生物信息学 第七章：序列比对和数据库搜索
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。
生物信息学中的序列比对算法使用方法解析
生物信息学中的序列比对算法使用方法解析序列比对在生物信息学中是一项重要的技术，用于寻找DNA、RNA或蛋白质序列之间的相似性和差异性。
它是理解生物学结构和功能的基石之一。
在本文中，我们将解析生物信息学中常用的序列比对算法的使用方法。
序列比对算法主要分为全局比对和局部比对。
全局比对用于比较完整的序列，而局部比对则更适用于在序列中查找相似区域。
在这两个主要类别中，有几种经典的序列比对算法，包括Pairwise Sequence Alignment、BLAST、Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法等。
首先，我们来看Pairwise Sequence Alignment（两两序列比对）算法。
这个算法是基本的序列比对方法，通过比较两个序列中的每一个碱基、氨基酸或核苷酸，并根据其相似性和差异性对它们进行排列。
Pairwise Sequence Alignment算法使用动态规划的思想，通过计算匹配、替代和插入/删除的分数，来确定两个序列的最佳匹配方案。
在生物信息学中，常用的实现包括Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
Needleman-Wunsch算法是一种全局比对算法，用于比较两个序列的整个长度。
它是通过填充一个二维矩阵来计算最佳匹配路径的。
算法的核心思想是，通过评估每个格子的分数，根据路径选择的最佳分数进行全局比对。
这个算法不仅可以计算序列的相似性，还可以计算每个位置的分数，从而获得两个序列的对应二面的对应关系。
Smith-Waterman算法是一种局部比对算法，用于寻找两个序列中的最佳匹配片段（子序列）。
它与Needleman-Wunsch算法的计算思路相同，但不同之处在于允许负分数，这使得算法能够确定具有高分数的局部匹配片段。
通过动态规划计算，Smith-Waterman算法可以寻找到两个序列中的相似片段，并生成比对的结果。
另一种常用的序列比对算法是基本本地搜索工具（BLAST）。
生物信息学中的序列比对算法综述
生物信息学中的序列比对算法综述序列比对（sequence alignment）是生物信息学中一项重要的任务，其目的是找出两个或多个生物序列中的相似性和差异性。
在生物信息的研究和应用中，序列比对算法起到了至关重要的作用。
本文将对生物信息学中的序列比对算法进行综述。
1. 引言序列比对是生物信息学中的一个基本问题，它在基因组学、蛋白质学、进化生物学等领域都得到了广泛的应用。
通过比对不同生物序列之间的相似性和差异性，可以进一步研究基因功能、蛋白质结构以及物种进化等重要问题。
因此，序列比对算法的研究具有重要的理论价值和实际意义。
2. 序列比对的基本概念在进行序列比对之前，首先需要了解序列之间的相似性和差异性的度量方法。
常用的序列相似性度量方法包括编辑距离、相似度百分比、贝叶斯统计等。
其中，编辑距离是一种常见的度量方式，它衡量了两个序列之间的差异程度。
3. 序列比对算法分类序列比对算法可以分为全局比对和局部比对两类。
全局比对算法着重于找出整个序列的相似性和差异性，常用的算法包括Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
而局部比对算法则注重于找出序列中的局部相似性和差异性，常用的算法有BLAST和FASTA。
4. 全局比对算法全局比对算法的核心思想是将两个序列通过插入、删除和替换等操作转化为相同长度的序列，然后计算它们的相似性得分。
Needleman-Wunsch算法是一种经典的全局比对算法，通过动态规划的方式找到序列之间的最佳比对方式。
Smith-Waterman算法是基于Needleman-Wunsch算法的改进，它将负得分和局部比对引入到全局比对中，提高了比对的准确性。
5. 局部比对算法局部比对算法主要用于序列中的片段比对，其核心思想是通过寻找序列中的相似片段来找出序列的结构和功能区域。
BLAST算法是一种常用的局部比对算法，它通过生成字典和索引的方式实现快速比对。
FASTA算法则是一种早期的局部比对算法，其基本原理是通过序列片段之间的kmer匹配来寻找相似性。
生物信息学中的序列比对算法综述
生物信息学中的序列比对算法综述序列比对是生物信息学领域中的一个重要问题，指的是比较两个生物序列（DNA，RNA或蛋白质序列）之间的相似性和差异性。
序列比对是许多研究任务中的第一步，如基因识别、物种分类、进化关系的推断等等。
在本文中，我们将介绍序列比对算法的基本概念、方法和软件，包括全局比对、局部比对、多序列比对等方面。
一、序列比对的基本概念序列比对的目的是找出两个序列之间的相似性和差异性，根据相似性分析序列的结构、功能以及进化关系。
相似性可以被表示成一个比对得分，即正数表示相似性，负数表示差异性。
比对得分的计算取决于匹配分、替换分和缺失分。
匹配分是指在比对中找到相同的位置并且相等的分数。
替换分是指找到不同的位置并且不相等的分数。
缺失分是指在任意序列中找不到匹配的分数。
计算得分的方法有很多种，其中最流行的方法是 Needleman-Wunsch 算法和 Smith-Waterman 算法。
二、全局比对算法全局比对算法是一种比较两个序列的整个长度的算法，使得它们之间的相似性或差异性能够被准确地测量。
全局比对算法通常用于比较高度相似的序列或同一物种中相似的序列。
Needleman-Wunsch 算法与 Smith-Waterman 算法是全局比对中最为经典的算法。
Needleman-Wunsch 算法： Needleman-Wunsch 算法是最经典的全局比对算法之一。
该算法通过构建一个二维矩阵，其中每个元素代表在比对过程中两个序列的一个指定位置。
该算法通过分配一个比对得分并使用动态规划来计算所有可能的比对方式。
通过比对得分的计算，算法确定序列之间的最佳比对方式，使比对得分最大化。
该算法常用于比较高度相似的序列，或者已知序列的情况下以寻找相同物种中潜在基因组之间的相似性信息。
Smith-Waterman 算法： Smith-Waterman 算法是一种类似Needleman-Wunsch 算法的全局比对算法。
生物信息学中的序列比对和分析
生物信息学中的序列比对和分析序列比对和分析是生物信息学中非常基础和重要的一项研究内容。
通过比对和分析序列，可以发现序列之间的相似性和差异性，进而研究生物进化、遗传、表达等方面的问题。
本文将从序列比对和分析的意义、比对方法、分析工具和应用实例等几个方面进行讨论。
一、序列比对的意义和方法序列比对是一种比较两个或多个序列相似度的方法，通过比较序列的相同和不同部分，可以获得有关序列功能、结构和进化的信息。
序列比对的主要目的是确定两个序列之间的相似性程度，从而推断它们的共同祖先、结构和功能。
因此，序列比对是研究生物学、医学和生物工程等领域的必要手段。
序列比对的方法主要包括全局比对和局部比对两种。
全局比对是将一整个序列与另一个序列比对，得到两序列的整体相似性程度。
一般要求两序列中的相似部分要尽可能多，而不注重不同部分的对齐。
常用的全局比对算法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
局部比对是寻找两个序列中任意长度的子序列之间的相似性。
与全局比对不同，局部比对更注重相同的局部片段，忽略不同的片段。
局部比对算法有BLAST和FASTA等。
二、序列分析的工具和方法序列分析是通过对比对后的序列进行进一步分析，获得生物信息的过程。
序列分析的主要内容包括序列注释、序列搜索、序列聚类和序列比较等。
序列分析的方法和工具主要包括多序列比对、单序列比对、序列搜索、聚类分析、进化树分析和功能预测等。
多序列比对是将多个序列进行比对，得到这些序列之间的共同特征和差异。
常用的多序列比对工具有Clustal X和MUSCLE等。
单序列比对是将一个序列和已知的库中所有序列进行比对，以查找相似性和相关性。
常用的单序列比对工具有BLAST和PSI-BLAST等。
序列搜索是在一个已知的序列库中搜索相似的序列。
常用的工具有HMMER、PhyloGenie等。
聚类分析是将相似的序列放在一起形成聚类，便于分析相关性。
生物信息学中的序列比对方法
生物信息学中的序列比对方法序列比对是生物信息学中一项非常重要的工具，其主要目的是将两个或更多的DNA、RNA或蛋白质序列进行比较，以找到它们之间的相似性和差异性。
这样的比对可以用来识别基因、预测蛋白质结构、推断进化关系和研究生物系统的复杂性等。
随着DNA测序技术的快速发展，越来越多的生物学家和生物信息学家开始研究序列比对方法。
序列比对是一项复杂而耗时的任务，需要对大量的序列进行计算和分析。
因此，发展高效的序列比对方法对于生物信息学的发展至关重要。
当前，生物信息学界广泛应用的序列比对方法主要包括全局比对、局部比对和多序列比对等。
一、全局比对全局比对是指将整个序列与另一个相似序列进行比对。
它的应用场景通常是在两个相对较短的序列中查找相似片段，以便在进一步的研究中进行详细的分析。
全局比对方法最常用的是Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
Needleman-Wunsch（NW）算法是第一个被开发出来的全局比对算法。
该算法基于动态编程的思想，通过将整个序列进行比对，计算出最佳匹配的得分和路径。
然而，这种方法的时间复杂度非常高，随着序列长度的增加，其计算成本也会呈指数级增长。
Smith-Waterman（SW）算法是一种优化的全局比对算法，其核心思想与NW算法类似。
不同之处在于SW算法将匹配的得分设置为正数，而将多余的间隔和未匹配的子序列得分设置为负数。
通过这种方式，SW算法可以得到一个全局最佳的比对结果。
然而，该算法的计算成本也比较高，因此其应用场景受到一定的限制。
二、局部比对局部比对是指在比对序列的过程中，只对部分区域进行比对。
与全局比对不同，局部比对更适用于两个序列之间只有一些片段相似的情况。
常用的局部比对方法主要包括BLAST算法和FASTA算法等。
BLAST算法是一种聚集序列算法，它将大量的搜索序列放入一个空间中，通过加速计算找到最匹配的序列。
通过BLAST算法，可以快速搜索数据库中的所有序列，并找到与目标序列相似的匹配。
生物信息学 第七章：序列比对和数据库搜索
第七章：序列比对和数据库搜索Gregory D.SchulerNational Center for Biotechnology InformationNational Library of Medicine. National Institutes of HealthBethesda. Maryland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，将在第八章介绍。
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。
生物信息学中的序列分析与比对
生物信息学中的序列分析与比对生物信息学是一门综合运用计算机科学、数学、物理学、化学、生物学等学科方法来研究生物信息学的交叉学科。
生物信息学的研究方法多样，其中序列分析与比对是其中重要的一个分支。
序列是指生物学中的一种信息记录方式，表示基因、蛋白质、RNA等分子的特定序列。
序列分析和比对是研究序列信息的一种重要手段，也是对生物大分子结构、功能、进化等各方面研究的基础。
本文将从序列概述、序列分析、序列比对三方面来详细讨论序列分析与比对的内容。
一、序列概述DNA序列、RNA序列、蛋白质序列是生物学中最基础的三种序列类型。
DNA是一种双螺旋结构，由四种碱基（腺嘌呤、鸟嘌呤、胸腺嘧啶和鳞状细胞嘧啶）组成， RNA是单链结构，基本上由DNA中的碱基组成，而蛋白质则是由20种不同的氨基酸通过共价键结合在一起形成的链状分子。
DNA序列和RNA序列是由碱基组成的线性序列，蛋白质序列是由氨基酸组成的线性序列，序列是描述生物大分子结构和功能的最基本的语言。
二、序列分析1. 序列比较序列比对是对两条或两条以上生物序列之间相似性或差异性进行分析的方法。
序列比对是将两条或多条序列中相同或类似的部分找出来，同时也可以找出它们中不同或不同的部分，并计算它们之间的相似性和差异性，也是比较序列进化关系的一种方法。
2. 基因预测基因预测是确定核酸序列中哪些区域包含已知的基因，并预测这些基因与蛋白质的长链和功能的相关性质。
序列分析的目标之一就是预测基因和蛋白质的序列。
基因预测估计原核生物中基因组序列的含义比真核生物要容易得多。
3. 重复序列分析许多基因组中都存在着许多多次出现的特定、比较长的DNA 序列，这种序列被称为重复序列。
重复序列的分析是基因组学的必要内容，使人们理解基因组进化和功能等方面的信息。
通过对重复序列的分析，人们可以了解基因组结构的重要细节，解决许多生物学问题，比如基因家族的起源，基因组的演化，基因转座子活动和某些疾病和种群的进化关系等。
生物信息学中的序列比对与分析
生物信息学中的序列比对与分析生物信息学是生命科学中一种新兴的交叉学科, 它是将计算科学, 数学, 物理学, 化学等学科的理论和方法应用于生命科学研究的一门学科。
生物信息学在现代生命科学研究中发挥了重要作用，序列比对与分析是生物信息学中的基础工作之一。
序列比对是生物信息学中一个应用广泛的技术，通过比对不同来源的DNA、 RNA或蛋白质序列，可以确定它们的相似性，进而揭示它们的结构和功能。
序列比对的主要目的是找到两条或多条序列之间的相同区域。
根据比对类型，序列比对可以分为全局比对与局部比对。
全局比对是一种比对方式，是将整条序列进行比对，查找整个序列的相似性。
它通常适用于相同长度的序列，如人体基因组、牛基因组、细菌基因组等。
全局比对的算法主要有 Needleman-Wunsch 算法和 Smith-Waterman 算法。
全局比对主要用于比较序列的相似性和演化关系。
例如，可以将一个已知功能的蛋白质序列与多种基因组中的蛋白质序列进行比对，找到相似性，进而推测未知的蛋白质的功能。
局部比对是将序列段与其他序列段进行比对，查找小的相同区域，例如蛋白质结构中的特定域，或者编码基因的外显子。
局部序列比对常用于 ID 与数据库中搜索相似序列、检索已知老母鸡基因组中的目标序列等。
常用的局部比对算法有BLAST 和FASTA。
BLAST 是通过单个序列或匹配序列数据库搜索相似序列，是一种快速的并行搜索方法。
FASTA是一种主要基于局部序列比对算法的软件，能根据用户提供的搜索模板快速搜索数据序列，进行相关信息的搜索。
自序列比对分析过程包括多个步骤，例如序列预处理、比对、多序列比对等。
例如，对于蛋白质序列，预处理包括格式转换、预测表型以及从UniProt或其他数据库中收集蛋白质序列；比对包括 BLAST/FASTA 或其他比对软件，确定多个序列之间的相同区域；多序列比对包括 MAFFT、ClustalW等软件，用于比对多个序列，分析它们的异同并推测其相互关系。
生物信息学领域中的序列比对算法研究
生物信息学领域中的序列比对算法研究生物信息学是一个交叉学科，其主要研究的是生物体内的生命过程与其产生的信息。
普及的基因测序技术和生物大数据的崛起给生物信息学带来了前所未有的重要性和影响力。
在这个庞大的数据量面前，如何有效地处理和分析生物序列数据成为了研究者面临的一大挑战。
其中，序列比对算法是做生物序列分析和生物信息学研究的前提条件之一。
下面我们就来探讨一下生物信息学领域中的序列比对算法研究。
一、序列比对算法的理论基础序列比对算法的本质是找到两个序列之间的相似性关系。
序列比对问题是一个 NP 完全问题，即算法的时间复杂度与序列的长度成指数关系。
因此，在实际应用中，需要寻找一些优化方法来提高算法的效率。
常见的序列比对算法主要有全局比对算法和局部比对算法两种。
其中，全局比对算法主要是通过 Needleman-Wunsch 算法和 Smith-Waterman 算法来完成序列的比对。
而局部比对算法则是利用BLAST 算法和FASTA 算法来进行实现。
二、局部比对算法的原理及优化局部比对算法主要是通过查询序列和数据库中的序列进行匹配，然后找到最优的匹配结果。
这个过程是通过设定一个阈值进行筛选的，即只保留得分高于阈值的序列。
BLAST 算法是一种常见的局部比对算法，其基本原理是通过预处理和索引建立一个数据库，然后通过计算查询序列和数据库序列之间的相似度，最后通过设定切割点来排除低分序列。
但是，由于其算法需要大量的 I/O 操作，因此效率较低，并且在查询长度较长的情况下表现会出现较大的问题。
相比之下，FASTA 算法的效率则比BLAST更高。
FASTA算法是通过对原串进行预处理，建立一个索引库，在进行搜索阶段时，通常采用一种特殊的方法，即通过减少搜索区域来大大缩短搜索时间。
这种优化方法可以显著提高算法的查询效率，并且具有一定的精度保障。
三、全局比对算法及其改进全局比对算法的主要思想是通过计算全局序列的最优比对得分来确定两个序列之间的相似程度。
生物信息学应用：序列比对与数据库搜索
必需通过回溯当前位置的得分
的来源确定。
例:
步骤1: 初始化打分矩阵：
S0,0 = 0 S0,j = -j * gap Si,0 = -i * gap Sm,n = optimal score
步骤2: 计算Si,j
步骤3: 回溯最佳对齐路径
打分： Match +2分 mis-match -3分 Gap (insertion & deletion) -1分
序列比对用途?基因预测基因注释annotation蛋白质结构和功能预测等?基因和蛋白序列的进化分析?在比对中错配与突变相应而空位与插入或缺失对应?根据物种间基因或蛋白序列的比对结果构建系统发生树从分子层次分析物种的进化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pantroglodyteschr22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homosapienschr2146条染色体23对常用术语?比对常用语?插入insertion?缺失deletion?替换substitution?插入缺失indel?序列相同序列有对的素核或氨基完?两序列所有比对位置上的元素核酸或氨基酸完全相同?序列相似性?两序列比对位置上的元素核酸或氨基酸大部分相同?两序列比对位置上的元素氨基酸相似?序列同源性?两序列来自一个共同的祖先序列序列比较?dotmatrix分析intuitive?序列比对计算dpalgorithmexact??wordorktuplefastablasthheuristicdotmatrixtheaminoacidsequencesofthephagecihorizontalsequenceandphagep22c2verticalsequencerepressors
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。
生物信息学中的序列比对算法分析
生物信息学中的序列比对算法分析生物信息学是一门综合性的学科，涉及到生物学、计算机科学、数学、统计学等多个领域。
其中，序列比对算法是生物信息学中非常重要的一个研究领域。
本文将就生物信息学中的序列比对算法进行分析与探讨。
1. 什么是序列比对？生物学中的序列指的是DNA、RNA或蛋白质序列，而序列比对则是将两个或多个序列进行比较，找出它们之间的相似性和差异性。
序列比对通常被用来确定两个或多个序列之间的进化关系，并且在基因鉴定、药物设计和疾病诊断中也有很大的应用价值。
2. 序列比对的算法序列比对算法可以分为精确序列比对和近似序列比对两种类型。
在精确序列比对中，算法的目标是找到两个序列之间的精确匹配点。
而在近似序列比对中，算法的目标则是找到两个序列之间的最佳匹配。
下面我们将介绍几种常见的序列比对算法：2.1 精确序列比对算法2.1.1 Smith-Waterman算法Smith-Waterman算法是一种基于动态规划的算法，用来寻找两个序列之间的最佳局部对齐。
该算法的时间复杂度为O(N^2)，因此适用于较短的序列比对。
2.1.2 Needleman-Wunsch算法Needleman-Wunsch算法也是一种基于动态规划的算法，用来寻找两个序列之间的最佳全局对齐。
该算法的时间复杂度同样为O(N^2)，但是由于其考虑了整个序列，因此速度比Smith-Waterman算法慢。
2.2 近似序列比对算法2.2.1 BLAST算法BLAST算法是基于比较序列片段的算法，它将一个序列分割成较小的片段用来进行比对。
BLAST算法的时间复杂度为O(N* log N)。
2.2.2 模式匹配算法模式匹配算法是利用某种模型来进行序列匹配的算法，其中最为常见的模型是k-mer。
k-mer是一种常用的序列分割方式，它可以对序列进行切分，然后将切分后的小片段与另一个序列进行比对。
这种算法在生物信息学中有着广泛的应用。
3. 序列比对算法的评价标准评价序列比对算法的好坏通常需要对比已知的真实比对结果。
生物信息学中的序列比对方法
生物信息学中的序列比对方法序列比对是生物信息学中最常用的分析方法之一。
在基因组学、生物进化学、结构生物学、生物信息学、医学遗传学和分子生物学方面都得到广泛应用。
序列比对的目的是通过比较两个或多个生物序列，确定它们之间的相似性和差异性，从而推断它们的源头、演化关系、结构、功能和遗传破坏等信息。
由此可以派生出一系列的技术和工具，如序列搜索、同源检索、物种归属确定、分子结构预测、药物研发、疾病诊断和治疗等。
序列比对的基本原理是将不同序列的碱基进行逐一比对，计算相似性和差异性的程度，以此形成比对结果。
序列比对分为全局比对和局部比对两种类型。
全局比对是将整个序列进行比对，用于比较相对较为相似的序列。
局部比对是将序列中的一部分进行比对，用于比较相对较为不同的序列。
序列比对的结果会形成相似性矩阵和比对图等格式，对于大量的序列比对结果可以形成多序列比对。
序列比对的方法主要分为基于比较的方法和基于概率的方法两大类。
比较法是将两个序列进行比较，并确定相同或不同的碱基，然后计算序列的相似性和差异性。
概率法则是通过估计比对序列之间存在的进化模型的参数，进而利用模型计算序列的相似性和差异性。
在这两种方法之间，又可以分为全局比对和局部比对。
全局比对方法全局比对方法是将整个序列与另一个序列进行比对，由于每个位置都被考虑，计算结果较为准确，但计算时间和空间复杂度较高。
常用的全局比对方法有 Needleman-Wunsch（N-W）算法和Smith-Waterman（S-W）算法。
这两种算法均采用动态规划的思想，但N-W算法是求全局比对的最优方案，而S-W算法是求局部比对的最优方案。
N-W算法是一种比较经典的算法，但在序列比对中很少使用，其原因是其所需的计算和存储空间非常高。
局部比对方法局部比对方法是只考虑序列的一部分，并将其与另一个序列进行比对。
这种方法适合于比较较大序列中相似的片段，它可以提高计算效率和提高比对准确性，常见的局部比对方法有 BLAST算法、FASTA算法和Smith-Waterman（S-W）算法。
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7数据库的查寻
SRS系统
单位 欧洲生物信息研究所 英国基因组资源中心 英国基因组测序中心 法国生物信息中心 荷兰生物信息中心 网址 /srs6/ /srs6/ /srs6/ biogen.fr/srs6/ http://www.cmbi.kun.nl/srs6/
对于结构文件：
结构总结格式：结构的基本信息，可以看三维结构 ASN.1格式：
数据库查询、数据库检索和数据库搜索这三个 词经常混用。其实，数据库搜索在分子生物信息 学中有特定含义，它是指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。 例如，给定一个胰岛素序列，通过数据库搜索， 可以在蛋白质序列数据库SwissProt中找出与该 检测序列(query sequence)具有一定相似性的序 列。
对于PubMed文章：
引文(citation)格式：包含题目，文摘,MeSH主题词等 文摘格式：包含题目，文摘 ASN.1格式：文章以ASN.1格式出现 MEDLINE格式：文章以MEDLINE格式出现
对于蛋白和核酸文件：
GenBank/GenPept格式: 标准的GenBank或GenPept格式 Report格式：GenBank格式 ASN.1格式 FASTA格式 图形格式(Graphic View)
Entrez系统
检索模式(Search Modes)
www Entrez可以采用几种不同途径的检索方式：
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生物信息学中的序列比对
生物信息学中的序列比对序列比对是生物信息学领域中最基本的分析方法之一。
它是比较两个或多个基因组序列（DNA，RNA或蛋白质序列）的相似性和差异性的过程。
序列比对是理解生物学系统、基因组演化和基因表达调控的首要步骤。
序列比对的基本原理是将两个序列对齐并找出它们之间的匹配点，然后计算匹配点的相似性得分。
这个匹配点是由共同的核苷酸或氨基酸构成的，它们在序列中与匹配序列中的对应位置相同。
比对后的即为相似区域或保守区域，区域中的差异基本上包括插入、缺失和突变。
这些区域可以揭示两个序列之间的进化关系或功能差异。
序列比对的应用十分广泛。
它可以用于比较同一物种不同个体或不同品系之间的基因组序列；也可以用于比较物种间的基因组序列，了解它们之间的差异，推测它们之间的进化历史。
此外，序列比对也可以用于寻找重复序列、反转转录转座子或功能相关的序列元件。
序列比对在生物信息学研究中的作用不可低估。
随着技术的不断发展，目前有很多序列比对的软件和工具可供选择。
这些工具的选择取决于所需的比对类型、计算资源和准确性。
传统的序列比对方法主要基于动态规划（DP）算法，例如Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
这些算法可以找到最优的比对方案，但计算时间和计算资源的消耗较大。
因此，对于大规模基因组序列比对，这种方法变得不太可行。
随着第二代测序技术的发展，序列数据的数量迅速增加，有许多高通量的，快速且可扩展的序列比对工具被开发出来。
这些工具基于不同的比对策略，包括基于Hash函数、BWT（Burrows-Wheeler Transform）和FM索引的方法。
其中受到广泛应用的工具包括Bowtie2、BWA和STAR等。
除了传统的序列比对之外，还有一些新的比对方法——ribosome profiling（核糖体剖析法）。
核糖体剖析法是一种研究蛋白质翻译调控的技术，可以直接测量翻译过程中核糖体在mRNA 上的位置。
生物信息学中的序列比对方法和技术
生物信息学中的序列比对方法和技术生物信息学是指运用计算机和信息学方法研究生物学领域的一门学科。
在生物信息学中，序列比对是一项非常重要的基础工作。
序列比对方法和技术可用于识别蛋白质或DNA序列的相似性，并用于生物学和医学研究中的各种应用程序。
本文将探讨生物信息学中的序列比对方法和技术。
1. 序列比对的概念序列比对是将两个或多个序列进行比较，找出相同之处和不同之处的过程。
序列比对可以识别DNA、RNA和蛋白质序列之间的相似性，有助于确定它们之间的进化关系、预测功能和进行基因检测等。
在序列比对中，最常见的方法是全局比对和局部比对。
2. 序列比对的方法（1）Smith-Waterman算法Smith-Waterman算法是局部比对的经典算法。
它使用一个得分矩阵来确定两个序列的每个区域的匹配得分，然后查找局部匹配得分最高的局部匹配（也称为最佳局部匹配）。
（2）Needleman-Wunsch算法Needleman-Wunsch算法是全局比对的常见算法，能够确定两个序列的全局最佳匹配。
该算法使用一个得分矩阵来确定两个序列之间的匹配得分，并使用动态规划方法计算全局匹配得分。
（3）BLAST算法BLAST算法是一种常见的快速序列比对算法，能够用于全局和局部比对。
在BLAST算法中，使用了启发式搜索来快速确定序列间的相似性。
3. 序列比对的技术（1）多序列比对多序列比对是比较三个或更多序列之间的相似性。
多序列比对可用于发现全基因组复制、形成适应性进化策略和预测序列的结构和功能。
（2）蛋白结构比对蛋白结构比对是将两个或多个蛋白质结构进行比较的技术。
它可用于预测蛋白质结构和功能，设计新药物和发现新的蛋白质家族。
（3）基因功能预测基因功能预测是基于已知的或相似的基因和蛋白质进行预测。
序列比对技术可用于发现新基因、比较基因和预测基因功能等。
4. 序列比对的应用程序序列比对技术可用于许多生物学和医学应用程序。
以下是序列比对的几个应用程序：（1）基因检测：序列比对技术可用于检测基因是否在某个物种中存在，从而帮助研究人员确定某个物种的基因组和生物信息学。
生物信息学中的序列比对技术
生物信息学中的序列比对技术序列比对技术在生物信息学中是一个非常重要的工具。
它可以用来确定不同物种之间的遗传差异，也可以用来确定同一物种内的不同个体之间的差异。
比对结果还可以帮助我们理解生命的进化历程和功能的演化过程。
基因测序和基因组学的发展离不开高质量序列比对技术的支持。
序列比对技术主要分为全局比对和局部比对两种。
全局比对可以将两个序列进行全长比对，以查找相同和不相同的区域。
全局比对主要用于比较两个物种之间的序列。
对于同一个物种内的基因序列，常用的是局部比对。
局部比对主要关注两个序列的相似部分，忽略掉其它非相关区域。
序列比对技术的实现涉及到算法和软件。
常用的全局比对算法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
这两种算法都采用了动态规划技术，可以对两个序列进行全长比对。
Needleman-Wunsch算法用于比对两个完全相同长度的序列，而Smith-Waterman算法则用于在两个序列中寻找最相似的片段。
这两种算法在计算时间上都较长，不适合在大规模测序中使用。
因此，现在常用的全局比对软件往往会采用多种算法的综合。
局部比对常用的算法有BLAST、FASTA等。
这些算法都是基于一个前提：在很长的序列中，仅有少数的区域是相似的，而大部分区域都是不相似的。
这种算法主要是基于快速索引技术的，通过预处理数据，将序列片段存入数据结构中，加速比对计算的过程。
除了算法和软件，序列比对中还有一些参数需要注意。
比如序列比对中的mismatch和gap位置，这些位置的不同对比对结果的影响非常大。
序列长度也是比对的重要参数之一。
对于不同长度的序列，我们可以采用不同的比对方法。
此外，还需要关注不同的物种基因组大小、GC含量等差异，这些因素都会影响比对结果的准确性。
总之，序列比对技术在生物信息学中扮演着重要的角色。
它可以帮助我们理解基因组结构和功能，为研究生物学提供有力的支持。
在未来的研究中，我们需要继续加强序列比对技术的研究，在不断优化算法和软件的同时，也需要深入理解比对参数的影响，以提高比对结果的准确性。
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第七章：序列比对和数据库搜索Gregory D.SchulerNational Center for Biotechnology InformationNational Library of Medicine. National Institutes of HealthBethesda. Maryland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，将在第八章介绍。
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。
由于受到研究进化关系这一目的的影响，大多数比对方法很自然地都希望能够在某种程度上建立起分子进化的模型。
我们通常都假定同源序列是从某一共同祖先不断变化而来，但事实上，我们无法得知这个祖先序列到底是什么样子，除非能够从化石中获得它的DNA，我们所能够做到的只是从现存物种中，探求真相。
从祖先序列以来所发生的变化包括取代、插入以及缺失。
在理想情况下，同源基因或蛋白质序列在相互比较时，残基之间相互对应，从而使取代的情况很明显地表现出来。
在某些位置，一个序列中拥有某些残基而另一个序Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and ProteinsEdited by A.D.Baxevanis and B.F.F.OuelletteISBN 0-471-19196-5.pages 145-171. Copyright© 1998 Wiley-Liss. Inc.列中缺少这种残基，表明这些残基是插入到前者或是从后者中丢失的。
这些空位在序列比对时用连续的短线填补。
如图7.1，在序列比对中，发现了5个空位。
|------ S-S-------*|Mouse IVGGYNCEENSVPYQVSLNS-----GYHFCGGSLINEQWVVSAGHCYK-------SRIQVCrayfish IVGGTDAVLGEFPYQLSFQETFLGFSFHFCGASIYNENYAITAGHCVYGDDYENPSGLQI*Mouse RLGEHNIEVLEGNEQFINAAKIIRHPQYDRKTLNNDIMLIKLSSRAVINARVSTISLPTACrayfish VAGELDMSVNEGSEQTITVSKIILHENFDYDLLDNDISLLKLSGSLTFNNNVAPIALPAQ |---- S-S--------|Mouse PPATGTKCLISGWGNTASSGADYPDELQCLDAPVLSQAKCEASYPG-KITSNMFCVGFLE Crayfish GHTATGNVIVTGWG-TTSEGGNTPDVLQKVTVPLVSDAECRDDYGADEIFDSMICAGVPE ◇ *|-------------S-S------------------|Mouse GGKDSCQGDSGGPVVCNG----QLQGVVSWGDGCAQKNKPGVYTKVYNYVKWIKNTIAAN Crayfish GGKDSCQGDSGGPLAASDTGSTYLAGIVSWGYGCARPGYPGVYTEVSYHVDWIKANAV-- 图7.1、保守位点通常在功能上极为重要。
对老鼠的胰蛋白酶（Swiss-ProtP07146）和小龙虾的胰蛋白酶（Swiss-Prot P00765）作比对，相同的残基用下标线标出，在比对上方标出的是三个二硫键（-S-S），这些二硫键中的半胱氨酸残基极为保守，打星号的残基的侧链参与电荷传递系统，打菱形符号的活性位点的残基负责底物的特异性。
在残基-残基比对中，很明显，某些位置的氨基酸残基相对于其它位置的残基具有较高的保守性，这个信息揭示了某些残基对于一个蛋白质的结构和功能是极为重要的。
如图7.1所示，处于活性位点的残基都是极为保守的，比如形成二硫键的半胱氨酸，参与电子传递的氨基酸残基以及决定底物特异性的氨基酸残基。
这些保守的残基对于保持蛋白的结构与功能非常重要，另一方面，由于历史原因，某些保守位置对蛋白功能并无太大的重要性。
当我们处理非常相近的物种时必须十分小心，因为相似性在某些情况下更多地是历史的反映而不是功能的反映，比如，mouse和rat的某些序列具有高度的相似性，可能仅仅是因为没有足够的时间进行分化而已。
尽管如此，系列比对仍然是从已知获得未知的一个十分有用的方法，比如通过比较一个新的蛋白同其它已经经过深入研究的蛋白，可以推断这个未知蛋白的结构与功能的某些性质。
必须指出的是，不能够仅仅是通过比较分析这一判据来断定结论是否正确，结论还必须经过实验验证。
当我们发现两个基因或蛋白质具有惊人的相似性时，我们会认为他们之间具有一段共同的进化历程，从而我们判断他们会具有相似的生物学功能，但是，这个推断在成为结论之前必须经过实验的验证。
例如，ζ-晶状物是脊椎动物眼睛里晶状体基质的组成部分，根据序列相似性的基础，它在E.coli中的同源物是代谢酶苯醌氧化还原酶（如图7.2），不管二者的共同祖先如何，它们的功能在进化中已经改变了（Gonzalez et al.,1994）。
这就好象火车变成了铁路餐车，虽然对二者的外部结构的观察揭示了它们结构的历史，但是仅仅根据这一信息往往会得出有关其功能的错误结论。
当一个基因适应了一个新的功能时，保守位置通常也会发生一些形式上的变化，比如，当蛋白具有催化功能时，活性为点的残基相当保守，而当蛋白功能改变时，这些残基将会发生漂移。
Human-ZCr MATGQKLMRAVRVFEFGGPEVLKLRSDIAVPIPKDHQVLIKVHACGVNPVETYIRSGTYSEcoli-QOR------MATRIEFHKHGGPEVLQA-VEFTPADPAENEIQVENKAIGINFIDTYIRSGLYP. . ******. . . * …. . . * *.* ..****** *Human-ZCr RKPLLPYTPGSDVAGVIEAVGDNASAFKKGDRVFTSSTISGGYAEYALAADHTVYKLPEKEcoli-QOR-PPSLPSGLGTEAAGIVSKVGSGVKHIKAGDRVVYAQSALGAYSSVHNIIADKAAILPAA* ** *.. **.. ** . * **** . . * *. **Human-ZCr LDFKQGAAIGIPYFTAYRALIHSACVKAGESVLVHGASGGVGLAACQIARAYGLKILGTAEcoli-QOR ISFEQAAASFLKGLTVYYLLRKTYEIKPDEQFLFHAAAGGVGLIACQWAKALGAKLIGTV. * * ** . * * * .. .* * * * *.***** *** *.* * *..**Human-ZCr GTEEGQKIVLQNGAHEVFNHREVNYIDKIKKYVGEKGIDIIIEMLANVNLSKDLSLLSHGEcoli-QOR GTAQKAQSALKAGAWQVINYREEDLVERLKEITGGKKVRVVYDSVGRDTWERSLDCLQRR** . . *. ** .* * ** …. * * * . .. . . . . * * .Human-ZCrGRVIVVG-SRGTIEINPROTMAKES----SIIGVTLFSSTKEEFQQYAAALQAGMEIGWLEcoli-QOR GLMVSFGNSSGAVTGVNLGILNQKGSLYVTRPSLQGYITTREELTEASNELFSLIASGVI* .. * * *.. . . . . . .*.** . . * . . * .Human-ZCr KPVIGSQ--YPLEKVAEAHENIIHGSGATGKMILLLEcoli-QOR KVDVAEQQKYPLKDAQRAHE-ILESRATQGSSLLIP* . * *** *** *. . * .*.图7.2、最佳全局比对：对人类ζ-晶状物（Swiss-Prot Q08257）和E.coli苯醌氧化还原酶（Swiss-Prot P28304）的氨基酸序列进行比对。
这是一个由CLUSTAL W程序（Higgins et al., 1996）得到的最佳全局比对结果。
在比对下方，星号表示残基相同，打点表示这个残基是保守的。
早期的序列比对方法只应用于那些在全长范围内具有简单相似性的一些序列。
全序列比对就是对序列进行全程扫描，进行比较。
以上讨论的胰蛋白酶和ζ-晶状物之间的比较就属于全序列比对。
具有简单的球形结构域的蛋白一般可以使用全序列比对的策略，以为所有的同源序列尚未经过实质上的变化蛋白质的模块性质许多蛋白质在全程范围内并不具有相似性，但却似乎是由众多的模块结构域搭建而成。
图7.3描述了这样的一个例子，如图所示的是在血凝过程中的两种蛋白的组成结构，它们是凝血因子XII（F12）和组织型血纤蛋白溶酶原活化因子（PLAT），除了具有丝氨酸蛋白酶活性的催化结构域，这两种蛋白还具有不同数量的其它结构域单元，包括两种纤连蛋白重复，一个类似于上皮生长因子的结构域以及一个成为“kringle”域的单元。