第三章 序列特征分析
第三章 BLAST与序列特征分析
输入“dir”-〉回车 察看bin文件夹下内容
bin文件夹下包含以 .exe为后缀的程序文件 以及这次实习需要用 到的数据可文件“bd” 和目标序列文件“in”
•空格键翻页 •输入“q”跳出
输入“more db.fas”-〉回车察看db文件内容
输入“makeblastdb –in db.fas –dbtype prot”-〉回车 对db数据库进行格式化
用于新的DNA序列和 ESTs的分析，可转译 搜索序列 用于寻找数据库中没有 标注的编码区，可转译 数据库序列 转译搜索序列与数据库 序列
tblastn
Protein
Nucleotide
tblastx
Nucleotide
Nucleotide
以Blastx为例：
目标序列为ATG AGT ACC GCT AAA l TTA GTT AAA TCA AAA GCG ACC AAT CTG CTT TAT ACC CGC
l
登陆NCBI的FTP下载blast程序
l
l
本地数据库的构建
由fasta格式的序列组成
查看db文件
数据库的格式化
makeblastdb命令用于数据库的格式化：
makeblastdb常用参数 -in database_name 需要格式化的数据库名称 -dbtype nucl/prot 待格式化数据库的序列类型 （核苷酸选nucl；蛋白质选prot) 例：makeblastdb -in db -dbtype prot
对蛋白质数据库“db”进行格式化
localblast包含五个blast子程序: blast [option1] [option2] [option3] *可在dos下输入各个blast查看各个参数的意义及使用 三个必需参数 -db database_name,数据库名称,比对完成格式化的数据库； -query input_file,搜索文件名称； -out output_file,BLAST结果文件名称； 两个常用参数 -evalue expectation，期待值,默认值为10.0，可采用科学计数法来 表示，如1e-5； -outfmt 比对显示选项，其具体的说明可以用以下的比对实例说明 例：blastx -db db -query in -out out -evalue 2e-5 -outfmt 7 (表格显 示比对结果)
第3章 平稳时间序列分析(1)
第3章平稳时间序列分析本章教学内容与要求：了解时间序列分析的方法性工具；理解并掌握ARMA 模型的性质；掌握时间序列建模的方法步骤及预测；能够利用软件进行模型的识别、参数的估计以及序列的建模与预测。
本章教学重点与难点：利用软件进行模型的识别、参数的估计以及序列的建模与预测。
型来息。
t x 为t x 的1阶差分： ▽1t t t x x x --=对1阶差分后的序列再进行一次1阶差分运算称为2阶差分，记▽2tx 为t x 的2阶差分：▽2t x =▽t x -▽1-t x以此类推，对p-1阶差分厚序列再进行一次1阶差分运算称为p 阶差分。
记▽p t x 为t x 的p 阶差分：▽p t x =▽p-1t x -▽p-11-t x （二）k 步差分kt x 为t x 的10,,1t = 10,,2 = 即2阶差分序列▽2t x ：3，22，-63，-54，-6，16，-52，-40，10,,3t = 2步差分：▽29x x x 133=-= ▽234x x x 244=-=……▽2-28x x x 81010=-=即2步差分序列：9，34，-7，-26，12，21，-16，-28 二、延迟算子（滞后算子） （一）定义延迟算子类似于一个时间指针，当前序列值乘以一个延迟算子，就相x因此，15-18+6=343-30+9=222.k 步差分▽k =t k t k t k t t x )B 1(x B x x x -=-=--三、线性差分方程在实践序列的时域分析中，线性差分方程是非常重要的，也是极为有效的工具，事实上，任何一个ARMA模型都是一个现象差分方程。
因此，ARMA模型的性质往往取决于差分方程的性质。
为了更好地讨论ARMA 模型的性质，先简单介绍差分方程的一般性质。
设,，方程两边同除以，得特征方程（这是一个一元p次方程，应该至少有p个非零实根，称这p个实根为特征方程（3）的特征根，不防记作.特征根的取值情况不同，齐次线性差分方程的解会有不同的表达形式。
第三章-季节ARIMA模型
第三章 季节时间序列模型在某些时间序列中, 存在明显的周期性变化。
这种周期是由于季节性变化（包括季度、月度、周度等变化）或其他一些固有因素引起的。
这类序列称为季节性序列。
在经济领域中, 季节性序列更是随处可见。
如季度时间序列、月度时间序列、周度时间序列等。
处理季节性时间序列只用以上介绍的方法是不够的。
描述这类序列的模型之一是季节时间序列模型(seasonal ARIMA model), 用SARIMA 表示。
较早文献也称其为乘积季节模型（multiplicative seasonal model ）。
3.1 季节时间序列模型的建立设季节性序列（月度、季度、周度等序列都包括其中）的变化周期为s, 则通常时间间隔为s 的观测值之间存着一定的相关关系。
1.季节差分: 消除季节单位根与非季节时间序列模型一样, 当存在季节单位根时, 即季节性时间序列yt= yt – s + ut, 则首先用季节差分的方法消除季节单位根，即yt - yt – s.季节差分算子定义为， ∆s = 1- L s 也称为s 阶差分, 则对yt 进行一次季节差分表示为∆s y t = (1- L s ) y t = y t - y t - s若非平稳季节性时间序列存在D 个季节单位根, 则需要进行D 次季节差分之后才能转换为平稳的序列。
即∆s D y t = (1- L s ) D y t2.季节自回归算子与移动平均算子: 描述季节相关性类比一般的时间序列模型, 序列xt=(s Dyt 中含有季节自相关和移动平均成份意味着,1221221t t s t s P t Ps t t s t s t Qs x x x x u u u u αααβββ------=++++++++即∆s D y t 可以建立关于周期为s 的P 阶自回归Q 阶移动平均季节时间序列模型。
A P (L s ) ∆s D y t =B Q (L s ) u t (2.60)其中(P (Ls)=(1-(1 Ls-(2 L2s-(P LPs)称为季节自回归算子; (Q (Ls) =(1+(1Ls+(2 L2s+(Q LPs)称为季节移动平均算子（注意季节自回归项和季节移动平均项的表示方法, 例如P 、Q 等于2时, 滞后算子应为(Ls)1 = Ls, (Ls)2 = L2s ）。
第三章平稳时间序列分析
t Pp t tt tt x B x x B x Bx x===---221第3章 平稳时刻序列分析一个序列通过预处理被识不为平稳非白噪声序列，那就讲明该序列是一个蕴含着相关信息的平稳序列。
3.1方法性工具 3.1.1差分运算 一、p 阶差分记t x ∇为t x 的1阶差分：1--=∇t t t x x x记t x 2∇为t x 的2阶差分：21122---+-=∇-∇=∇t t t t t t x x x x x x以此类推：记t p x ∇为t x 的p 阶差分：111---∇-∇=∇t p t p t p x x x 二、k 步差分记t k x ∇为t x 的k 步差分：k t t t k x x x --=∇3.1.2延迟算子 一、定义延迟算子相当与一个时刻指针，当前序列值乘以一个延迟算子，就相当于把当前序列值的时刻向过往拨了一个时刻。
记B 为延迟算子，有 延迟算子的性质：1.10=B 2.假设c 为任一常数，有1)()(-⋅=⋅=⋅t t t x c x B c x c B3.对任意俩个序列{t x }和{t y }，有11)(--±=±t t t t y x y x B 4.n t t n x x B -= 5.)!(!!,)1()1(0i n i n C B C B i n i i n ni i n-=-=-∑=其中二、用延迟算子表示差分运算 1、p 阶差分 2、k 步差分3.2ARMA 模型的性质 3.2.1AR 模型定义具有如下结构的模型称为p 阶自回回模型，简记为AR(p):ts Ex t s E Var E x x x x t s t s t t p tp t p t t t ∀=≠===≠+++++=---,0,0)(,)(,0)(,0222110εεεσεεφεφφφφε(3.4)AR(p)模型有三个限制条件：条件一：0≠p φ。
那个限制条件保证了模型的最高阶数为p 。
第三章序列特征分析
第三章序列特征分析序列特征分析是指对一组序列数据进行统计和分析，以揭示其中的规律和特征。
序列数据是指按照时间、空间或其他顺序排列的一系列数据点，例如时间序列、基因序列、文本序列等。
序列特征分析可以为后续的模式识别、预测等任务提供基础和指导。
序列特征分析可以从多个角度进行，下面将从统计特征、频域特征和时域特征三个方面进行阐述。
首先是统计特征。
统计特征是对序列数据的基本统计性质进行分析，包括均值、方差、最大值、最小值等。
通过计算这些统计特征，可以了解序列数据的整体情况、分布和变化趋势。
例如，对于时间序列数据，可以计算每个时间点的均值和方差，从而了解序列的平均水平和波动程度。
对于文本序列数据，可以计算每个单词的频率和出现次数，从而了解序列中各个单词的重要程度。
其次是频域特征。
频域特征是通过对序列数据进行傅里叶变换或小波变换等操作，将序列转换到频域空间进行分析。
频域特征可以揭示序列的周期性和频率特征。
例如，对于时间序列数据，可以通过傅里叶变换将其转换到频域空间，然后计算频谱密度和功率谱等特征，从而了解序列中各个频率成分的贡献程度和频率分布情况。
对于基因序列数据，可以通过小波变换将其转换到频域空间，然后计算频谱图和小波系数等特征，从而了解序列中各个频率成分的存在情况和变化趋势。
最后是时域特征。
时域特征是对序列数据的时间关系和动态变化进行分析。
时域特征可以反映序列的局部和全局特征、趋势和周期性。
例如，对于时间序列数据，可以计算序列的自相关函数和互相关函数，从而了解序列中各个时间点的相关性和依赖关系。
对于文本序列数据，可以计算序列的熵和互信息等特征，从而了解序列中的信息量和信息交互程度。
在进行序列特征分析时，还需要注意一些常见的问题和挑战。
首先是序列数据的预处理和归一化。
由于序列数据的长度和取值范围可能不同，需要对其进行预处理和归一化，以保证分析的准确性和一致性。
其次是序列数据的特征提取和选择。
由于序列数据的维度可能很高、冗余和噪声较多，需要选择合适的特征提取方法和特征选择方法，以降低维度和提高分析效果。
2-蛋白质序列特征分析-生物信息学
TMPRED在线网页
生命科学学院
用TMPRED分析P51684序列所得到的可能的 7个跨膜螺旋区
生命科学学院
生命科学学院
用TMPRED分析P51684序列所得到的7个可 能的跨膜螺旋区的相关性列表
用TMPRED分析P51684序列所得到的7个可 能的跨膜螺旋区的建议的跨膜拓扑模型
生命科学学院
生命科学学院
蛋白质的亲水性或疏水性
氨基酸的亲疏水性是构成蛋白质折叠的主要驱 动力，一般通过亲水性分布图（hydropathy profile）
反映蛋白质的折叠情况。蛋白质折叠时会形成疏水
内核和亲水表面，同时在潜在跨膜区出现高疏水值 区域，据此可以测定跨膜螺旋等二级结构和蛋白质
表面氨基酸分布。
生命科学学院
跨膜的能力。 前导肽一般具有以下特性：（1）带正电荷的碱性氨基酸（特 别是精氨酸）含量较为丰富，它们分散于不带电荷的氨基酸 序列之间；（2）缺失带负电荷的酸性氨基酸；（3）羟基氨 基酸（特别是丝氨酸）含量较高；（4）有形成两亲（既有亲 水又有疏水部分）α-螺旋结构的能力。
生命科学学院
利用SIGNALP分析蛋白质的前导肽
蛋白质的前导肽—LEADER PEPTIDE
生命科学学院
前导肽是信号肽的一种。在线粒体蛋白质的跨膜转运过 程中，通过线粒体膜的蛋白质在转运之前大多数以前体形式 存在，它由成熟蛋白质和N端延伸出的一段前导肽共同组成。 迄今已有40多种线粒体蛋白质前导肽的一级结构被阐明，它 们约含20~80个氨基酸残基，当前体蛋白跨模时，前导肽被一 种或两种多肽酶所水解转变成为成熟蛋白质，同时失去继续
蛋白质空间结构
蛋白质分子只有处于它自己特定的空间结构情况下，才能获得 它特定的生物活性，空间结构稍有破坏，就很可能会导致蛋白 质生物活性的降低甚至丧失，因为它们的特定的结构允许它们 结合特定的配体分子。
时间序列分析--第三章平稳时间序列分析
2019/9/23
课件
25
Green函数递推公式
原理 xt( BG )x(tB )tt (B)G(B)t t
方法
待定系数法
递推公式
2019/9/23
G G0j 1k j1kGjk， j1,2, ,其中 k 0k ,k ,kpp
非齐次线性差分方程的通解
齐次线性差分方程的通解和非齐次线性差分方程的
特解之和 z t
zt ztzt
2019/9/23
课件
10
3.2 ARMA模型的性质
AR模型（Auto Regression Model） MA模型（Moving Average Model） ARMA模型（Auto Regression Moving
2019/9/23
课件
38
例3.5:— (4 )x t x t 1 0 .5 x t 2t
自相关系数不规则衰减
2019/9/23
课件
39
偏自相关系数
定义
对于平稳AR(p)序列，所谓滞后k偏自相关系数就 是指在给定中间k-1个随机变量 的 xt1,xt2, ,xtk1 条件下，或者说，在剔除了中间k-1个随机变 量的干扰之后， x 对 tk x影t 响的相关度量。用数 学语言描述就是
2019/9/23
课件
29
例3.3:求平稳AR(1)模型的协方差
递推公式
k 1k11k0
平稳AR(1)模型的方差为
0
2
1 12
协方差函数的递推公式为
k
1k
2 112
,k1
2019/9/23
课件
第二章 分类阶元,第三章特征分析
二、基本阶元
种及其概念
林奈：种是由具有相似形态特征的个体组成， 同种个体永远保持同一类型。 要点：物种不变，形态是划分种的一个标准； 另一标准是杂交不育，即 生殖隔离。 达尔文：物种演变－－种间连续－－人为单元 物种不变－－种界分明－－客观存在 要点：进化论证明物种在变，变的物种在理论 上否定了自己的存在；而分类学又肯定 了物种的存在，存在的理论依据却是不 变。
烟青虫
棉铃虫
1
2
（二）、数值分类分析法
1、特征数值化
只有数值化后才能在计算机上进行数学运算。 根据特征的不同类型，数值化的编码也不同。 一般可分为以下几类：
数值特征：体长、数量、比例、生理生化数值等 二态特征：“1、0”或“＋、－”，“Nc”(缺项) 有序多态特征：刻点、刺等 无序多态特征：膜翅、鳞翅、半翅、缨翅等
四、种上阶元
2、科(family)
包括一个或一群有共同起源的属，同其他科有明 显的间断。一般有相似的生态学或生物学习性，分布 广泛，多为世界性的。
建立新科时必须提出一个模式属予以固定。命名 时在模式属的词干上加词尾－idae。如粉蝶科 Pieridae。模式属Pieris。有的科很大，又分为若干 亚科，其亚科的词尾一般为－inae;有的亚科又分为很 多族，其词尾是－ini。
三、种下阶元
2、生态型(ecotyps)： 同一种内在体型、颜色和斑纹等方面有 显著的差异。 如：蛱蝶的春型和夏型；蚜虫的有翅、无 翅，飞虱的长翅、短翅型等；龟纹瓢虫的 二斑、四斑和隐斑型等；东亚飞蝗的群居 型与散居型等；棉铃虫、粘虫、尺蛾等幼 虫的斑纹、体色等变异。
三、种下阶元
3、宗或品种(race)： 此术语用途广，不同领域其含义不尽 相同。 生态学中指在不同环境下分化而成的 种内不同表现型，称为生态宗 （ecological race)。多用于早期的分类 学和生态学文献。
核酸序列特征分析
核酸序列特征分析核酸序列特征分析是生物信息学研究中重要的一个方面。
它可以帮助我们更深入地理解基因组及基因表达研究。
本文旨在介绍核酸序列特征分析，其中包括核酸序列分析、核酸序列特征抽取和质粒抽取等内容。
首先，介绍核酸序列分析，其中包括特征分类、序列特征检测、序列分类和序列比对等。
核酸特征分类是将核酸序列分为有用的和无用的，从而排除噪声。
核酸序列特征检测包括对不同类型的基因、基因组表达、基因功能和结构等特征的检测，以及比较不同物种序列或不同基因组结构的检测。
核酸序列分类是用特征抽取技术分析序列长度，以确定序列的分类及特征。
序列比对是比较两个或多个序列的相似性，以发现可能的相似性或共同特征。
其次，介绍核酸序列特征抽取。
它分为特征抽取和质粒抽取两大类。
特征抽取的主要目的是抽取出序列的非特定特征，比如k-mer特征，基于序列单位的反向字典学习（RLD）等方法。
质粒抽取的目的是抽取出序列以及其表达周围的特定特征，比如突变、位点突变、基因连接等。
特征抽取是对序列的概括，抽取出重要的特征，而质粒抽取是对序列表达的概括，可以捕捉到序列的精细结构信息。
最后，介绍核酸序列特征分析的一些应用。
一方面，核酸序列特征分析可以用于揭示基因组结构和功能特征。
例如，可以利用序列比对技术对不同物种序列进行对比，揭示出不同物种的关键基因。
另一方面，核酸序列特征分析也可以用于揭示表达调控机制。
例如，可以用特征分类和序列特征抽取技术，结合表达评价结果，探索基因表达调控的内在机制。
综上所述，核酸序列特征分析是生物信息学研究中重要的一个方面。
它可以用来探索基因组结构和功能特征，揭示表达调控机制，改进基因调控机制，为临床实验提供分析指导，并帮助我们更加深入地了解基因组研究和基因表达研究。
因此，核酸序列特征分析的研究将给生物信息学领域带来许多新的机会。
生物信息学讲义——序列特征分析
生物信息学讲义——序列特征分析生物信息学是一门应用生物学、计算机科学和统计学等多学科知识的交叉学科。
其中，序列特征分析是生物信息学中的一个重要研究领域。
它涉及到对生物学序列的各类特征进行提取、分析和解释的过程，可以用于从序列数据中推断生物功能、结构和进化等信息。
序列特征分析的首要任务是对生物学序列进行特征提取。
常见的生物学序列包括DNA序列、RNA序列和蛋白质序列等。
这些序列通常以一串字符的形式保存，比如以“A”、“T”、“G”、“C”表示DNA序列中的碱基。
通过使用序列分析工具，可以将这些字符转化为序列特征的数值表示，以方便后续的计算和分析。
在序列特征分析中，常用的特征包括序列长度、碱基或氨基酸组成、序列重复性、序列保守性、二级结构等。
其中，序列长度是最基本的特征，可以直接从序列中读取得到。
碱基或氨基酸组成是指序列中各类碱基或氨基酸的相对含量。
序列重复性是指序列中出现的重复单元的种类和数量。
序列保守性是指序列在不同物种或不同基因中的保守程度，用于推断序列的功能和进化关系。
二级结构是指蛋白质序列中各个氨基酸的空间排列方式，用于推断蛋白质的结构和功能。
在实际应用中，序列特征分析可以帮助研究人员理解生物系统的结构和功能。
例如，通过分析DNA序列中的启动子、编码区和调控元件等特征，可以推断基因的结构和转录调控机制。
通过分析蛋白质序列中的保守模体和功能域等特征，可以推断蛋白质的功能和进化关系。
通过分析RNA序列的二级结构和稳定性等特征，可以推断RNA的折叠方式和功能。
为了完成序列特征分析的任务，研究人员通常会借助各种生物信息学工具和算法。
比如，BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的序列比对工具，可以通过比对已知序列库中的序列，从而推断未知序列的一些特征和功能。
HMM（Hidden Markov Model）是一种常用的序列模型，可以用于推断未知蛋白质序列的二级结构和功能。
生物信息学讲义-序列特征分析
04
转录组测序数据分析
转录组测序技术简介
高通量测序技术
利用第二代测序技术（NGS），如Illumina、I息。
单细胞测序技术
针对单个细胞进行转录组测序，揭示细胞间的基因表达差 异和细胞异质性。
长读长测序技术
如PacBio和Oxford Nanopore等平台的测序技术，能够直 接读取全长转录本，提供更准确的基因结构和表达信息。
基因组注释规范
为了保证基因组注释的准确性和可比性，需 要遵循一定的注释规范。常用的基因组注释 规范包括Gene Ontology（GO）注释规范
、Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes（KEGG）注释规范等。这些规 范提供了标准的词汇表和注释方法，使得不 同研究之间的注释结果可以相互比较和交流
复杂疾病易感基因的鉴定 与功能研究
单基因遗传病致病基因的 定位与克隆
药物靶点预测与验证
药物靶点的结构优化与药 物设计
利用高通量测序技术验证 药物靶点的有效性
基于生物信息学方法预测 药物靶点
01
03 02
个性化医疗方案制定
基于基因组信息的个性化用药指导 针对特定人群的精准医疗方案制定 基于生物标志物的疾病预警与诊断
基因表达量计算
根据比对结果，统计每个基因或转录本的表达量，常用方法包括RPKM、FPKM、TPM 等。
差异表达分析
比较不同样本或条件下的基因表达量，找出显著差异表达的基因或转录本，揭示生物学 过程中的关键调控因子。
功能注释和富集分析
对差异表达基因进行功能注释和富集分析，了解其在生物学过程中的作用和调控网络。
05
非编码RNA研究
非编码RNA类型及功能
序列分析的原理和方法+结构的预测+全序列分析和进化分析
(一)几种主要记分法
所谓记分法（scoring method）是 将被分析的序列中的元素通过某 种手 段转化为简单的、直观的、便于计算 机处理的数值的方法。
生物信息学将被分析的序列中的氨基 酸或核苷酸称为“元素”。
记分法主要有如下几种：
1.性质矩阵法
用能体现元素特征的理化性质来描述序列中出现的特定元素。
酸 序
2)项目开始
列 分
3)输入序列
File Menu---New PSeroqjueectnce Menu---Import
析 4)选择范围 Edit Menu--- Select All
步 骤 5)搜寻Blocks Alignment ---Search For
6)保存项目 File menu---save project
His-57---Asp-102---Ser-195 (H----------D-----------S)
高等生物至低等生物其丝氨酸蛋白酶均具有类似的功能和结构。将这些物种的 相应蛋白序列利用生物信息学上述方法进行分析，得到下图。
H------D------C/S
Alignment Block Motifs #
Sequence typeP: rotein
Score: BLOSUM-62
3)输入序列 4)选择范围 5) 搜寻Blocks 6) 保存项目 7) 转换成文本文件
另外，Clustal X也是多重序列对齐分析的常用软件。
·Gibbs Sampler
Regular Expression
Search Results
Keep m
len
Info.
+3
22
0.109
3
《序列特征分析》课件
优点
能够捕捉到序列中的复杂模度较高。
基于深度学习的特征提取
深度学习特征
适用场景
利用深度神经网络自动提取高层次的特征 表示，如循环神经网络（RNN）、卷积神 经网络（CNN）等。
适用于各种类型的序列数据，尤其适用于 长序列和复杂模式的数据。
3
辅助决策
通过对序列数据的特征提取和分析，可以为决策 者提供重要的参考信息，辅助决策过程。
序列特征分析的应用领域
01
金融领域
用于股票价格预测、金融市场趋势 分析等。
医学领域
用于疾病预测、生物信号分析等。
03
02
自然语言处理
用于文本情感分析、关键词提取等 。
能源领域
用于电力负荷预测、能源消耗分析 等。
04
02
序列特征提取方法
基于统计的特征提取
统计特征
基于数据样本的统计特性，如 均值、方差、偏度、峰度等，
用于描述数据分布情况。
适用场景
适用于具有明显统计特性的序 列数据，如时间序列分析、股 票价格序列等。
优点
简单易行，计算量较小。
缺点
对非线性、非稳定数据表现不 佳。
基于频谱的特征提取
频谱特征
通过傅里叶变换等方法将时域信号转换为频域表示，提取频谱系数作为特征。
优点
缺点
能够自动学习到高层次的特征表示，具有 较强的泛化能力。
需要大量的训练数据，且模型复杂度高， 训练时间长。
03
序列特征分析算法
线性算法
线性回归算法
通过最小化预测误差平方和来找 到最佳拟合直线，用于预测一个 因变量与一个或多个自变量之间 的关系。
逻辑回归算法
用于解决分类问题，通过逻辑函 数将线性回归的输出转化为概率 形式。
时间序列分析第三章平稳时间序列分析
时间序列分析第三章平稳时间序列分析轴表示序列取值。
时序图可以直观地帮助我们掌握时间序列的一些基本分布特征。
根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的范围有界的特点。
如果观察序列的时序图，显示出该序列有明显的趋势性或周期性，那它通常不是平稳序列。
从图上可以看出，数值围绕在0附近随机波动，没有明显或周期，其本可以视为平稳序列，时序图显示该序列波动平稳。
procarimadata=e某ample3_1;identifyvar=某nlag=8;run;图一图二样本自相关图图三样本逆自相关图2图四样本偏自相关图图五纯随机检验图实验结果分析：（1）由图一我们可以知道序列样本的序列均值为-0.06595，标准差为1.561613，观察值个数为84个。
（2）根据图二序列样本的自相关图我们可以知道该图横轴表示自相关系数，综轴表示延迟时期数，用水平方向的垂线表示自相关系数的大小。
我们发现样本自相关图延迟3阶之后，自相关系数都落入2倍标准差范围以内，而且自相关系数向0.03衰减的速度非常快，延迟5阶之后自相关系数即在0.03值附近波动。
这是一个短期相关的样本自相关图。
所以根据样本自相关图的相关性质，可以认为该序列平稳。
（3）根据图五的检验结果我们知道，在各阶延迟下LB检验统计量的P值都非常小（<0.0001），所以我们可以以很大的把握（置信水平>99.999%）断定该序列样本属于非白噪声序列。
procarimadata=e某ample3_1;identifyvar=某nlag=8minicp=(0:5)q=(0:5);run;IDENTIFY命令输出的最小信息量结果3某个观察值序列通过序列预处理，可以判定为平稳非白噪声序列，就可以利用ARMA模型对该序列建模。
建模的基本步骤如下：A：求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF）和样本偏自相关系数（PACF）的值。
《人和小鼠早期胚胎发育合子基因组激活相关基因的序列特征分析》范文
《人和小鼠早期胚胎发育合子基因组激活相关基因的序列特征分析》篇一人和小鼠早期胚胎发育中合子基因组激活相关基因的序列特征分析一、引言早期胚胎发育是生物体发育的重要阶段，涉及到基因的激活、表达和调控等复杂过程。
合子基因组激活是早期胚胎发育过程中的关键事件，对于胚胎的正常发育和个体生长具有重要意义。
人和小鼠作为生物医学研究的模式生物，其早期胚胎发育过程中的合子基因组激活相关基因的序列特征分析具有重要的科学价值和实践意义。
本文旨在通过对人和小鼠早期胚胎发育中合子基因组激活相关基因的序列特征进行分析，为进一步研究早期胚胎发育的分子机制提供理论依据。
二、材料与方法2.1 材料本研究选取了人和小鼠的早期胚胎发育相关样本，包括受精卵、合子期胚胎等。
同时，收集了与合子基因组激活相关的基因序列数据。
2.2 方法本研究采用生物信息学和分子生物学方法，对人和小鼠早期胚胎发育中合子基因组激活相关基因的序列特征进行分析。
具体包括：（1）基因序列获取：通过公共数据库和文献资料获取人和小鼠合子基因组激活相关基因的序列数据。
（2）序列比对和分析：利用生物信息学软件对获取的基因序列进行比对和分析，包括序列长度、碱基组成、基因结构等方面的分析。
（3）表达模式研究：通过实时荧光定量PCR等技术，研究人和小鼠合子基因组激活相关基因在早期胚胎发育过程中的表达模式。
三、结果与分析3.1 序列特征分析通过对人和小鼠合子基因组激活相关基因的序列特征进行分析，发现这些基因的序列长度、碱基组成和基因结构等方面存在一定的差异。
具体表现为：（1）序列长度：人和小鼠合子基因组激活相关基因的序列长度存在一定差异，可能是由于物种间的基因组大小和结构差异所导致。
（2）碱基组成：人和小鼠合子基因组激活相关基因的碱基组成也存在一定的差异，这可能与物种间的遗传背景和进化历程有关。
（3）基因结构：人和小鼠合子基因组激活相关基因的基因结构具有一定的相似性，但也存在一些差异，这可能与物种间的基因表达和调控机制有关。
《人和小鼠早期胚胎发育合子基因组激活相关基因的序列特征分析》范文
《人和小鼠早期胚胎发育合子基因组激活相关基因的序列特征分析》篇一一、引言早期胚胎发育是生物学领域的一个重要研究领域，而合子基因组激活则在此过程中起到了至关重要的作用。
近年来，关于人和小鼠早期胚胎发育中合子基因组激活的研究备受关注。
随着生物技术的不断发展，基因序列的深度解析使得我们可以更加精细地理解合子基因组激活过程中基因的序列特征。
本文将针对人和小鼠早期胚胎发育过程中合子基因组激活相关基因的序列特征进行分析。
二、研究背景合子基因组激活是指受精卵在受精后的一段时间内，母本和父本的基因组合形成一个新的合子基因组，并开始进行表达和调控的过程。
这个过程对于胚胎发育具有决定性的意义。
由于人类和小鼠在胚胎发育过程中的某些生物学过程存在相似性，因此我们选择两者作为研究对象，探讨合子基因组激活过程中的基因序列特征。
三、方法与材料本研究采用了生物信息学、分子生物学及遗传学等方法。
首先，通过公共数据库收集人和小鼠早期胚胎发育过程中的基因表达数据。
然后，利用生物信息学软件对收集到的基因序列进行深度解析，包括序列比对、基因表达分析等。
最后，通过统计分析和比较，得出合子基因组激活相关基因的序列特征。
四、结果与讨论1. 基因序列比对结果通过对人和小鼠早期胚胎发育过程中的基因序列进行比对，我们发现两者在合子基因组激活相关基因的序列上存在显著的相似性。
这些相似序列可能代表了两种生物在进化过程中保持的基本遗传信息。
此外，我们还发现一些特有序列，这些序列可能反映了物种间在进化过程中的差异。
2. 基因表达特征分析在分析合子基因组激活相关基因的表达特征时，我们发现这些基因在胚胎发育过程中具有高度的表达活性。
尤其是在受精后的早期阶段，这些基因的表达水平显著上升。
这表明合子基因组激活在胚胎发育过程中起到了关键作用。
此外，我们还发现人和小鼠在这些基因的表达模式上存在一定程度的相似性，这进一步证实了两者在胚胎发育过程中的生物学过程的相似性。
3. 序列特征分析通过对合子基因组激活相关基因的序列特征进行分析，我们发现这些基因的序列具有一些共同的特性，如富含AT碱基、存在大量的重复序列等。
第三章序列特征分析
POLYAH在线页面
ห้องสมุดไป่ตู้
用POLYAH预测AC002390序列的转录终止信号的结果
四、启动子—promoters
启动子是基因的一个组成部分，是位于结构基因5'端 上游区的DNA序列，控制基因表达（转录）的起始时间和 表达的程度。启动子本身并不控制基因活动，而是通过与 称为转录因子的蛋白质结合而控制基因活动的。转录因子 就像一面“旗子”，指挥RNA聚合酶的活动。如果基因的 启动子部分发生突变，则会导致基因表达的调节障碍。这 种突变常见于恶性肿瘤。
分析DNA序列，除了进行序列比对之外，更重要的工作 是从序列中找到基因及其表达调控信息。寻找基因的工作有 两个：一是识别与基因相关的特殊序列信号，如启动子、起 始密码子，通过信号识别大致确定基因所在的区域；二是预 测基因的编码区域，或预测外显子所在的区域。在此基础上， 结合两个方面的结果确定基因的位置和结构。绝大部分基因 表达调控信息隐藏在基因序列的上游区域，在组成上具有一 定的特征，可以通过序列分析识别这些特征。
利用PromoterScan预测分析启动子区域
BioInformatics and Molecular Analysis Section 网站的PromoterScan软件是预测分析启动子区域的 在线工具。
其网址为： /molbio/proscan/
PromoterScan在线网页
原核生物基因结构：
一个完整的原核基因结构是从基因的5'端启动子区域开 始，到3'端终止区域结束。基因的转录开始位置由转录起始 位点确定，转录过程直至遇到转录终止位点结束，转录的内 容包括5'端非翻译区、开放阅读框及3'端非翻译区。基因翻 译的准确起止位置由起始密码子和终止密码子决定，翻译的 对象即为介于这两者之间的开放阅读框ORF。
第三章(1)序列分析
具有连续相似区域的两条DNA序列的简单点阵图 序列的简单点阵图 具有连续相似区域的两条
4、 序列的两两比对 、
序列的两两比对 （Pairwise Sequence Alignment） ） 按字符位置重组两个序列， 按字符位置重组两个序列，使得两个序 列达到一样的长度
Alignment -1
s: t:
例如： 例如： s: AGCACAC−A − t: A−CACACTA − cost=2 s: AGCACAC−A − t: A−CACACTA − score (s，t）= 5 ， ） 序列比对的目的是寻找一个得分最大（ 序列比对的目的是寻找一个得分最大（或代价 最小）的比对。 最小）的比对。
5、打分矩阵（Weight Matrices） 、打分矩阵（ ）
第二条序列头尾颠倒
CTAGTCGAGGCAATCT GAACAGCTTCGTTAGT
？
反向互补序列
RNA发夹式二级结构 发夹式二级结构
3、通过点矩阵进行序列比较 、
对角线作图” “矩阵作图法” 或 “对角线作图” 矩阵作图法”
→ 序列 序列1
→
→ 序 列 2→ 2→
→ 序列 序列1
→
→ 序 列 1→ 1→
序列比较可以分为四种基本情况： 序列比较可以分为四种基本情况：
（1）两条长度相近的序列相似 ） →找出序列的差别 （2）判断一条序列的前缀与另一条序列的后缀相似 ） （3）判断一条序列是否是另一条序列的子序列 ） （4）判断两条序列中是否有非常相似的子序列 ）
2、编辑距离（Edit Distance) 、编辑距离（
概念： 概念： 两条序列s 的比对的得分（或代价） 两条序列 和 t 的比对的得分（或代价） 等于将s 转化为t 等于将 转化为 所用的所有编辑操作的 得分（或代价）总和； 得分（或代价）总和； s 和t 的最优比对是所有可能的比对中得 分最高（或代价最小）的一个比对； 分最高（或代价最小）的一个比对； s 和t 的真实距离应该是在得分函数 值 的真实距离应该是在得分函数p值 或代价函数w值 最优时的距离。 （或代价函数 值）最优时的距离。
时间序列特性分析教材
滞后K期的Ljung-Box-Q统计量：
QLB
T (T
2)
K j 1
rj2 T
j
EViews统计分析基础教程
Q-Stat表示的是Q统计量值系列，Prob表示的是Q统计 量取值大于该样本计算的Q值的概率。
若以5%为检验水平，则该概率大于0.05时，该序列是 非自相关的（随机的）；小于0.05时，该序列是自相 关的（非随机的）。
EViews统计分析基础教程
操作练习3
打开工作文件“某地区气温和绝对湿度月平均值” 检验并消除序列H的季节性。
EViews统计分析基础教程
3. 单位根检验
单位根检验（Unit Root Test）主要用来判定时间序列的平 稳性。 如果一个时间序列的均值或者协方差函数随时间变化而改变， 那么这个序列就是不平稳的时间序列。如果该时间序列经过 一阶差分后变为平稳序列，则称该序列为一阶单整序列，记
判断时间序列季节性的标准：
月度数据：考察k=12,24,36，… 时的自相关系数是否与0 有显著差异
季度数据：考察k=4,8,12，… 时的自相关系数是否与0有 显著差异。
若自相关系数与0无显著不同，说明各年中同一月(季) 不相关，序列不存在季节性；反之，则存在季节性。
EViews统计分析基础教程
29
Mackinnon进行了大规模的模拟，给出了不同回归模 型、不同样本数以及不同显著性水平下的临界值。这样， 就可以根据需要，选择适当的显著性水平，通过 t 统计量 来决定是否接受或拒绝原假设。这一检验被称为DickeyFuller检验(DF检验)。
上面描述的单位根检验只有当序列为AR(1)时才有效。 如果序列存在高阶滞后相关，这就违背了扰动项是独立同 分布的假设。在这种情况下，可以使用增广的DF检验方 法（augmented Dickey-Fuller test ）来检验含有高阶序列 相关的序列的单位根。
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全
称
缩
写
Codon Adaptation Index Frequency of Optimal Codons Codon Bias Index The effective number of codons G+C content of the gene G+C content at 3rd position of synonymous codons Silent base composition Number of silent sites and amino acids Hydrophobicity of protein Aromaticity score
ห้องสมุดไป่ตู้ 用CodonW分析waxy基因所得的RSCU值 和 个数
三、基因组结构注释分析
1.重复序列分析
重复序列的数据库及分析工具
2.基因识别方法
基因识别的方法
基因识别可以利用的序列信息
原核生物基因识别 原核生物基因的特征比较明确，基因识别比较容易， 且精度较高 常用的算法有： GeneMarkS
Hordeum vulgare Zea mays granule bound starch synthase I mRNA glucosyl transferase
4
5 6 7
X62134
X88789 U23945 X57233
O.sativa
P.sativum Sorghum bicolor Wheat
/GeneMark/
Glimmer /software/glimmer/index.shtml
利用GENSCAN识别真核生物基因
GENSCAN是美国麻省理工学院的Chris Burge于
1997年开发成功的人类（或脊椎动物）基因预测软 件，它是根据基因组DNA序列来预测开放阅读框及 基因结构信息的开放式在线资源，尤其适用于脊椎 动物、拟南芥和玉米等真核生物。 GENSCAN的网址为： http：///GENSCAN.html
GC含量是基因组的特征之一
基因的不同部分GC含量不同
2.序列转换 DNA序列具有双链性、双链互补性及开放阅读框在 两条链上存在等特性，因此进行序列分析时，经常 需要针对DNA序列进行各种转换，例如： • 反向序列 • 互补序列 • 互补反向序列
序列转换可使用的软件有： DNASTAR BioEdit
其中ProtParam（physico-chemical parameters of a
protein sequence ）就是计算氨基酸理化参数常用的
在线工具。 其网址为： /tools/protparam.html
ProtParam在线页面
用ProtParam分析G00016序列理化性质的结果
DNAMAN等。
3.限制性内切酶酶切位点分析
限制性内切酶切割位点的黏性末端
限制性内切酶切割位点的平滑末端
限制性内切酶切割位点的数据库和分析工具
常用内切酶的资源是限制酶数据库（Restriction Enzyme dataBase，REBASE； /），它收录了内切酶的识别序 列和切割位点、甲基化酶、甲基化特异性、酶类产 品的商业来源及相关参考文献等信息。 限制性内切酶位点分析常用的工具是NEBCutter2， 可接收DNA序列并产生酶切位点分析结果。
二、DNA序列的特征信息
1.ORF识别
ORF分析方法及工具
ORF vs. CDS
2.密码子偏好性分析 密码子使用偏性是指生物体中编码同一种氨基酸的 同义密码子的非均匀使用现象。这一现象的产生与 诸多因素有关，如基因的表达水平、翻译起始效应、 基因的碱基组分、某些二核苷酸的出现频率、G+C 含量、基因的长度、tRNA的丰度、蛋白质的结构及 密码子-反密码子间结合能的大小等。所以对密码子 使用偏好性的分析具有重要的生物学意义。
生物信息学
生物信息学
第三章
序列特征分析
天津医科大学 第三军医大学 王举 邹凌云
第一节
Section 1
引言
Introduction
一、基因结构
基因的概念是随着遗传学、分子生物学、生物化学
等领域的发展不断完善的。从分子生物学角度来看，
基因是负载特定生物遗传信息的DNA分子片段，在 一定的条件下能够表达这种遗传信息，产生特定的 生理功能。
GENSCAN在线操作页面
用GENSCAN预测AC002390序列的基因/外显子
用GENSCAN预测AC002390序列的基因/外显子的位置图
起始外显子 终止外显子
第三节
蛋白质序列特征分析
Section 3
Protein Sequence Character Analysis
蛋白质是组成生物体的基本物质，是生命活动的主 要承担者，一切生命活动都与蛋白质有关。虽然遗 传信息的携带者是核酸，但遗传信息的传递和表达 不仅要在酶的催化之下，并且也是在各种蛋白质的 调节控制下进行的。因此，分析处理蛋白质序列数 据的重要性并不亚于分析DNA序列数据。蛋白质的 生物功能由蛋白质的结构所决定，因此在研究蛋白 质的功能时需要了解蛋白质的空间结构。
原核生物基因结构
一个完整的原核基因结构是从基因的5'端启动子区域
开始，到3'端终止区域结束。基因的转录开始位置由 转录起始位点确定，转录过程直至遇到转录终止位点
结束，转录的内容包括5'端非翻译区、开放阅读框及
3'端非翻译区。基因翻译的准确起止位置由起始密码 子和终止密码子决定，翻译的对象即为介于这两者之
蛋白质的一级结构
蛋白质的一级结构决定二级结构 蛋白质的二级结构决定三级结构
蛋白质的二级结构
H表示螺旋
E表示折叠 S代表转向
B表示β桥
G表示3-螺旋 I表示π螺旋 T表示氢键转角
蛋白质空间结构 蛋白质的生物学功能在很大程度上取决于蛋白质的
空间结构，但蛋白质的空间结构又取决于蛋白 质
一级结构中的氨基酸组成和排列顺序，蛋白质结构 构象多样性导致了不同的生物学功能。蛋白质分子
真核基因的结构
二、蛋白质结构
蛋白质是一种生物大分子，蛋白质中相邻的氨基酸
通过肽键形成一条伸展的肽链，这条链称为蛋白质
的一级结构，不同蛋白质其肽链的长度不同，肽链 中不同氨基酸的组成和排列顺序也各不相同。肽链
上的氨基酸残基形成局部的二级结构，各种二级结
构在空间卷曲折叠形成特定的三维空间结构。有的 蛋白质由多条肽链组成，每条肽链称为亚基，亚基 之间又有特定的空间关系，称为蛋白质的四级结构。
CAI Fop CBI ENc G+C GC3s LSil LAA GRAVY Aromo
waxy基因的序列
序 号 Genebank 登陆号 物 种 基因功能
1
2 3
AY094405
AF486514 X03935
Arabidopsis haliana granule bound starch synthase I mRNA
Section 2 Analysis of DNA Sequence Characteristics
分析DNA序列，除了进行序列比对之外，更重要的工
作是从序列中找到基因及其表达调控信息。寻找基因 的工作有两个：一是识别与基因相关的特殊序列信号，
如启动子、起始密码子，通过信号识别大致确定基因
所在的区域；二是预测基因的编码区域，或预测外显 子所在的区域。在此基础上，结合两个方面的结果确
间的开放阅读框ORF。
原核基因的结构
操纵子模型结构 原核生物大多数基因表达调控是通过操纵子机制 实现的。所谓操纵子通常由调节基因、启动子、 操纵基因以及2个以上的编码序列（结构基因）在 原核生物基因组中成簇串联组成。其中结构基因 的表达受到操纵基因的调控。调节基因能产生作
用于操纵基因的阻遏物（一种蛋白质），操纵基
定基因的位置和结构。绝大部分基因表达调控信息隐
藏在基因序列的上游区域，在组成上具有一定的特征， 可以通过序列分析识别这些特征。
一、DNA序列的基本信息
1.DNA序列组分分析 DNA分子的物理及化学性质主要取决于其序列中 四种碱基的组成。碱基组成有两种方法表示，即 碱基比例（base ratio）和GC百分比含量（简称 GC含量, GC content）。
生物信息学中心维护，并与欧洲生物信息学中心
（EBI）及蛋白质信息资源（protein in formation resource，PIR）组成Universal Protein
Knowledgebase联盟。ExPASy数据库提供了一系列
蛋白质理化分析工具，以便于检索未知蛋白质的理 化性质，并基于这些理化性质鉴别未知蛋白质的类 别，为后续实验提供帮助。
granule bound starch synthase I mRNA
mRNA for starch synthase granule-bound starch synthase precursor （Wx）mRNA waxy mRNA for granule-bound starch synthase
因靠近它所控制的结构基因，阻遏物与操纵基因 的结合能阻止结构基因的转录。
操纵子模型结构
真核生物基因结构 一个完整的真核生物基因，不但包括编码区域，还 包括5'端和3'端两侧长度不等的特异性序列，虽然这 些序列不编码氨基酸，却在基因表达的过程中起着 重要的作用。所以，严格的“基因”这一术语的分 子生物学定义是：产生一条多肽链或功能RNA所必 需的全部核苷酸序列。
利用CodonW分析密码子偏好性 CodonW是美国DEC公司开发的对密码子的使用进行分 析的免费的软件工具。此软件是建立在大量的统计学分