多序列比对
生物信息学中的多序列比对算法研究
生物信息学中的多序列比对算法研究一、引言生物信息学是利用计算机及统计学方法来研究生物学问题的新兴领域。
在生物大数据时代，生物信息学的发展进入了一个快速发展的阶段。
在生物序列比对中，多序列比对（Multiple sequence alignment，MSA）是一个非常重要的问题。
多序列比对的研究及其算法的不断完善，对于研究生物学问题有着重要的意义。
二、多序列比对的定义多序列比对是指在多个序列之间查找相似性并对齐的过程。
在多种生物学研究中，多个同源或各异的序列的比对是相当常见和有意义的。
三、多序列比对的应用多序列比对在生物信息学中有着重要的应用，它可以用于以下几个方面：1. 生物系统学：由于多序列比对可以获得序列进化模型，因此多序列比对是解决生物系统学问题的重要工具。
2. 同源性分析：通过分析多序列比对结果，可以推断不同物种中相似序列的同源性，即是否来自于共同的祖先。
3. 结构预测：多序列比对可以用来预测蛋白质结构。
4. 动物分类学：由于时空因素影响，不同物种中的同源序列经过不同速率的进化，因此多序列比对的结果可以用于物种分类。
四、多序列比对的挑战多序列比对过程面临各种挑战，如序列长度、序列间差异、计算时间等。
序列长度：随着序列长度的增加，多序列比对算法的计算时间和空间开销也随之增加。
因此，序列长度的增加往往会给计算带来极大的压力。
序列间差异：多序列比对要求不同序列间具有相同或相似的部分，但同时要处理序列间差异性的问题，这增加了多序列比对的复杂度。
计算时间：多序列比对是一个复杂的计算问题，需要大量的计算时间和计算资源。
因此，如何降低计算时间和计算资源的开销也是多序列比对需要解决的问题。
五、多序列比对算法1. 基于局部比对的算法：局部比对算法是一种快速的多序列比对算法，该算法从每个序列的局部匹配开始，并在此基础上扩展。
其中，CLUSTALW算法就是一种基于局部比对的算法。
2. 基于全局比对的算法：全局比对算法是一种精确的多序列比对算法。
multiple sequence alignment 序列
multiple sequence alignment 序列什么是多序列比对（multiple sequence alignment）？多序列比对是一种在生物信息学中常用的方法，旨在将多个相关的生物序列进行比较和对齐。
这些序列可以是DNA、RNA或蛋白质序列，它们可能来自不同物种、同一物种的不同亚种或同一家族中的不同成员。
多序列比对用于发现序列之间的相似性和差异性，从而揭示它们之间的功能和进化关系。
通过将多个序列对齐，我们可以识别出保守区域和变异区域，并从中推断出序列的共同祖先。
为什么要进行多序列比对？多序列比对在许多生物学研究领域中都是非常重要的工具。
首先，它可以帮助我们理解复杂的生物过程，比如蛋白质结构与功能之间的关系。
在多序列比对中，我们可以观察到在保守区域中存在相同的氨基酸或核苷酸，这暗示了它们在结构和功能上的重要性。
其次，多序列比对还可以帮助我们预测新序列的功能。
如果一个新的序列与已知的序列具有高度相似的区域，那么我们可以合理地假设它们在功能上可能是相似的。
还有，多序列比对对于生物进化研究也是至关重要的。
通过比较不同物种的序列，我们可以跟踪进化过程中的变化，并推断出它们的共同祖先。
多序列比对的方法实现多序列比对的方法有许多，其中最常用的方法是基于动态规划的方法，例如Clustal系列软件，如ClustalW和Clustal Omega。
这些算法通过优化一个得分函数，尽量使序列在各个位置上对齐。
动态规划算法的基本原理是通过计算一个得分矩阵，并利用矩阵中的值来选择最佳的序列对齐方式。
得分矩阵中的每个元素代表了相应位置上的比对得分，得分越高表示对齐得越好。
在进行序列比对时，动态规划算法考虑了多个因素，如序列的相似性分数、罚分矩阵（用于惩罚不同类型的差异）和间隙的惩罚分数（用于对齐中的间隙进行惩罚）。
通过调整这些参数，我们可以在比对过程中进行不同类型的优化。
此外，还有一些其他的多序列比对算法，如T-Coffee、MAFFT和MUSCLE 等，它们使用了不同的策略来解决比对问题。
多序列比对与以及各类常见的序列分析工具介绍
多序列比对与以及各类常见的序列分析工具介绍多序列比对是一种比较多个生物序列之间的相似性和差异性的分析方法，可以揭示它们之间的演化关系和功能差异。
它在生物信息学和分子生物学研究中广泛应用，有助于研究DNA、RNA和蛋白质序列的进化、功能区域和氨基酸残基间相互作用。
本文将介绍多序列比对的基本原理和常见的序列分析工具。
多序列比对的目标是通过寻找序列之间的共有特征，建立它们之间的相似性和差异性关系图。
这种比对分析可以通过多种方式实现，包括基于局部比对和全局比对的算法。
局部比对主要用于短序列比对或存在插入/缺失的序列，而全局比对则适用于较长的序列。
常见的序列分析工具：1. Clustal Omega：Clustal Omega是一种用于多序列比对的工具，具有较高的准确性和较快的计算速度。
它通过整合序列比对和树构建方法来生成相似性矩阵，进而构建进化树、同源家族和功能域簇。
2.MAFFT：MAFFT是一种广泛使用的多序列比对工具，具有较快的速度和较高的准确性。
它适用于较大和较长的序列比对，并在处理有多种长度变化的序列时表现良好。
3. Muscle：Muscle是一种快速而准确的多序列比对工具。
它采用迭代算法，通过比对似然和得分来改善比对准确性。
Muscle还可以生成不同格式的输出文件，便于后续分析。
4. T-Coffee：T-Coffee是一种多序列比对工具，结合了精确性和速度。
它提供了多种比对模式，适用于不同类型的序列数据。
T-Coffee还可以集成结构信息进行序列比对。
5.MUSCLE：MUSCLE能够进行全局和局部序列比对，并自动根据序列间的相似性进行调整。
它广泛应用于DNA、RNA和蛋白质序列比对，并能够处理相对较大的序列集。
6. ClustalW：ClustalW是一种常见的多序列比对工具，旨在生成全局比对。
它提供了多种比对算法和可视化选项，可用于分析相对于参考序列的多个不同序列。
7.BLAST：BLAST是一种常用的序列比对工具，用于快速进行局部序列比对和寻找相似性序列。
生物信息学中的多序列比对方法
生物信息学中的多序列比对方法生物信息学是一门研究生命科学数据的计算机科学学科，主要用于从大量基因组、蛋白质组、代谢组等生命组学数据中发现、分析和研究基因、蛋白质、代谢途径等生命过程的规律。
其中的多序列比对（Multiple Sequence Alignment，MSA）技术是一个比较重要的研究方法，其主要应用于多种生物信息学研究方向，如物种分类、基因结构和功能研究、蛋白质结构和功能研究等。
本文就生物信息学中的多序列比对方法进行简要介绍。
一、多序列比对的意义及难点多序列比对是将多条生物序列进行比对，在把它们对齐之后确定它们之间的共同位点及其差异位点的过程，从而分析出序列间的相似性和异质性等结构、功能上的关联。
这一过程主要分为四步：选择序列、生成比对矩阵、进行比对分析和生成比对结果。
通过多序列比对可以揭示序列进化、注释微小RNA、寻找共同结构域、定位功能残基等关键性生物学问题。
多序列比对的难点主要包括以下几个方面：（1）大数据量。
由于生物序列的数据量是非常庞大的，比如对于人和马之间的比对，需要对他们的约3000万个碱基进行比对，而且每个人的基因组或每个生物的蛋白质组都是高度复杂和大量重复的，因此进行多序列比对的计算复杂度非常大，需要使用高效的计算方法，充分利用计算资源。
（2）序列多样性。
生物序列相互之间具有高度的多样性，包括同一物种内的不同个体、不同物种之间的比对和不同基因家族的比对等，这些差异给多序列比对带来很大的挑战，需要使用不同的比对算法、策略和参数，才能得到最优的结果。
（3）精度和可信度。
生物序列不同的比对方法可能会得到不同的结果，因此必须对比和评估多种方法的参数和性能指标，同时要考虑到数据的来源、质量和格式等，以提高比对结果的精度和可信度。
（4）效率和实时性。
多序列比对通常是大数据、高计算量的任务，因此需要使用高性能计算环境或分布式计算架构，同时要考虑到任务的时间复杂度、并行度和负载均衡等问题，从而提高比对效率和实时性。
实验四.多序列比对
实验四.多序列比对一.实验目的：在多序列分析中，多序列比对具有广泛的应用，是许多其他分析的基础和前提，比如进化发生分析、构建位置特异性打分矩阵、找到一致序列等，本实验的目的是熟悉多序列比对相关的操作和编辑方法。
二.实验基本要求：了解和熟悉多序列比对的原理和基本方法。
三．实验内容提要：1.使用CLUSTALW 算法，比对一组蛋白质序列，该序列属于RAD51‐RECA，在DNA 的复制阶段起重要作用，这些序列可以从NCBI genbank、Uniprot 等序列服务器获取，序列的索引号码为：P25454，P25453，P0A7G6，P48295。
将这些序列保存在一个文本文件。
如果查询到的序列不止一个的话，选择第一个。
a.练习使用EBI CLUSTALW（/Tools/msa/clustalw2/）；b. 将序列数据拷贝复制到窗口中；c. 采用默认参数进行比对；回答：clustalw 算法的基本原理？2. 在BAliBASE 网站查找一组蛋白质：1csy。
这些蛋白质的一致性为20‐40%，属于BAliBASE 参考序列1。
正确的比对结果网址如下：http://bips.u‐strasbg.fr/en/Products/Databases/BAliBASE/ref1/test1/1csy_ref1.html这一序列名称分别为p43405, p62994, p23727, p27986.获取这4条序列的fasta 格式，放在一个文本文件中，选择ebi网站上（/Tools/msa/）的至少四个多序列比对工具（如MAFFT、MUSCLE、CLUSTALW、Clustal Omega、T‐Coffee、DbClustal）进行分析。
三．实验结果：1.使用CLUSTALW 算法进行比对2A.获取4条序列信息：B.打开/Tools/msa/建立引导树，在引导树的指导下运用CLUSTALW 算法进行比对：五.回答问题：CLUSTALW 算法基本原理：首先进行所有序列之间的两两比较，计算出他们之间的分化距离矩阵；然后从分化距离矩阵中计算出作为指导多序列比较顺序的树状分枝图；最后根据树状图的分支关系，按照分化顺序逐个地把序列加入多序列比较过程。
[理学]多序列比对
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多序列比对的打分函数
用
多序列比对的方法
1、概念
多序列比对（Multiple sequence alignment）
基
➢ align multiple related sequences to achieve
础
optimal matching of the sequences.
生
物
➢ 为了便于描述，对多序列比对过程可以给出下面的定义：把多序
基
础
ⅡY D G G - - - E AL
生
物
ⅢF E G G I L V E AL
信
息
学
ⅣF D - G I L V Q AV
及
应
ⅤY E G G A V V Q AL
用
表1 多序列比对的定义
表示五个短序列（I-V）的比对结果。通过插入空位，使5个序列中 大多数相同或相似残基放入同一列，并保持每个序列残基顺序不变
序自动搜索最佳的多序列比对状态。
穷举法
穷举法（exhaustive alignment method）
基
➢ 将序列两两比对时的二维动态规划矩阵扩展到多维矩阵。即用
础
矩阵的维数来反映比对的序列数目。这种方法的计算量很大，
生
对于计算机系统的资源要求比较高，一般只有在进行少数的较
物
短的序列的比对的时候才会用到这个方法
及
较，以确定该序列与其它序列间的同源性大小。
应
用 其他应用，如构建profile，打分矩阵等
3、多序列比对的打分函数
多序列比对的打分函数（scoring function）为
基 逐对加和（sum-of-pairs，SP）函数
多序列比对
的序列，结果不理想。
• 目前应用最广的多序列比对算法。
34 /93
ClustalW2
• （ /Tools/msa/clustalw2 ）目前应用 最广的多序列比对工具。 • 3个步骤：
1.) Construct pairwise alignments（构建双序列比对）
0 1 A 0 1 A 1 -2 A 2 T 3 T 3 G 3 -4 C 4 C
x coordinate y coordinate
--
A
T
G
C
•
13 /93
Alignment Paths
• Align 3 sequences: ATGC, AATC,ATGC
0 1 A 0 1 A 0 0 1 -2 A 1 2 T 3 T 2 3 G 3 -3 4 C 4 C 4
之前我们进行的是序列与序列的比对。 Can we align a sequence against a profile?
Can we align a profile against a profile?
Profile和pattern都可以表示多序列比对，哪个更好？
29 /93
Multiple Alignment: 贪婪算法
v1 v2 v3 v4
v1,3 v1,3,4 v1,2,3,4
Calculate: = alignment (v1, v3) = alignment((v1,3),v4) = alignment((v1,3,4),v2)
• 之前进行的是双序列比对
• 如果多个序列进行比对呢？ 如何进行？
4 /93
Multiple Alignment versus Pairwise Alignment
多序列比对方法
多序列比对方法多序列比对是生物信息学中一个常见的分析方法，用于比较多个序列之间的相似性和差异性。
本文将介绍多序列比对的基本原理、常用方法和软件工具，以及其在生物学研究中的应用。
一、多序列比对的基本原理多序列比对是指对多个生物序列进行比较和分析。
生物序列可以是蛋白质序列、DNA序列或RNA序列等。
多序列比对的主要目的是确定序列之间的保守区域和变异区域，并发现序列之间的结构和功能相关性。
多序列比对的基本原理是通过构建序列之间的相似性矩阵，确定最佳的比对结果。
相似性矩阵用于测量两个序列之间的相似性，通常使用BLOSUM、PAM或Dayhoff矩阵等。
基于相似性矩阵和动态规划算法，可以计算序列之间的最佳比对路径，以及比对的得分。
二、常用的多序列比对方法1. 基于全局比对的方法：该方法适用于序列之间的整体相似性比较，常用的算法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
这两种算法都采用动态规划策略，通过计算各种可能的比对路径来确定最佳比对结果。
全局比对方法的主要缺点是在序列相似性较低的情况下，比对结果可能不准确。
2. 基于局部比对的方法：该方法适用于序列之间的部分相似性比较，常用的算法有BLAST和FASTA。
局部比对方法主要通过搜索局部相似片段来进行比对，可以提高比对的敏感性和准确性。
BLAST和FASTA是两种常用的快速局部比对工具，可以快速比对大规模序列数据库。
3. 基于多重比对的方法：该方法适用于多个序列之间的比较和分析，常用的算法有ClustalW和MAFFT。
多重比对方法通过构建多个序列的比对结果，可以识别序列之间的共同保守区域和变异区域，以及序列的结构和功能相关性。
ClustalW和MAFFT是两种常用的多重比对工具，具有较高的准确性和可靠性。
三、常用的多序列比对软件工具1. ClustalW：ClustalW是一个常用的多重比对软件，主要用于比对蛋白质和DNA序列。
多序列比对 简书
多序列比对1. 引言多序列比对是生物信息学中的一个重要问题，它可以用于比较多个生物序列之间的相似性和差异性。
通过多序列比对，我们可以揭示序列之间的共同特征、功能和进化关系，从而深入理解生物学中的重要问题。
本文将介绍多序列比对的基本概念、常用方法和应用领域，并对其进行详细的解析和讨论。
2. 多序列比对的概念和意义多序列比对是将多个生物序列（如DNA、RNA或蛋白质序列）进行对齐，找到它们之间的相似性和差异性。
相似性指的是序列之间的保守区域，而差异性则指的是序列之间的变异区域。
多序列比对的意义在于：•揭示序列的功能和结构：通过比对多个序列，我们可以找到它们之间的共同特征和保守区域，从而推断出序列的功能和结构。
•研究进化关系：多序列比对可以揭示序列之间的进化关系，帮助我们理解物种的演化历史和亲缘关系。
•寻找突变位点：多序列比对可以帮助我们找到序列之间的差异性，从而揭示突变位点和突变类型。
•设计引物和探针：多序列比对可以用于设计引物和探针，用于检测特定序列的存在和变异。
3. 多序列比对的方法多序列比对有多种方法，常见的包括：•基于序列相似性的方法：这种方法通过比对序列之间的相似性来进行对齐。
常见的算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
•基于基因组比对的方法：这种方法通过比对整个基因组的序列来进行对齐。
常见的算法包括BLAST和BLAT。
•基于结构比对的方法：这种方法通过比对序列的二级结构来进行对齐。
常见的算法包括RNA二级结构比对和蛋白质结构比对。
•基于进化模型的方法：这种方法利用进化模型来推断序列的对齐关系。
常见的算法包括MUSCLE和ClustalW。
每种方法都有其优缺点，选择合适的方法取决于具体的研究目的和数据特点。
4. 多序列比对的应用领域多序列比对在生物信息学和生物学研究中有广泛的应用，包括：•基因组比较：多序列比对可以用于比较不同物种的基因组，揭示基因组之间的相似性和差异性，从而推断物种的进化关系和基因家族的演化历史。
多序列比对结果
多序列比对结果多序列比对是生物信息学中的一项重要任务，其目的是找出多个生物序列之间的相似性和差异性。
多序列比对结果包含了许多有用的信息，可以帮助我们更好地理解生物学现象和进化规律。
本文将详细介绍多序列比对结果的相关内容。
一、多序列比对的基本概念1.1 多序列比对的定义多序列比对是指将三个或三个以上的生物序列进行比较，找出它们之间的相同和不同之处，并将它们分别放置在同一条直线上，以便于进行分析和研究。
1.2 多序列比对的意义多序列比对可以帮助我们更好地理解不同种类生物之间的进化关系、基因功能以及蛋白质结构与功能等方面。
同时，它也是进行系统发育分析、遗传变异研究以及药物设计等领域中必不可少的工具。
二、多序列比对结果中常见术语解释2.1 序列标识符（Sequence identifier）指每个输入序列所属生物体或基因名称等信息，通常用于区分不同来源的数据。
2.2 序列长度（Sequence length）指每个输入序列的长度，通常以碱基或氨基酸数量为单位。
2.3 序列相似度（Sequence similarity）指两个或多个序列之间的相同比例，通常用百分比表示。
2.4 序列同源性（Sequence homology）指两个或多个序列之间的共同祖先，通常用BLAST等工具进行判定。
2.5 序列保守性（Sequence conservation）指在比对结果中多个序列中某一位点上具有相同碱基或氨基酸的频率，可以反映出该位点在进化过程中的重要性。
三、多序列比对结果展示方式3.1 线性展示方式线性展示方式是将所有输入序列按照从左到右的顺序排成一条直线，并在每个位置上标注相应的碱基或氨基酸。
这种展示方式简单明了，易于理解和分析。
但是当输入序列较多时，会导致图形混乱不清晰。
3.2 矩阵展示方式矩阵展示方式将所有输入序列以矩阵形式呈现，并通过颜色等方式标注相应位点上的差异和保守性。
这种展示方式可以更清晰地显示不同位置上的差异和保守性，但是当输入序列较长时，会导致图形过于庞大和复杂。
多序列比对名词解释
多序列比对名词解释多序列比对(sequence-to-sequence matching)是指在一组图像中选择少数代表性的图像序列进行相应的代数处理，使用这些被选出来的图像序列来改善另一些样本。
它与主成分分析方法类似，不同之处是它把图像看成由许多图像块组成的，每个块都包含着所研究目标特征的信息，因此，它更加注重局部细节信息。
在研究目标周围，我们常常发现有一些特殊的值域，这些值域可以很好地反映该目标的一些属性，因此我们就可以通过统计这些区域的特征点来识别某个特定目标。
例如：某次考试总共有20题， 10题为选择题， 10题为填空题，且只有2题为单项选择题。
有5道题得分较低，因此采用统计这些区域特征点的分布来鉴别学生的正确答案，效果较好。
相关多序列比对方法有同一个数据的谱形态空间内的多样性分析和从几何学角度建立样本的子集合关系等。
在考试复习阶段，把所给的问题作为训练集合，并按照教学大纲要求给每个题目设置权值，并训练不同的特征，其他的题目或者删除，或者进行合并。
1、将试卷中每一道题的答案提取出来，写在黑板上;2、将答案分类，再将各题的答案写在白纸上;3、再按照上述步骤，从训练集中随机抽取10份，分别将其他的80份试卷当做对照组; 4、将原始答案放到正确答案集中，重新计算各个特征点在答案中的权值。
基于空间变换方法的多序列比对(geographical-invariant pattern-basedsubset-to-subset matching)又称为图像中的空间域分析法。
它在已知图像的光谱信息后，直接利用原始图像的邻域特征，计算某些空间特征点，并与光谱特征进行比较，进而确定其目标的位置。
因此，在数字图像的研究中，我们把这种方法称为空间域的方法，而图像的光谱特征则称为频率域的方法。
这种方法的优点是：基本不需要光谱的专门知识，而且处理的结果精确可靠。
在图像的多序列比对过程中，图像分割是非常重要的一个环节。
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
2.多序列比对的方法
3.多序列比对的应用
4.简书的介绍
5.简书中的多序列比对应用案例
正文：
一、多序列比对的概念
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。
这种技术广泛应用于基因组学、蛋白质组学等领域，以研究基因和蛋白质的演化关系。
二、多序列比对的方法
多序列比对的方法主要包括以下几种：
1.基于最长公共子序列（LCS）的比对方法：通过寻找输入序列中最长的公共子序列来计算相似性。
2.基于动态规划的比对方法：通过动态规划算法来计算输入序列之间的相似性。
3.基于概率模型的比对方法：通过建立概率模型来计算输入序列之间的相似性。
三、多序列比对的应用
多序列比对在生物信息学领域具有广泛的应用，主要包括：
1.基因组学：通过比较不同物种或不同个体的基因组序列，研究基因演化关系。
2.蛋白质组学：通过比较不同物种或不同个体的蛋白质序列，研究蛋白质演化关系。
3.基因预测：通过比较已知基因序列和新发现的序列，预测新序列中可能存在的基因。
四、简书的介绍
简书是一个知识分享社区，用户可以在该平台上分享自己的知识、经验和见解。
简书旨在帮助用户更好地学习和成长，同时也为知识传播提供了一个便捷的平台。
五、简书中的多序列比对应用案例
在简书上，有篇文章详细介绍了多序列比对的概念、方法和应用。
作者通过实例阐述了多序列比对在基因组学和蛋白质组学研究中的重要作用，为广大读者提供了一个学习多序列比对的良好资源。
生物信息学中的多序列比对算法研究进展
生物信息学中的多序列比对算法研究进展摘要：多序列比对（Multiple Sequence Alignment，MSA）是生物信息学领域中的一项关键任务，广泛应用于序列相似性比较、进化分析、蛋白质结构和功能预测等方面。
本文综述了生物信息学中的多序列比对算法的研究进展，包括局部比对算法、全局比对算法、统计比对算法和基于人工智能的比对算法等。
同时，讨论了这些算法的优缺点，并展望了未来多序列比对算法的发展方向。
1. 引言多序列比对是将多个生物序列通过线性或非线性的方式进行比对，以便于研究它们之间的相似性、区域保守性、进化关系等。
多序列比对在生物信息学研究中具有重要的地位和应用价值。
然而，由于序列的长度和数量增加，多序列比对问题成为一个具有挑战性的计算问题。
2. 局部比对算法局部比对算法主要用于寻找序列中特定保守区域的相似性。
最广泛应用的算法是Smith-Waterman算法，该算法通过动态规划的方式在两个序列间搜索最大得分的局部比对。
Smith-Waterman算法具有较高的准确性，但计算复杂度较高，对于大量序列比对不适用。
其他的局部比对算法如FASTA和BLAST等，通过预先计算出序列中的特征子序列，然后根据这些特征子序列进行模式匹配，从而加快了比对效率。
3. 全局比对算法全局比对算法旨在寻找整个序列间的相似性。
Needleman-Wunsch算法是最早的全局比对算法，通过动态规划的方式在两个序列间寻找全局最优比对。
该算法具有全面性和准确性，但计算复杂度较高。
为了提高比对效率，Hirschberg和Gotoh 等研究者提出了基于分治策略的改进算法。
这些算法通过分解序列比对问题为多个子问题，并利用剪枝策略减少计算量。
4. 统计比对算法统计比对算法首先根据序列间的统计特征，如序列相似性、序列长度等，建立一个数学模型。
然后通过极大似然估计或贝叶斯推断等方法，得到最可能的比对结果。
常用的统计比对算法包括ProbCons、MAFFT和MUSCLE等。
多序列比对的实验报告
一、实验目的1. 掌握多序列比对的基本原理和方法。
2. 熟悉使用BLAST、CLUSTAL W等工具进行多序列比对。
3. 分析比对结果，了解序列间的进化关系。
二、实验原理多序列比对是指将两个或多个生物序列进行排列，以揭示序列间的相似性和进化关系。
通过比对，可以识别保守区域、功能域和结构域，为生物信息学研究和进化生物学研究提供重要依据。
多序列比对的方法主要包括以下几种：1. 动态规划法：通过构建一个动态规划表，计算最优比对路径，实现序列的比对。
2. 人工比对法：通过分析序列结构、功能域等信息，人工进行比对。
3. 基于启发式算法的比对：通过寻找序列间的相似性，快速进行比对。
三、实验材料1. 仿刺参EGFR基因氨基酸序列（Fasta格式）。
2. 同源序列数据库（如NCBI）。
3. 多序列比对软件（如BLAST、CLUSTAL W）。
四、实验步骤1. 使用BLAST工具进行同源序列搜索。
（1）在NCBI网站上，选择“BLAST”功能。
（2）将仿刺参EGFR基因氨基酸序列粘贴到“Query Sequence”框中。
（3）选择合适的比对参数，如“MegaBLAST”。
（4）点击“BLAST”按钮，等待结果。
（5）在结果页面，找到相似度最高的几个序列，下载下来。
2. 使用CLUSTAL W进行多序列比对。
（1）将下载的同源序列整合到一个Fasta格式的文本文件中。
（2）在CLUSTAL W软件中，选择“Multiple Sequence Alignment”功能。
（3）上传Fasta格式的文本文件。
（4）选择合适的比对参数，如“Gap Penalty”和“Gap Reward”。
（5）点击“Align”按钮，等待结果。
3. 分析比对结果。
（1）观察比对结果，分析序列间的相似性和进化关系。
（2）绘制系统进化树，展示序列的进化历程。
五、实验结果与分析1. 使用BLAST工具，找到与仿刺参EGFR基因氨基酸序列相似度最高的几个序列，如Anopheles gambiae、Nasonia vitripennis等。
多序列比对-生物信息学
>SIV MSMSSSNITSGFIDIATFDEIEKYMYGGPTATAYFVREIRKSTWFTQVPVPLSRNTGNAAFGQEWSVSIS RAGDYLLQTWLRVNIPPVTLSGLLGNTYSLRWTKNLMHNLIREATITFNDLVAARFDNYHLDFWSAFTVP ASKRNGYDNMIGNVSSLINPVAPGGTLGSVGGINLNLPLPFFFSRDTGVALPTAALPYNEMQINFNFRDW HELLILTNSALVPPASSYVSIVVGTHISAAPVLGPVQVWANYAIVSNEERRRMGCAIRDILIEQVQTAPR QNYVPLTNASPTFDIRFSHAIKALFFAVRNKTSAAEWSNYATSSPVVTGATVNYEPTGSFDPIANTTLIY ENTNRLGAMGSDYFSLINPFYHAPTIPSFIGYHLYSYSLHFYDLDPMGSTNYGKLTNVFVVPAASSAAIS AAGGTGGQAGSDYAQSYEFVIVAVNNNIVRIENSLVRNRRRWSREGPMVMVC >TIV MSMSSSNITSGFIDIATFDEIEKYMYGGPTATAYFVREIRKSTWFTQVPVPLSRNTGNAAFGQEWSVSIS RAGDYLLQTWLRVNIPPVTLSGLLGNTYSLRWTKNLMHNLIREATITFNDLVAARFDNYHLDFWSAFTVP ASKRNGYDNMIGNVSSLINPVAPGGTLGSVGGINLNLPLPFFFSRDTGVALPTAALPYNEMQINFNFRDW HELLILTNSALVPPASPYVPIVVGTHISAAPVLGPVQVWANYAIVSNEERRRMGCAIRDILIEQVQTAPR QNYVPLTNASPTFDIRFSHAIKALFFAVRNKTSAAEWSNYATSSPVVTGATVNYEPTGSFDPIANTTLIY ENTNRLGAMGSDYFSLINPFYHAPTIPSFIGYHLYSYSLHFYDLDPMGSTNYGKLTNVSVVPQASPAAIA AAGGTGGQAGSDYPQNYEFVILAVNNNIVRISGGETPQNYIAVC >WIV MSMSSSNITSGFIDIATFDEIEKYMYGGPTATAYFVREIRKSTWFTQVPVPLSRNTGNAAFGQEWSVSIS RAGDYLLQTWLRVNIPQVTLNPLLAATFSLRWTRNLMHNLIREATITFNDLVAARFDNYHLDFWSAFTVP ASKRTGYDNMIGNVSSLINPVAPGGNLGSTGGTNLNLPLPFFFSRDTGVALPTAALPYNEMQINFNFRDW TELLVLQNSALVAPASPYVPIVVPTHLTVAPVLGPVQVWANYAIVSNEERRRMGCAIRDILIEQVQTAPR QNYTPLTNASPTFDIRFSHAIKALFFSVRNKTSASEWSNYATSSPVVTGATVNFEPTGSFDPIANTTLIY ENTNRLGAMGSDYFSLINPFYHAPTIPSFIGYHLYSYSLHFYDLDPMGSTNYGKLTNVSVVPQASPAAVN AASGAGGFPGSDYPQSYEFVIVAVNNNIVRISGGETPQNYLSGSFVTLLNRRKWSREGPMIMVQ >CzIV MSMSSSNITSGFIDIATFDEIEKYMYGGPTATAYFVREIRKSTWFTQVPVPLSRNTGNAAFGQEWSVSIS RAGDYLLQTWLRVNIPQVTLNAQLGPTFGLRWTRNFMHNLIREATITFNDLVAARFDNYHLDFWSAFTVP ASKKIGYDNMIGNISALTNPVAPGGSLGSVGGINLNLPLPFFFSRDTGVALPTAALPYNEMQINFNFRDW PELLILTNTALVPPASPYVPIVVGTHLSAAPVLGAVQVWANYAIVSNEERRRMGCAIRDILIEQVQTAPR QNYTPLTNAMPTFDIRFSHAIKALFFSVRNKTSSAEWSNYATSSPVVTGQLVNYEPPGAFDPISNTTLIY ENTNRLGAMGSDYFSLINPFYHAPTIPSSIGYHLYSYSLHFFDLDPMGSTNYGKLTNVSVVPQASPAAVT AAGGSGAAGSGADYAQSYEFVIIGVNNNIIRISGGALGFPVL >CIV MSISSSNVTSGFIDIATKDEIEKYMYGGKTSTAYFVRETRKATWFTQVPVSLTRANGSANFGSEWSASIS RAGDYLLYTWLRVRIPSVTLLSTNQFGANGRIRWCRNFMHNLIRECSITFNDLVAARFDHYHLDFWAAFT TPASKAVGYDNMIGNVSALIQPQPVPVAPATVSLPEADLNLPLPFFFSRDSGVALPTAALPYNEMRINFQ FHDWQRLLILDNIAAVASQTVVPVVGATSDIATAPVLHHGTVWGNYAIVSNEERRRMGCSVRDILVEQVQ TAPRHVWNPTTNDAPNYDIRFSHAIKALFFAVRNTTFSNQPSNYTTASPVITSTTVILEPSTGAFDPIHH TTLIYENTNRLNHMGSDYFSLVNPWYHAPTIPGLTGFHEYSYSLAFNEIDPMGSTNYGKLTNISIVPTAS PAAKVGAAGTGPAGSGQNFPQTFEFIVTALNNNIIRISGGALGFPVL
实习四：多序列比对(Multiple alignment)
实习四：多序列比对（Multiple alignment）学号姓名专业年级实验时间提交报告时间实验目的：1. 学会利用MegAlign进行多条序列比对2. 学会使用ClustalX、MUSCLE 和T-COFFEE进行多条序列比对分析3. 学会使用HMMER进行HMM模型构建，数据库搜索和序列比对实验内容：多序列比对是将多条序列同时比对，使尽可能多的相同（或相似）字符出现在同一列中。
多序列比对的目标是发现多条序列的共性。
如果说序列两两比对主要用于建立两条序列的同源关系，从而推测它们的结构和功能，那么，同时比对多条序列对于研究分子结构、功能及进化关系更为有用。
例如，某些在生物学上有重要意义的相似区域只能通过将多个序列同时比对才能识别。
只有在多序列比之后，才能发现与结构域或功能相关的保守序列片段，而两两序列比对是无法满足这样的要求的。
多序列比对对于系统发育分析、蛋白质家族成员鉴定、蛋白质结构预测、保守模块的搜寻以及PCR引物设计等具有非常重要的作用。
作业：1.Align the orthologous nucleotide and protein sequences from 5 organisms you found from first practice with MegAlign. Describe the sequences you used (the title of each sequence), explain whether the phylogenetic tree is consistent with the species tree from NCBI taxonomy database. Set the alignment report to show consensus strength and decorate the residues different from consensus with green shade.(Hint: use the taxonomy common tree from NCBI to get the evolutionary relationship among the organisms. Save your organism name in a text file with each organism name in a line, and upload the file, choose Add from file, and you will see the relationship among the specified organisms) /Taxonomy/CommonTree/wwwcmt.cgiHint 2：Change the accession number in your fasta or genPept format sequence file to organism name, so that the phylogenetic tree can be easily understood.方法与结果：打开Megalign，选择FILE下的Enter sequence ，打开之前保存的来自于五个物种的蛋白(或核酸)序列；首先选择打分矩阵，点击“Align”，选择Set residue Weight Table 选择矩阵：PAM100(核酸则设为weighted)，通过“method parameters”查看参数，使用Clustal V的默认值；其次进行序列的比对，选择Align下的“by Clustal V Method”开始比对，再次待其结束后，进行比对结果的显示，选择view下的“Phylogenetic Tree”，显示出树形图；（图）与NCBI上找到的树形图进行对比（图）；接下来点击View 下的“Alignment reports ”，选择OPTIONS下的“Alignment report contents”勾中“show consensus strength”,即在序列中显示出相似性条块；在OPTIONS下选择“New decorations”对decoration parameters 下选“shade—residues differing from—the consensus”把字符选择现实的颜色为绿色，结果显示如下：（图）同法可以得到核酸的树形图：（图）分析：系统发育树与NCBI上的物种树有很大的差异，因为可能这些物种间含有很多同源序列，我们不能单凭几条相似序列的同源关系来判断物种的亲缘关系，而应该考虑到物种更多相似序列的同源关系。
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。
结构生物信息学4-多序列比对
④ 在所得到的比对中,对于α1、α2和 α中原来有插入或删除操作的位 置, 恢复其原有的实际字符或空位 字符”-”.
多序列比对
a1 a2a3a4
b1 b2b3b4b5
生物信息学培训班
算法原理 – 树形比对
多序列比对
对于n个序列的树形比对的基本算法过程如下：
（1）初始化，对于每个序列，生成一个叶节点
（2）利用AA算法合并两个节点，形成一个新节点，
合并的结果放在新节点中，原来的两个节点作
为
新节点的子节点
（3）反复执行（2），直到形成n个叶节点的树根为止，
根节点中的序列即为最终的多重比对结果。
α
α1
α2
s1 s2 s3 s4
生物信息学培训班
算法原理 – CLUSTAL算法
算法原理 –动态规划算法
多序列比对的动态规划算法
多序列比对
生物信息学培训班
算法原理 –动态规划算法
多序列比对的动态规划算法
Sequence 2
多序列比对
Sequence 1
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算法原理 – SP方法
多序列比对
为了找到最佳比对，并解决解决动态规则算法的 计算复杂问题，Carrillo & Lipman (1988)建立了 SP(Sum of Pairs)方法
SP
scoreAGP
26
S
G
打分函数：
P（a,a）=0 P（a,b）= -1 （a≠b） P（a,-）=P（-,b）= -1 P（-,-）=0
逐对计算p(1,2)，p (1,3)，...，p(1,8)，p (2,3)，p(2,4)，...p(2,8) ...，p(7,8) 的 所有得分：（-7-6-5-4-3-2-1）+2 = -26 然后将一个多重比对所有列的得分全部加起来，其和即为该多重比对的得分。
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4
Lastz/chainnet
Lastz workflow
Target file
Repeat with reverse complement
Alignment output interpolation Back-end filtering Gapped extension HSP chaining Gap-free extension seeding Query file
9
Gap-free Extension
Exact match extension
|--> HSP？ <--| |-->seed<--| CACGAAACCAGCACGTATCCAAGGGACTATCCCC CATGGAACCAGCACGTATCCAAGGGCCTTTCCCC
M-mismatch extension
多序列比对
孟雪红 mengxuehong@ Tel: +8600000000 January 2011
序列比对的意义
不同物种基因组共线性分析可以知道物种间亲缘关系，利 于基因预测和功能注释(熊猫文章)
2
同一物种SD(片段复制)分析(蚂蚁文章)
3
主要内容
两物种基因组比对（lastz/chainnet） 多物种基因组比对（multiz）
list文件： t1 q1 t1 q2
input/t1_.axt.maf input/t1_.axt.maf
run_multiz.sh
输出maf文件
25
Thanks!
26
12
Needleman-Wunsch算法
1、DNA序列： S1 = GCCCTAGCG S2 = GCGCAATG 核苷酸替换打分矩阵S
A A T C G 1 -1 -1 -1 T -1 1 -1 -1 C -1 -1 1 -1 G -1 -1 -1 1
13
gap扣分d=-2
2、算法规则 这个算法使用二维表格，一个序列沿顶部展开，一个 序列沿左侧展开。通过以下三个途径到达每个单元格： 1）来自上面的单元格，代表将左侧的字符与空格比对。 2）来自左侧的单元格，代表将上面的字符与空格比对。 3）来自左上侧的单元格，代表与左侧和上面的字符比对 （可能匹配也可能不匹配）
6
Indexing Target Seed Words
ACGTGACATCACACATGGCGACGTCGCTTCAC
target seed word position table
|... |10325-->12, 255, 28451, 36512 |10326-->365, 5475, 47154, 225641 |...
输出：maf格式
21
Multiz
提供信息： 1、物种的拓扑结构: ((t1 q1) q2) 2、两两物种lastz比对maf文件(以同一个物种为参考序列) 3、储存物种信息的list文件：
22
TBA(Threaded-Blockset Aligner)
将reference至于顶行，按照reference坐标对排列其余物种，按照 系统发育树重新对行排列。
14
G
C
C
C
T
A
G
C
G
0
G C G C A A T G -2 -4 -6 -8 -10 -12 -14 -16
-2
-4
-6
-8
-10
-12
-14
-16
-18
首先对第一行、第一列初始化
15
F(i-1,j-1)+s(xi,yj)
F(i,j)=max
F(i-1,j)-d
F(i,j-1)-d
16
从右下角的单元格开始反向回溯，即可得到比对结果
5
Target sequence in put
Scoring parameters Indexing target seed words
Scoring Inference
HOXD70
/in dex.php/Hg19_conservation_l astz_parameters
reference：h
reference：m
23
打分：使用与lastz相同的核苷酸替换打分矩阵， 每一列的打分为两两物种打分之和。 Gap惩罚(quasi-natural)：400+30(L-1)
24
运行
python ../bin/run_multiz.py --pair_align pairwise_alignment1.list -tree "((t1 q1) q2)" --out `pwd`/output
8
Seeding
spaced seeds seed=12of19（1110100110010101111 ） seed=14of22（1110101100110010101111 ）
target:ACGTGACATCACACATGGCGACGTCGCTTCACTGG query: GTAGCTTCAC GTAGCTTCAC pattern: 110 0 10111 1 110 010 111 1
| | |
7
repeat
如果知道repeat序列，将target和query序列在比对之前 将repeats mark成小写字母。不参Indexing Target Seed Words步骤和seeding步骤。 如果repeat位点不知道，设置参数--maxwordcount，在 Indexing Target Seed Words步骤中将出现次数过多的 seeds去掉。 --masking 比对过程中动态的mark掉比对多次的位点，只 影响后续的query序列。
S1= GCGC- AATG
17
Back-end Filtering
Identity Continuity Coverage Match count
18
Interpolation
19
ChainNet
axtChain:将相邻的block连接起来，打分矩阵和 blastz相同，gap打分改变。 chainNet：对target序列，确定最优比对区域。
|
HSPs : high-scoring segment pairs
Hsp-threshold=3000
11
Gapped Extension
1、仿射空位罚分 gap_open_penalty=400 gap_extend_penalty=30 公式：Wk=400+30k（k为gap长度） 2、y_drop=9400 3、gapped_threshold=3000
netSyntenic：处理inersion、duplication。
20
运行
lastz_chainnet.py step1_lastz_target_query.sh step2_chain_target_query.sh step3_net_target_query.sh
去除repeat，-M参数；切割文件（方式、数量）；切割脚本
HSP ？ <-| |-->seed<--| CACGAAACCAGCACGTATCCAAGGGACTATCCCC CATGGAACCAGCACGTATCCAAGGGCCTTTCCCC
10
| -->
x-drop=910
X-drop extension
--> HSP ？ <-| |-->seed<--| CACGAAACCAGCACGTATCCAAGGGACTATCCCC CATGGAACCAGCACGTATCCAAGGGCCTTTCCCC