第十章_多重序列比对
多重序列比对
安徽大学生命科学学院
生物大分子结构数据库
以生物大分子各原子空间信息为基本内容的数据库
给定序列的蛋白质如何折叠为稳定、具一定生物功能的三维结构？ 信息来源：对蛋白质晶体的X射线衍射、核磁共振及冷冻电镜分析
主要数据库：美国Brookhaven国家实验室的PDB (Protein Data Bank,
生物信息技术应用
分子序列比对分析
Sequence alignment
Contents
1 序列数据库
2 成对序列比对与BLAST工具 3 多重序列比对与Clustal工具
4 序列比对的应用
安徽大学生命科学学院
1 序列数据库
基本类型： 初级数据库 收录、存储序列的基本数据资源，如核酸（蛋白质）序列、 蛋白质空间结构及基因组信息。 次级数据库 在初级库资源基础上进行整理和标注，为特定专业领域服 务的派生数据库，如表达序列标记、微列阵（基因芯片）、 代谢和信号途径、遗传疾病数据库、免疫数据库等等。
安徽大学生命科学学院
GenBank
National Center for Biotechnology Information (NCBI) National Library of Medicine National Institutes of Health /
安徽大学生命科学学院
核酸序列数据库
以核苷酸顺序及注释信息为基本内容的数据库 世界三大核酸数据库
1. GenBank in USA ( ) 2. EMBL in Europe ( /embl ) 3. DDBJ in Japan ( http://www.ddbj.nig.ac.jp ) 1998年，GenBank, EMBL, DDBJ共同成立国际核酸序列数据库协会 (INSDC, )，实现了全球范围内的核酸序列的同步更 新和交换互享。
生物信息学中的多重序列比对算法
生物信息学中的多重序列比对算法生物信息学是一门交叉学科，主要研究生物体内的相关信息，如基因、蛋白质等，与计算机科学相结合，开发相应的算法和软件来处理这些信息。
多重序列比对是生物信息学中一个基本的、重要的问题，在基因组学和系统生物学研究中有着广泛的应用。
本文将会介绍多重序列比对的背景和意义，并着重讨论多种常见的多重序列比对算法。
一、多重序列比对的背景和意义DNA序列中的每一个碱基都是遵循特定的规律排列而成的，对于同一物种不同个体的DNA序列中，虽然具有相同的碱基种类，但在具体的分布和数量上，还是会存在一定的差异。
这些差异可能涉及到基因的表达、蛋白质的功能以及遗传变异等方面。
因此，通过对多个DNA序列进行比对，可以发现它们之间的差异和联系，从而深入了解物种的演化路径和生物功能等方面。
多重序列比对的具体过程是将多条序列进行比对，找出它们之间的共同区域和不同之处。
而这个过程并不是一件轻松的事情，因为序列长度的不同和存在的错配等现象，这个比对过程难点很多。
因此，多重序列比对算法的研究和发展也成为了生物信息学研究的前沿领域之一。
二、多重序列比对算法概述多重序列比对算法根据方法不同，可以分为两类，一种是基于全局比对的算法，另一种则是基于局部比对的算法。
在全局比对中，整条序列被视为一个整体进行比对；而在局部比对中，仅比对序列中的一部分区域，这个区域通常是各个序列中比较相似的地方。
下面分别介绍几个常见的多重序列比对算法：1. ClustalWClustalW是一种全局比对算法，它是一种基于序列之间的距离矩阵进行序列比对的方法。
在ClustalW中，首先将多个序列之间的距离计算出来，然后根据距离矩阵的结果进行多序列比对。
ClustalW算法具有速度快、易于使用的特点。
但是，它的精确度不高，适合处理比较简单的序列之间的比对。
2. MuscleMuscle是一种全局比对算法，其特点是能够使用多种方法来计算序列之间的距离矩阵，常见的包括kmer覆盖率、Poisson模型等。
多重序列比对
假设窗口大小为10，相似度阈值为8，则每次比较 取10个连续的字符，如相同的字符超过8个，则标记
基于滑动窗口的点矩阵方法可以明显地降低点阵图 的噪声，并且明确无误的指示出了两条序列间具有显 著相似性的区域。
(a)
(b)
（a）对人类（Homo sapiens）与黑猩猩（Pongo pygmaeus）的β球蛋 白基因序列进行比较的完整点阵图。（b）利用滑动窗口对以上的两种球 蛋白基因序列进行比较的点阵图，其中窗口大小为10个核苷酸，相似度阈 值为8。
• 一个PAM就是一个进化的变异单位, 即1%的氨基酸改变
相对突变率仅仅是某种氨基酸 被其他任意氨基酸替换的次数
例如：ma是指丙氨酸与非丙氨酸残基比对的次数，Ma为概率
然而我们针对每个氨基酸对i 和j，计算氨基酸j 被氨基酸i 替换的次数 Aij
例如：Acm 是被比对序列中，甲硫氨酸被半胱氨酸替换的次数
PAM250 → 14% - 27%
2.5 动态规划: Needleman 和 Wunsch 算法
• 一旦选定了序列比对打分的方法，就可以为寻找 最佳比对设计算法了。
• 最显而易见的方法就是对每个可能的比对进行穷 举搜索，但这一般是不可行的。
• 我们可以用动态规划解决这个问题，即把一个问 题分解成计算量合理的子问题，并使用这些子问 题的结果来计算最终答案。
以Aij除以ma 利用每个氨基酸出现的频度对起进行标准化，得到PAM-1矩 阵中的元素Rij
式①中Mab为任意氨基酸b替代a的概率 式②中pa为氨基酸a未被替换的概率
100个残基发生一次替换的PAM-1矩阵
针对不同的进化距离采用PAM 矩阵
vector nti 11 使用教程 第十章_多重序列比对
第十章多重序列比对 Vector NTI的多重序列比对程序和其他的比对软件比较起来非常的方便实用，操作接口也很简单，比对的结果可以存取和输出。
NTI有两种序列比对程序，一种为AlignX，可以用在核酸序列和蛋白质序列比对；另一种为AlignX Blocks，只能用在蛋白质序列比对。
如何开始进行序列比对？用户可以从程序集开启档案(图10.1)：图10.1 由程序集开启AlignX 或者是从主程序中开启(图10.2)：图10.2 由主程序开启AlignX 用户也可以在主程序(图10.3)具有操作序列的情况下开启AlignX-Align Selected Molecules，使用者的序列会直接加载到AlignX中：图10.3 在操作序列的情况下开启AlignX的方法 开启AlignX之后，使用者会见到图10.4的画面：图10.4在操作序列的情况下开启AlignX首先用户要把序列加载Vector NTI程序中，可以点选或者从左上方的Project →Add Files把序列档案加载，请注意文件名不可以过长，檔名过长会造成程序进行比对时无法完全显示文件名(图10.5)：图10.5 输入的档名注意不可过长 选取档案后按下开启就可以加载程序中，若比对的序列很多时可以用鼠标圈选欲分析的序列后选择开启。
序列档案加载的时候程序会询问该序列为核酸序列或是蛋白质序列，点选好以后再点选Import就可以了(图10.6)：图10.6 载入时，会询问序列的性质，核酸序列或蛋白质序列接下来程序的左上方会出现使用者加载的序列(图10.7)，序列加载完成以后就可以开始进行比对的操作：图10.7 成功载入序列的画面进行比对前，先把欲比对的序列用鼠标进行圈选(图10.8)：图10.8 选取欲比对之序列只要按下或是从上方Align→Align Selected Sequence(图10.9)就会进行比对运算：图10.9按下Align→Align Selected Sequence进行比对运算好以后就会出现下面的画面(图10.10)；图10.10 比对完的结果 分析完成后画面(图10.11)会出现比对的相关结果，最下方是序列比对的图形，左边中间的区块所显示的图形为导引树(Guide tree)，用来表示序列之间的关连性。
多重序列比对的模型与算法
中南大学土木建筑学院 丁 超 陈武林 廖鸿浩
摘 要：本文就基因的多重序列比对，为设计合理的衡量比对好坏，建立多重序 列比对 SP 打分系统的的优化模型，并对随机 12 个原始序列进行检验得分为 161， 长度 44。在分析国内外序列比对算法及序列比对的优化问题本质的基础上，结合生 物免疫系统的特点提出一个基于免疫遗传算法的 MSA 方法。
其中 Z sore (bi , b j ) 表示由比对 B 对序列 Si 和 S j 导出的配 对比对的计分。
本文只讨论核酸（DNA）序列的比对，并定义 Z sore (bi , b j )
如下：
L
∑ Zscore (bi , bj ) = d (bir , bjr )
（式 2）
r =1
（式 3）
48
CATTCTTATTTCAAGAGATTTGATT---TTTGATTTTT
CATTTGATGGTTTGATATAT—TTTTTGACTT—TTTT
CATTCTTATTTTAAGAGATTTGATT---TTTGATTTTT
CATTCGATGGTTTGATATAT—TTTT—TGACTTTTTT
CTTCTTATGGAAGAGATTTGATT---TTTGAT—TTTT
表一 免疫遗传算法与遗传算法的比较
序列 算法
遗传算法
本题序列
长度
分值
49
674
验证序列
长度
分值
98
845
免疫遗传算法
47
795
93
986
上述实验结果表明，与遗传算法相比，本文给出的免疫 遗传算法不仅收敛的速度快，而且还可以求得更优的比对。
Clustalx多重序列比对现用图解教程(现用图解使用)
Clustalx 多重序列比对图解教程(By Raindy)本帖首发于Raindy'blog,转载请保留作者信息，谢谢！欢迎有写生物学软件专长的战友，加入生信教程写作群：13559330，接头暗号：你所擅长的生物学软件名称软件简介:CLUSTALX－是CLUSTAL多重序列比对程序的Windows版本。
Clustal X为进行多重序列和轮廓比对和分析结果提供一个整体的环境。
序列将显示屏幕的窗口中。
采用多色彩的模式可以在比对中加亮保守区的特征。
窗口上面的下拉菜单可让你选择传统多重比对和轮廓比对需要的所有选项。
主要功能：你可以剪切、粘贴序列以更改比对的顺序；你可以选择序列子集进行比对；你可以选择比对的子排列(Sub-range)进行重新比对并可插入到原始比对中；可执行比对质量分析，低分值片段或异常残基将以高亮显示。
当前版本:1.83PS:如果你是新手或喜欢中文界面,推荐使用本人汉化的Clustalx 1.81版链接地址:/index.php?Go=Show:ist&ID=7435 (请完整复制)应用:Clustalx比对结果是构建系统发育树的前提实例：植物呼肠孤病毒属外层衣壳蛋白P8(AA序列)为例流程：载入序列―>编辑序列―>设置参数―>完全比对―>比对结果1.载入序列：运行ClustalX，主界面窗口如下所图（图1），依次在程序上方的菜单栏选择“File”－“Load Sequence”载入待比对的序列，如图2所示，如果当前已载入序列，此时会提示是否替换现有序列(Replace existing sequences)，根据具体情形选择操作。
图1图22.编辑序列：对标尺(Ruler)上方的序列进行编辑操作，主要有Cut sequences(剪切序列)、Paste sequences(粘贴)、Select All sequences(选定所有序列)，Clear sequence Selection(清除序列选定)、Search for string(搜索字串)、Remove All gaps(移除序列空位)、Remove Gap-Only Columns(仅移除选定序列的空位)图33.参数设置：可以根据分析要求设置相对的比对参数。
生物信息学中多重序列比对算法研究
生物信息学中多重序列比对算法研究多重序列比对是生物信息学领域中的一个重要任务，它用于对多个生物序列进行比较和分析，从而揭示它们之间的共同点和差异。
多重序列比对广泛应用于基因组学、进化生物学和药物研发等领域，对于理解基因和蛋白质序列的功能和结构起着关键作用。
本文将介绍一些常见的多重序列比对算法及其应用。
1. 概述多重序列比对是通过将多个生物序列进行配对，找出相同和相似的区域以及揭示序列差异的一种方法。
它可以帮助研究人员理解进化相关的序列保守性、功能域、结构域和突变位点等信息。
多重序列比对算法的主要挑战在于在保证准确性和效率的前提下，应对序列长度和数量的增加所引起的计算复杂性增加。
2. 算法分类目前，多重序列比对算法可以分为两大类：多序列动态规划方法和高效启发式方法。
2.1 多序列动态规划方法多序列动态规划方法将多重序列比对问题转化为在一个多维矩阵中求解最优路径。
其中最著名的算法是Progressive MSA（渐进性多重序列比对算法）。
该算法以两两序列比对为基础，在不同的聚类层次上逐步合并序列，直到得到最终的多重序列比对结果。
另外一种常见的算法是POA（Partial Order Alignment），它通过构建序列树和部分序列的插入来进行多重序列比对。
2.2 高效启发式方法高效启发式方法通过使用一些策略和技巧来减少计算复杂性和提高算法效率。
其中最著名的算法是MUSCLE（Multiple Sequence Comparison by Log-Expectation），它使用迭代聚类和改进的目标函数来进行多重序列比对。
在实践中，MUSCLE通常比Progressive MSA更快并能够得到同样准确的结果。
另外一种常见的算法是MAFFT（Multiple Alignment using Fast Fourier Transform），它利用傅立叶变换的思想将多重序列比对问题转化为一个大规模矩阵相乘的问题，从而提高算法效率。
DNAMAN使用方法(图文教程)：多重序列比对
序列比对的理论基础是进化学说：如果两个序列之间具有足够的相似性，就推测二者可能有共同的进化祖先，经过序列内残基的替换、残基或序列片段的缺失、以及序列重组等遗传变异过程分别演化而来。
序列相似和序列同源是不同的概念，序列之间的相似程度是可以量化的参数，而序列是否同源需要有进化事实的验证。
物以类聚人以群分，就像你要了解一个人可以通过了解他的朋友一样，序列比对是从已知获得未知的一个十分有用的方法。
另外，物种亲缘树的构建都需要进行生物分子序列的相似性比较。
序列比对按照数目、范围和对象来分，可以分为：o两序列比对和多序列比对o全局比对和局部比对o核酸序列比对和氨基酸序列比对。
限于篇幅，今天只给大家介绍如何使用DNAMAN 8作核酸多序列比对。
多序列比对就是把两条以上可能有系统进化关系的序列进行比对的方法。
其意义在于它能够把不同种属的相关序列的比对结果按照特定的格式输出，并且在一定程度上反映它们之间的相似性。
首先，在解螺旋回复0628下载DNAMAN 8软件。
打开后可以看到以下界面：第一栏为主菜单栏，除了帮助菜单外，有十个常用主菜单；第二栏为工具栏；第三栏为浏览器栏。
打开File-New，将序列粘贴到弹出的窗口中，点击File-save,保存到指定的文件夹。
将所需比对的序列保存好以后，选中Sequence—Aligment—Multiple aligment sequence 进行多序列比较。
在弹出的窗口Sequence&Files中加载序列，File、Fold、channel、Database分别表示从文件、文件夹、channel和数据库中获取序列。
勾选窗口中的“DNA”，点击“下一步”。
在弹出的窗口Method中，“optimalaligment”最佳比对方式中有四个高大上的选项：Full Alignment（完全比对）、Prosile Aligment（轮廓比对）、New Swquence on Profile （轮廓上的新序列）、Fast Alignment（快速比对），本文选择了Fast Alignment，并且勾选了Try both strands(尝试使用双链)。
多序列比对
比对方法
1.手工比对方法 手工比对方法在文献中经常看到。因为难免加入 一些主观因素，手工比对通常被认为有很大的随意 性。其实，即使用计算机程序进行自动比对，所得 结果中的片面性也不能予以忽视。在运行经过测试 并具有比较高的可信度的计算机程序基础上，结合 实验结果或文献资料，对多序列比对结果进行手工 修饰，应该说是非常必要的
可以看看PRINTS数据库关于TRANSFERRIN 的比对信息， PRINTS数据库在自动比对的基础上 进行了手工编辑，查寻PRINTS数据库中关于 TRANSFERRIN这一类的比对信息，结果可以用模 体（motif）形式显示也可以用点击链接调用JAVA APPLET进行图形显示，下图是关于 TRANSFERRIN序列比对的局部图形，可见 PRINTS数据库中TRANSFERRIN一类由更多的序 列比对形成。
另外一些则是通过手工或自动方法根据基因家族构建二次数例如pfam是将一次库通过自动比对来构建的数据库它将大量具有结构相似性的序列归为一类比如各种不同种类动物的转铁蛋白的基因序列具有一定的相似性pfam将这些序列归为一类命名为transferrin我们可以在pfam查找transferrin来得到原始序列比对信息开头是一些注释信息然后给出了比对序列的名字再下是比对结果以开始并以结束
我们称比对前序列中残基的位置为绝对位 置。如序列Ⅰ的第3位的残基是甘氨酸G，则 绝对位置Ⅰ3就是甘氨酸，而不能变成任何其 它氨基酸。相应地，我们称比对后序列中残基 的位置为相对位置。显然，同一列中所有残基 的相对位置相同，而每个残基的绝对位置不同， 因为它们来自不同的序列。 绝对位置是序列本身固有的属性，或者说 是比对前的位置，而相对位置则是经过比对后 的位置，也就比对过程赋予它的属性。
Phe (F), Tyr (Y), Trp (W) Pro (P), Gly (G) Cys (C)
生物信息学 多重序列比对及系统发生树的构建
多序列比对及系统进化树的构建【实验目的】1、掌握使用Clustalx进行序列多重比对的操作方法；2、熟悉构建分子系统发生树的基本过程，掌握使用相关软件构建系统发生树的操作方法。
【实验原理】在现代分子进化研究中，根据现有生物基因或物种多样性来重建生物的进化史是一个非常重要的问题。
一个可靠的系统发生的推断，将揭示出有关生物进化过程的顺序，有助于了解生物进化的历史和进化机制。
对于一个完整的进化树分析需要以下几个步骤：⑴要对所分析的多序列目标进行比对。
⑵要构建一个进化树（phyligenetic tree）。
⑶对进化树进行评估，主要采用Bootstrap法。
进化树的构建是一个统计学问题，所构建出来的进化树只是对真实的进化关系的评估或者模拟。
如果采用了一个适当的方法，那么所构建的进化树就会接近真实的“进化树”。
模拟的进化树需要一种数学方法来对其进行评估。
CLUSTALX和MEGA软件能够实现上述的建树步骤。
CLUSTALX是Windows界面下的多重序列比对软件。
MEGA是多个软件的压缩包，功能极其强大，主要包括五个方面的功能软件：i，DNA和蛋白质序列数据的分析软件。
ii，序列数据转变成距离数据后，对距离数据分析的软件。
iii，对基因频率和连续的元素分析的软件。
iv，把序列的每个碱基/氨基酸独立看待（碱基/氨基酸只有0和1的状态）时，对序列进行分析的软件。
v，按照DOLLO简约性算法对序列进行分析的软件。
vi，绘制和修改进化树的软件。
【实验内容】1、使用CLUSTALX软件对一组蛋白质序列（leptin.txt）进行多重序列比对；2、使用MEGA 软件包构建上述DNA分子系统发生树。
【实验方法】一、用CLUSTALX软件对已知序列做多序列比对。
1、在NCBI数据库搜索人leptin的同源蛋白序列2、下载leptin的同源蛋白序列8-10条，以FASTA格式保存为leptin.txt文件。
2、双击进入CLUSTALX程序，点FILE进入LOAD SEQUENCE，打开leptin.txt文件。
Cluslx多重序列比对图解教程图解使用
C l u s l x多重序列比对图解教程图解使用Last updated at 10:00 am on 25th December 2020Clustalx 多重序列比对图解教程(By Raindy)本帖首发于,转载请保留作者信息，谢谢！欢迎有写生物学软件专长的战友，加入生信教程写作群：，接头暗号：你所擅长的生物学软件名称软件简介:CLUSTALX－是CLUSTAL多重序列比对程序的Windows版本。
Clustal X为进行多重序列和轮廓比对和分析结果提供一个整体的环境。
序列将显示屏幕的窗口中。
采用多色彩的模式可以在比对中加亮保守区的特征。
窗口上面的下拉菜单可让你选择传统多重比对和轮廓比对需要的所有选项。
主要功能：你可以剪切、粘贴序列以更改比对的顺序；你可以选择序列子集进行比对；你可以选择比对的子排列(Sub-range)进行重新比对并可插入到原始比对中；可执行比对质量分析，低分值片段或异常残基将以高亮显示。
当前版本:PS:如果你是新手或喜欢中文界面,推荐使用本人汉化的Clustalx 版链接地址: (请完整复制)应用:Clustalx比对结果是构建系统发育树的前提实例：植物呼肠孤病毒属外层衣壳蛋白P8(AA序列)为例流程：载入序列―>编辑序列―>设置参数―>完全比对―>比对结果1.载入序列：运行ClustalX，主界面窗口如下所图（图1），依次在程序上方的菜单栏选择“File”－“Load Sequence”载入待比对的序列，如图2所示，如果当前已载入序列，此时会提示是否替换现有序列(Replace existing sequences)，根据具体情形选择操作。
图1图22.编辑序列：对标尺(Ruler)上方的序列进行编辑操作，主要有Cut sequences(剪切序列)、Paste sequences(粘贴)、Select All sequences(选定所有序列)，Clear sequence Selection(清除序列选定)、Search for string(搜索字串)、Remove All gaps(移除序列空位)、Remove Gap-Only Columns(仅移除选定序列的空位)图33.参数设置：可以根据分析要求设置相对的比对参数。
3多重序列比对
Sreal − Srand Snorm = Sident − Srand
据此计算距离相似性得分DistanceAB为 据此计算距离相似性得分 DistanceAB=-log(Snorm) 完全不相似： Snorm=0 导出 DistanceAB=∞ 完全不相似： ∞ 完全相似： 完全相似： Snorm=1 导出 DistanceAB=0
3.生物信息学可以分成三个层次： 3.生物信息学可以分成三个层次： 生物信息学可以分成三个层次 第一个层次是实验者的应用， 第一个层次是实验者的应用，主要是根据实验工作者具体的需要 应用相应的网站来分析其实验中获取的数据， 应用相应的网站来分析其实验中获取的数据，如找新的蛋白质的功能 位点等。 位点等。 其次是一些从事生物信息学方法研究的需要某个生物信息学方法 的结果，在些基础上建立新的方法，如应用PSIBLAST方法构建相应 的结果，在些基础上建立新的方法，如应用 方法构建相应 的位置专一化得分矩阵即PSSM，这就需要将相应的软件下载并组合 的位置专一化得分矩阵即 ， 到某个程序中； 到某个程序中； 其三是重建该方法，找出其中的不足， 其三是重建该方法，找出其中的不足，然后对它作出相应的改进
构建导向树方法： 构建导向树方法：
有邻位加入法（ 有邻位加入法（Neighbour-Joining Method） ） 算术平均非加权配对组法（ 算术平均非加权配对组法（Unweighted Pari Group Method of Arithmetic Averages UPGMA） ）
W1=1.0+（3.25-1.0）/2=2.125 （ ） W2=1.0+(3.25-1.0)/2=2.125 W3=2.25+(3.25-2.25)/3=2.583 W4=1.5+(2.25-1.5)/2+(3.25-2.25)/3=2.208 W5=1.5+(2.25-1.5)/2+(3.25-2.25)/3=2.208
MAFFT多重序列比对图解教程
MAFFT多重序列比对图解教程2014年07月14日⁄ Bioinformatics ⁄字号小中大⁄暂无评论⁄阅读793 次[点击加入在线收藏夹]【絮语】一提到多重序列比对，很多人禁不住就想到ClustalW（Clustalx为ClustalW的GUI版），其实有一款多重序列比对软件－MAFFT，不论从比对速度（Muscle>MAFFT>ClustalW>T-Coffee），还是比对准确性（MAFFT>Muscle>T-Coffee>ClustalW）来说，其相比于ClustalW（或ClustalX）有过之而无不及，所以这里强烈推荐使用MAFFT这款多重比对软件。
PS: 不同比对软件的比较，有兴趣的童鞋可以下载这篇文章看看：Alignment uncertainty and genomic analysis. Science, 2008MAFFT官方网站：http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/支持平台：Mac OS X 、Linux、WindowsWindows 32位版本：http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/mafft-7.037-win32.zip64位版本：http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/mafft-7.037-win64.zip请根据自己操作系统选择相应版本下载图1 MAFFT主界面简明操作流程：1.载入序列文件将FASTA格式的待比对序列文件（如：TMV.fas）复制MAFFT的根目录下（当然也可以放任意位置，只有找得到），双击“mafft.bat”启动MAFFT，此时提示输入文件（Input file?），在@后面输入示例的TMV.fas，也可以直接将文件拖入窗口（注意有个+，说明当前是拖放状态），如下图所示：加载后回车，当显示“OK”时说明载入文件成功。
多序列比对 简书
多序列比对简书摘要：一、多序列比对简介1.多序列比对的概念2.多序列比对的作用3.多序列比对的应用领域二、多序列比对方法1.传统的多序列比对方法2.基于进化树的多序列比对方法3.基于统计模型的多序列比对方法三、多序列比对软件1.Clustal Omega2.MUSCLE3.MAFFT4.ProbCons四、多序列比对的结果分析1.一致性序列的确定2.进化树构建3.功能域分析五、多序列比对在生物学研究中的应用1.基因进化分析2.蛋白质结构预测3.基因组注释正文：多序列比对（Multiple Sequence Alignment, MSA）是一种将多个氨基酸或核苷酸序列在同一坐标系中进行比较的方法，通过比较不同序列之间的相似性和差异性，探讨它们的进化关系和生物学功能。
多序列比对在分子进化、蛋白质结构预测、基因组注释等领域有着广泛的应用。
多序列比对方法主要分为传统的多序列比对方法和基于统计模型的多序列比对方法。
传统的多序列比对方法通常采用基于距离的方法，例如最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）方法和动态规划方法（例如Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman 算法）等。
基于统计模型的多序列比对方法则通过建立序列间的统计模型来进行比对，例如利用核苷酸或氨基酸的组成、序列长度分布、局部序列比对等特征来建模。
多序列比对软件有很多，其中比较常用的有Clustal Omega、MUSCLE、MAFFT 和ProbCons 等。
这些软件在算法原理和实现上有所不同，但都能有效地完成多序列比对任务。
Clustal Omega 是一个基于迭代算法和优化聚类的软件，适用于大规模的多序列比对；MUSCLE 是一个采用简化分子进化模型和逐步比对策略的软件，适用于中等规模的多序列比对；MAFFT 是一个基于增量比对和优化搜索策略的软件，适用于小规模的多序列比对；ProbCons 是一个基于概率模型和蒙特卡洛搜索策略的软件，适用于高质量的多序列比对。
多序列比对 简书
多序列比对简书摘要：1.多序列比对的概念和意义2.多序列比对的方法3.多序列比对的应用实例4.多序列比对的未来发展趋势正文：一、多序列比对的概念和意义多序列比对是一种生物信息学技术，用于比较两个或多个生物序列之间的相似性。
在生物学研究中，多序列比对有着重要的应用价值，它可以帮助研究者了解生物序列之间的进化关系、功能和结构特征。
多序列比对可以为基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域的研究提供有力支持。
二、多序列比对的方法多序列比对的方法主要分为两类：基于距离的比对方法和基于相似性的比对方法。
1.基于距离的比对方法：这类方法通过计算序列之间的距离来衡量它们的相似性。
常见的距离计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离、皮尔逊距离等。
2.基于相似性的比对方法：这类方法通过比较序列之间的相似性来衡量它们的相似性。
常见的相似性计算方法有PAM 矩阵、BLOSUM 矩阵等。
三、多序列比对的应用实例多序列比对在生物信息学领域有着广泛的应用，以下是一些典型的应用实例：1.基因组学：通过多序列比对，可以研究基因组之间的差异和进化关系，揭示物种间的亲缘关系。
2.蛋白质组学：通过多序列比对，可以研究蛋白质序列之间的相似性和功能保守性，为蛋白质功能预测和药物设计提供依据。
3.代谢组学：通过多序列比对，可以研究代谢物之间的相似性和生物活性，为代谢性疾病的诊断和治疗提供依据。
四、多序列比对的未来发展趋势随着生物信息学技术的不断发展，多序列比对在未来将呈现出以下发展趋势：1.算法的优化和提高：随着计算能力的提升，未来的多序列比对方法将更加高效、准确。
2.跨学科的应用：多序列比对技术将在生物学、医学、药物学等多个领域发挥更大的作用。
氨基酸多重序列比对
氨基酸多重序列比对
每个氨基酸的比对是相互独立的那么对于其中空位的部分,正在一条序列上的空位,另一条序列上就是插入
序列比对（alignment）：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。
术语“序列比对”也指构建上述比对或在潜在的不相关序列的数据库中寻找significantalignments。
基本信息
用途语言进化的研究理论基础进化学说重要性对算法的研究具有非常重要的意义
正文
序列比对（alignment）：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。
将两个或多个序列排列在一起，标明其相似之处。
序列中可以插入间隔（通常用短横线“-”表示）。
对应的相同或相似的符号（在核酸中是A,T（或U）,C,G，在蛋白质中是氨基酸残基的单字母表示）排列在同一列上。
这一方法常用于研究由共同祖先进化而来的序列，特别是如蛋白质序列或DNA序列等生物序列。
在比对中，错配与突变相应，而空位与插入或缺失对应。
序列比对还可用于语言进化或文本间相似性之类的研究。
术语“序列比对”也指构建上述比对或在潜在的不相关序列的
数据库中寻找significantalignments。
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第十章 多重序列比對 Vector NTI的多重序列比對程式和其他的比對軟體比較起來非常的方便實用，操作介面也很簡單，比對的結果可以存取和輸出。
NTI有兩種序列比對程式，一種為AlignX，可以用在核酸序列和蛋白質序列比對；另一種為AlignX Blocks，只能用在蛋白質序列比對。
如何開始進行序列比對？使用者可以從程式集開啟檔案(圖10.1)：圖10.1 由程式集開啟AlignX 或者是從主程式中開啟(圖10.2)：圖10.2 由主程式開啟AlignX 使用者也可以在主程式(圖10.3)具有操作序列的情況下開啟AlignX-Align Selected Molecules，使用者的序列會直接載入到AlignX中：圖10.3 在操作序列的情況下開啟AlignX的方法 開啟AlignX之後，使用者會見到圖10.4的畫面：圖10.4在操作序列的情況下開啟AlignX首先使用者要把序列載入Vector NTI程式中，可以點選或者從左上方的Project→Add Files把序列檔案載入，請注意檔案名不可以過長，檔名過長會造成程式進行比對時無法完全顯示檔名(圖10.5)：圖10.5 輸入的檔名注意不可過長 選取檔案後按下開啟就可以載入程式中，若比對的序列很多時可以用滑鼠圈選欲分析的序列後選擇開啟。
序列檔案載入的時候程式會詢問該序列為核酸序列或是蛋白質序列，點選好以後再點選Import就可以了(圖10.6)：圖10.6 載入時，會詢問序列的性質，核酸序列或蛋白質序列接下來程式的左上方會出現使用者載入的序列(圖10.7)，序列載入完成以後就可以開始進行比對的操作：圖10.7 成功載入序列的畫面進行比對前，先把欲比對的序列用滑鼠進行圈選(圖10.8)：圖10.8 選取欲比對之序列只要按下或是從上方Align→Align Selected Sequence(圖10.9)就會進行比對運算：圖10.9按下Align→Align Selected Sequence進行比對運算好以後就會出現下面的畫面(圖10.10)；圖10.10 比對完的結果 分析完成後畫面(圖10.11)會出現比對的相關結果，最下方是序列比對的圖形，左邊中間的區塊所顯示的圖形為導引樹(Guide tree)，用來表示序列之間的關連性。
右邊的圖形則是表示序列比對的計算分數和分佈範圍的關係。
右邊的區塊分成三個部分：最上面的圖形是所有序列比對的相似度（Similarity）分析；中間的圖形是所有序列的相同度(Identity)分析；下方的圖形是表示序列和所有序列之間的共有序列（Consensus sequence）的分析。
圖形的縱軸是計算的分數，橫軸是序列的長度，相似度和相同度越高則分數越高，圖形的值就會越大。
圖形可以用滑鼠去選擇特定的範圍，下方的序列顯示就會跳到該選擇範圍：圖10.11下方為序列比對的圖形，左邊中間為圖形的導引樹，右邊為序列比對的計算分數和分佈範圍和BLAST的分析一樣，使用者可以設定圖形表示的方式。
把游標移到圖形上方按下滑鼠右鍵點選Plot Setup：圖10.12 設定圖形表示的方式使用者就可以根據自己的喜好設定圖形的表示方式(圖10.12-13)：圖10.13 設定完圖形表示方法後的結果 圖形要進行輸出的時候，只要把游標移到圖形上方，按下滑鼠右鍵選擇Camera 就可以複製圖形到其他檔案中。
在導引樹(Guide tree)的欄位部分，使用者可以看到NTI程式根據比對的結果將序列分群。
以圖10.14為例，使用者可以看到Guide tree將ABC和斑馬魚海大基因歸為同一群，這表示ABC和斑馬魚海大基因是具有比較親近的關係。
圖10.14 導引樹序列名稱後面括號中的數值是表示tree的長度，正負號表示方向。
數值越大長度就會越長。
Guide tree也可以進行輸出，只要把游標移動到guide tree上方，按下滑鼠右鍵點選Camera就可以進行輸出，也可以選擇最下方的Export Guide tree輸出成特定的檔案再用相關軟體打開。
Note：Guide tree不是演化樹（Phylogenetic tree）。
這兩種樹的計算方式不同，不能混為一談。
如果要進行演化樹的分析必須使用其相關軟體，NTI不支援畫演化樹的功能。
在程式下方的比對圖形可以用滑鼠拉動下方的捲軸移動，程式會根據序列相似度及相同度的程度不同給予不同的顏色(圖10.15)，下方Consensus的部分也會依相似度及相同度的程度來表示。
想要更改顏色跟Consensus的設定只要從程式上方選取View →Display Setup進入設定畫面：圖10.15 設定序列片段不同顏色如此使用者就可以根據自己的喜好來設定顯示的條件。
若程式分析的結果不是很滿意，使用者可以進行手動排列(圖10.16)。
只要將游標移到排列的結果上方，按下滑鼠右鍵選擇Edit Alignment，或者從上方從程式上方選View→Edit Alignment進入：圖10.16 手動排列比對使用者只要利用滑鼠反白標記想要移動的序列區段後，就可以使用下方的綠色箭頭按鈕進行前後移動(圖10.17)：圖10.17 選取要編輯設定區塊也可以在反白的部分按下滑鼠右鍵，點選最下方的選項插入Gap進行調整(圖10.18)：圖10.18 點選最下方的選項插入Gap進行調整調整完畢後按下OK鍵或者是Apply鍵就完成重新排比，如下圖所示，圖10.19是調整前的結果，圖10.20則是調整後的結果：圖10.19 調整前的結果圖10.20 調整後的結果序列排列的前後順序可以手動移動，將要移動的序列用滑鼠點選拖曳就可進行移動(圖10.21)：圖10.21 選取序列利用拖曳方式進行移動如果想要把某一序列從比對中移除(圖10.22)，可以點選序列後按滑鼠右鍵，選擇第二個項目後按確定移除：圖10.22 選擇Remove移除序列如果想要加入其他序列進行重新比對，可以將欲加入的序列反白，接著點選或者從Align→Add Selected To Alignment將序列加入比對(圖10.23)：圖10.23 選擇Add Selected To Alignment增加序列想要將某一序列從程式中完全移除的話可以將序列反白後，按滑鼠右鍵選擇第二個項目：圖10.24將序列從程式中完全移除，選擇Delete使用者想要將序列比對輸出，可以先點滑鼠右鍵後，選擇Camera(圖10.25)：圖10.25 利用Camera 將序列輸出在這個Camera選項中，Format有兩種格式可以選擇，第一個是Metafile，選擇此格式序列會以圖形檔的形式輸出，注意Metafile不會一次輸出全部的序列比對結果，只會輸出螢幕中顯示的部分（有點像Print Screen的快照功能），想要將所有比對輸出必須多次的使用Metafile輸出，圖10.26是使用兩次Metafile格式輸出的結果，第一次輸出序列1到109，第二次是110到218：圖10.26 使用兩次Metafile格式輸出的結果如果選擇Text的格式輸出，使用者可以在Range的項目中選擇所有比對的結果，或者是輸出特定的比對區域。
Wrap sequences可以設定換行的長度，預設值是50，表示每50個acid將會自動換行，Exclude consensus選項可以選擇是否將Consensus Sequence輸出。
注意輸出後會因為NTI格式的問題造成排列顯示不整齊，使用者必須將字型大小和格式進行調整，非常麻煩，不建議使用此格式輸出。
圖10.27是以每100個nucleotide換行做輸出的結果，排列顯示既不整齊也不美觀。
圖10.27 以每100個nucleotide換行做輸出 另外一種輸出的方式是使用列印功能(圖10.28)，使用者可以按下滑鼠右鍵選擇Print Preview，在列印預覽畫面中程式會詢問是否選擇顯示Consensus Sequence，確定後按下OK：圖10.28 使用列印的方式輸出接者按下左上方Print鍵：圖10.29 在列印的選項中，選擇Adobe PDF 輸出電子圖在印表機的選項(圖10.29)選擇用Adobe PDF或者是其他形式，按下確定就可以輸出成電子圖檔，如此一來就可以一次將全部比對的結果輸出，並兼顧到畫面美觀。
序列比對完成後使用者可以將比對結果儲存：從程式左上方Project→Save或是Save As 的選項儲存。
Import /Export MSF：序列比對的檔案可以MSF的格式輸出(圖10.30)，此格式的檔案可以用其他的序列比對軟體進行後續的修改，也可將既有的MSF格式的檔案輸入到AlignX，程式就會自動比對。
要進行輸入或是輸出只要從程式左上方Project→Export /Import MSF Format中進行操作即可：圖10.30 輸出MSF格式Align Selected Using Profile：如果按下或是上方Align→Align Selected Using Profile的選項時，程式會要求使用者選擇一條序列作為基準序列進行後續的比對動作(圖10.31)：圖10.31 使用Align Selected Using Profile，要先選擇一條序列作為基準進行比對以這個操作為例選擇EF527821的話，比對完以後EF527821會變成比對序列中的第一條序列(圖10.32)：圖10.32其他分析操作皆和Align Selected Sequence是一樣的。
Identity Table：從程式上方Align→Show Identity Table使用者可以看到一個表(圖10.33)：圖10.33 使用Identity Table作序列的比較這個圖表將各序列之間的Identity做了一個整理，只要交叉對照就可以知道序列之間的Identity，其單位為百分比。
EF527821和ABC的Identity為45%；ABC和DQ30513的Identity為85%。
除了Identity之外，使用者還可以改成其他的表示方式，可以選擇左上方的圖示：表示顯示Consensus（只是用於蛋白質序列）；表示顯示guide tree 的distance。
這個圖表可以利用右上方的做列印或者點選進行輸出。
Alignment Setup：想要調整序列比對的計算條件跟參數可以從或是Align→Alignment Setup進行更改(圖10.34)：圖10.34 使用Alignment Setup，調整序列比對的計算條件跟參數使用者可以在這個視窗內更改設定和參數，除非對Alignment的計算方式有特殊需求，在此不建議擅自更改任何參數和設定。