNNISLMATLKAPLRVHITSEDNLEIVLHR VQENFDVNKYLGRWYEIEKIPTTFENGRCIQANYSLMENGNQELRADGTV VKENFDKARFSGTWYAMAKDPEGLFLQDNIVAEFSVDETGNWDVCADGTF LQQNFQDNQFQGKWYVVGLAGNAI.LREDKDPQKMYATIDKSYNVTSVLF VQPNFQQDKFLGRWFSAGLASNSSWLREKKAALSMCKSVDGGLNLTSTFL VQENFNISRIYGKWYNLAIGSTCPWMDRMTVSTLVLGEGEAEISMTSTRW PKANFDAQQFAGTWLLVAVGSACRFLQRAEATTLHVAPQGSTFRKLD...
GCGGCCCATCAGGTAGTTGG TG-G gaps match mismatch GCGTTCCATC-Genomics and Bioinformatics 2011-2012, TMMU
Pairwise sequence alignment is the most fundamental operation of bioinformatics It is used to decide if two proteins (or genes) are related structurally or functionally It is used to identify domains or motifs that are shared between proteins It is the basis of BLAST searching It is used in the analysis of genomes
序列比对与与数据库搜索
Sequence Alignment and Database Searching
Outline
1 2
双序列比对介绍 BLAST的基本原理 BLAST应用
3
4
序列相似度聚类
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1 2
双序列比对介绍 BLAST的基本原理 BLAST应用
2. 不能保证搜索到最优的序列比对；
3. 具有很好的灵敏度，并且略为降低特异；
4. 大大缩短序列比对的时间；
5. 基于k-tuple算法：字符串匹配。
6. 应用：大的数据库搜索。
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1 2
双序列比对介绍 BLAST的基本原理 BLAST应用
在整个序列比对，适于长度和相似性较高的 序列 全局比对算法：Needleman-Wunsch，1970
局部比对（Local Alignment）：
在一段区域比对，适于差异较多的序列 局部比对算法：Smith-Waterman，1981
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双序列比对主要算法
Dot Matrix（点阵法） Dynamic Programming Algorithm （动态 规划算法） k-tuple算法：FASTA, BLAST
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FASTA和BLAST
1. heuristic algorithm;
3
4
序列相似度聚类
Database Similarity Searching
将未知序列与数据库中的序列一一进行比对， 用于确定查询序列与数据库序列之间的相似度 （identity）
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Pairwise alignment
A pairwise alignment consists of a series of paired bases, one base from each sequence. There are three types of pairs
Pairwise alignment（双序列比对）
Multiple sequence alignment（多序列比对）
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Pairwise alignment
The process of lining up two sequences to achieve maximal levels of identity for the purpose of assessing the degree of similarity and the possibility of homology.
3
4
序列相似度聚类
Assumptions