序列比较的生物学基础
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。
生物学信息学中的序列比对技术及其应用
生物学信息学中的序列比对技术及其应用随着人类了解生物的深入，生物学研究变得越来越复杂。
尽管现在可以利用各种工具进行生物数据的分析和处理，但序列比对仍然是不可或缺的技术之一。
序列比对是确定两个或多个生物序列之间相似性的方法。
相似性的比对可以发现在这些序列中存在的相同区域以及这些区域中的变异。
序列比对技术可以用于许多领域，例如病毒学、免疫学、基因组学和功能分析。
序列比对的基础基于生物分子的相同性和差异性的分析是现代生物学的基础，而生物分子之间的比较可以帮助我们了解它们的功能和进化。
因此，在比较生物分子时，确定相同区域和变异区域的能力是非常有用的。
序列比对可以实现这一点。
序列比对的基础是序列的比较。
这有两种可能方法：全局比对和局部比对。
全局比对是指将整个序列与另一个序列进行比较。
一般来说，全局比对的结果更加可靠，但比对速度较慢。
局部比对是将序列的一部分与另一个序列进行比较。
局部比对较快，但容易出现误差。
序列比对也可以分为串联比对和多序列比对两种。
串联比对是将一个序列与另一个序列进行比较，多序列比对是将多个序列之间进行比较。
多序列比对结果更加复杂，通常需要专业的软件和技术。
序列比对的方法有多种，从最简单的比较序列中的规则元素，到较复杂的比较序列的碱基成分和分子结构。
序列比对技术的类型序列比对的最常见类型包括用于DNA或RNA评估相似性的Pair-wise比对，用于多种序列比对的Multiple Sequence Alignment (MSA)以及用于蛋白质相似性比对的Protein Alignment。
Pair-wise比对是检测一对序列的相似性的方法。
Pair-wise比对依赖于确定序列的不同部分，并将它们匹配起来。
一些在Pair-wise比对中经常使用的算法包括Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法等等。
MSA是用于比对三个或更多序列的方法。
MSA的目标是确定各序列的共同点来形成最佳的静态序列。
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。
生物信息学8序列比对
局部相似性和整体相似性
序列比对的基本思想，是找出检测序列和目标序列的相 似性。比对过程中需要在检测序列或目标序列中引入空位， 以表示插入或删除（图2）。
图2 序列比对，图中“-”表示插入和删除，用字符表示相同的残基，“+”表示相似残基
序列比对的最终实现，必须依赖于某个数学模型。不 同的模型，可以从不同角度反映序列的特性，如结构、 功能、进化关系等。很难断定，一个模型一定比另一个 模型好，也不能说某个比对结果一定正确或一定错误， 而只能说它们从某个角度反映了序列的生物学特性。此 外，模型参数的不同，也可能导致比对结果的不同。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
当相似程度高于50%时，比较容易推测检测序列 和目标序列可能是同源序列；而当相似性程度低于 20%时，就难以确定或者根本无法确定其是否具有 同源性。 总之，不能把相似性和同源性混为一谈。所谓 “具有50%同源性”，或“这些序列高度同源”等 说法，都是不确切的，应该避免使用。
而同源又有两种不同的情况即垂直方向的(orthology) 与水平方向的(paralogy)。 直系同源(orthology)是比较基因组学中最重要的定义。 直系同源的定义是： (1)在进化上起源于一个始祖基因并垂直传递(vertical descent)的同源基因； (2)分布于两种或两种以上物种的基因组； (3)功能高度保守乃至于近乎相同，甚至于其在近缘物 种可以相互替换； (4)结构相似； (5)组织特异性与亚细胞分布相似
旁系同源(paralogy)基因是指同一基因组(或同系物种 的基因组)中，由于始祖基因的加倍而横向(horizontal) 产生的几个同源基因。
直系与旁系的共性是同源，都源于各自的始祖基因。其区别在于： 在进化起源上，直系同源是强调在不同基因组中的垂直传递，旁系同源 则是在同一基因组中的横向加倍；在功能上，直系同源要求功能高度相 似，而旁系同源在定义上对功能上没有严格要求，可能相似，但也可能 并不相似(尽管结构上具一定程度的相似)，甚至于没有功能(如基因家族 中的假基因)。旁系同源的功能变异可能是横向加倍后的重排变异或进化 上获得了另一功能，其功能相似也许只是机械式的相关 (mechanistically related)，或非直系同源基因取代新产生的非亲缘或 远缘蛋白在不同物种具有相似的功能。
基因组学中的序列比较
基因组学中的序列比较引言基因组学作为一门新兴的科学，致力于解析和研究生命的基因组信息，以揭示生命的奥秘。
序列比较是基因组学领域中的哥斯拉级别问题之一，它的复杂性甚至可以媲美RNA测序。
随着测序技术的飞速发展，基因序列的比较已经成为基因组学研究的重要手段之一。
本文将讨论基因组学中序列比较领域的一些主要概念和技术，并探讨这些技术在基因组研究领域的应用。
概念解析序列比较是一种用来确定不同 DNA 序列之间差异的分析方法。
在生物学研究中，因为预测一个生物功能时需要依赖同源性，序列比较是生物学研究中一个非常重要的手段。
常见的序列比较技术包括多序列比较和二元序列比较。
多序列比较是比较三个以上序列之间的相似性和差异性，它主要依赖于多重序列比对和聚类分析。
多序列比较可用于研究同源物种之间的进化关系和演化历史，以及不同物种之间的共性和差异性。
二元序列比较是比较仅针对两个序列之间的相似性和差异性。
二元序列比较常用于探索同一物种不同基因之间的相似性和差异性。
其中基本的概念是序列同源性和序列同源基因。
序列同源性是指不同物种之间的亲缘关系，同一物种内不同基因之间的相似性则称为同源基因。
序列同源性越高，表明生物之间的亲缘关系越近，同源基因的差异性越小，表明基因的相似性越大。
多序列比对多序列比对是指对多个相似序列进行比较并从中提取信息的过程。
这个过程需要考虑到序列之间基序的重合位置，评估序列上的同名相似区域，建立基因家族的成员关系等，是序列比较领域中最复杂而重要的问题之一。
多序列比对技术的常见应用场景包括确定基因家族成员，预测功能区域，建立进化树等。
常用的多序列比对工具有MAFFT、MUSCLE和CLUSTAL等。
二元序列比对二元序列比对是将两个序列之间进行比较，并从中提取相应的共性和差异性。
通过比较同源基因的序列，我们可以获悉相同和不同之处，理解这些信息将对基因功能的研究有所帮助。
二元序列比对的常见应用场景包括评估特定序列的同源性，表示基因家族中的变异等。
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与序列分析研究
生物信息学中的序列比对与序列分析研究序列比对与序列分析是生物信息学领域中非常重要的研究内容之一。
在基因组学和蛋白质组学的快速发展下，对生物序列的比对和分析需求不断增长。
本文将介绍序列比对和序列分析的概念、方法和应用，并探讨其在生物学研究中的重要性。
一、序列比对的概念与方法：1. 序列比对的概念：序列比对是将两个或多个生物序列进行对比，确定它们之间的相似性和差异性的过程。
在生物信息学中，序列通常是DNA、RNA或蛋白质的一连串碱基或氨基酸。
序列比对可以用来寻找相似性，例如发现新的基因家族、识别保守的结构域或区分不同的物种。
2. 序列比对的方法：序列比对的方法可以分为两大类：全局比对和局部比对。
全局比对将整个序列进行比对，用于高度相似的序列。
而局部比对则将两个序列的某个片段进行比对，用于相对较低的相似性。
最常用的序列比对算法是Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
Smith-Waterman算法是一种动态规划算法，它在考虑不同区域的匹配得分时，考虑到了负分数，适用于寻找局部相似性。
而Needleman-Wunsch算法是一种全局比对算法，通过动态规划计算最佳匹配得分和最佳比对方式。
二、序列比对在生物学研究中的应用：1. 基因组比对：序列比对在基因组学中具有广泛的应用。
它可以帮助研究人员对特定基因进行鉴定，发现重要的调控元件以及揭示物种间的基因结构和功能差异。
此外，基因组比对还可以用于揭示突变引起的遗传疾病和肿瘤等疾病的发病机制。
2. 蛋白质结构预测：序列比对在蛋白质结构预测中也起着重要的作用。
通过将待预测蛋白质序列与已知结构的蛋白质序列进行比对，可以预测其二级和三级结构以及可能的功能区域。
这些预测结果对于理解蛋白质的功能和相互作用至关重要。
3. 分子进化分析：序列比对在分子进化研究中也扮演着重要的角色。
通过将源自不同物种的基因或蛋白质序列进行比对，可以构建进化树，研究物种的亲缘关系和演化历史。
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。
结构生物信息学3-序列比对
生物信息学培训班
蛋白质的打分矩阵 -- PAM
PAMn矩阵的构建
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
序列比对算法
选取多个家族的相似性>85%的保守序列； 根据匹配计分进行多重比对(不含空位)； 以比对结果构建进化树，反映氨基酸替换关系； 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数； 计算每种氨基酸突变率； 计算每对氨基酸突变率，得到突变概率矩阵，将此矩阵 自乘n次； 将突变概率矩阵转化为PAMn矩阵。
等价矩阵 (unitary matrix) BLAST矩阵 转移矩阵（transition，transversion）
等价矩阵表 A T 0 1 C 0 0 G 0 0 A T BLAST矩阵 A 5 -4 -4 T -4 5 -4 C G A T A 1 -5 -1 -4 -4 -4 -4 转移矩阵 T -5 1 -5 C G -5 -1 -1 -5
Sequence 1 Sequence 2
actaccagttcatttgatacttctcaaa
taccattaccgtgttaactgaaaggacttaaagact
A A 1
G 0
C 0
T 0
匹配: 1 错配: 0 分值：5
G 0
C 0 T 0
1
0 0
0
1 0
0
0 1
生物信息学培训班
DNA转换和颠换
生物信息学培训班
基因的进化
生物学意义
生物信息学培训班
基因的进化
生物学意义
生物信息学培训班
基因进化过程中的变异
变异：主要有三种类型：
生物学意义
替代(substitution) 插入或删除(insertion or deletion)，通称indel 重排(rearrangement) 进化距离，一个序列变 Sequence A 成另一个序列所需的步 骤数 x steps 如A变为B的进化距离为 ：x+y
生物信息学中的序列分析和比较
生物信息学中的序列分析和比较随着生物实验技术的快速发展和高通量数据的生成，生物信息学逐渐成为生物学领域中必不可少的一部分。
而其中重要的一个子领域就是生物信息学中的序列分析和比较。
在生物信息学中，序列是指表示生物学中基因、蛋白质、RNA等分子的字符序列。
序列分析和比较是生物信息学最核心的研究领域之一，可以为基因组学、蛋白质学、进化学和分子生物学等领域的研究提供重要的支持和帮助。
序列分析序列分析是生物信息学中非常重要的一环，其目的是通过分析基因序列、蛋白质序列等生物分子的序列信息，理解该分子的结构、功能、进化和调节机制等方面。
生物分子序列的相关分析包括序列比对、多序列比对、序列搜索、同源性分析、开放阅读框分析、基因识别等。
序列比对是序列分析领域中最基础的内容，是分析序列相似性、结构、进化等的主要方法。
序列比对通常分为全局比对和局部比对两种。
全局比对适用于相似度较高的序列比对，例如通过比对已知的序列来识别新的同源序列。
局部比对通常用于寻找序列间存在的部分相似区域，例如用于找到蛋白质中的保守结构域或者寻找人类DNA序列中的单核苷酸多态性。
多序列比对是指将多个序列进行比对，提供一个更加全面和准确的分析结果。
在多序列比对过程中，研究人员通常会利用一些常用的软件，例如ClustalW、MUSCLE、MAFFT等。
在序列查找中，常用的工具包括BLAST、FASTA和Smith-Waterman等。
这些工具能够帮助研究人员在数据库中搜寻具有相似序列的分子。
开放阅读框（ORF）分析是指通过对基因组/转录组序列的分析，找到可能的ORF并对其进行进一步的预测和注释，从而帮助研究人员研究该基因/转录本在生物系统中的表达和功能。
开放阅读框是指没有任何阻碍地被mRNA翻译成蛋白质的序列区域。
在细胞内，mRNA会被核糖体识别以生成蛋白质，而开放阅读框是mRNA被识别后，可以被核糖体读取的部分。
基因预测是指通过对基因组序列进行全长预测，寻找开放阅读框，进而进行基因注释的过程。
序列分析
序列比较的生物学基础 构成生命的基本单位是蛋白质；20种氨基酸组成的多肽折叠而成；什么决定蛋白质的氨基酸序列？DNA由4种脱氧核苷酸组成:ATGCRNA由4种核肝酸组成:AUGC重要特征：互相配对4种核苷酸组成64个三联密码子形成6个开放读码框序列测定序列比较的生物学基础构成生命的基本单位是蛋白质。
而作为在细胞中催化各种化学反应的分子机器的酶，也是蛋白质。
另外，细胞的许多结构也是蛋白质组成的。
连非蛋白质的构成部分也是由属于蛋白质的酶所催化生产的。
一个人体含有大约100,000种不同的蛋白质，正是这100,000种蛋白质的特性及其相互作用使我们无所不能。
序列比较的生物学基础蛋白质由20种氨基酸组成的多肽折叠而成。
蛋白质由20种不同的氨基酸组成不同长度的聚合体，也称为肽或多肽。
由这种线性拓朴结构的聚合体折叠起来产生形状各异的不同蛋白质，不同的形状以及20种氨基酸的化学特性决定了蛋白质的功能。
现代生物学中的一个很主要的概念是，蛋白质的功能特性主要决定于线性多肽链中20种氨基酸的序列。
由于大多数蛋白质都是自身折叠而成，所以理论上知道了一个蛋白质的序列后即可推导出其功能。
序列比较的生物学基础什么决定蛋白质的氨基酸序列？分子生物学的中心内容就是描述我们从父母获得的遗传信息是如何储存于DNA中，它们是如何被用于复制相同的DNA副本，如何从DNA转录到RNA再翻译到蛋白质的。
序列比较的生物学基础DNA由4种脱氧核苷酸组成:ATGC。
DNA是由4种脱氧核苷酸形成的线性多聚体，这4种核苷酸是：腺嘌呤脱氧核苷单磷酸(deoxyAdenosine monophosphate, A)、胸腺嘧啶脱氧核苷单磷酸(deoxyThymidine monophosphate, T)、鸟嘌呤脱氧核苷单磷酸(deoxyGuanosine monophosphate, G)、胞嘧啶脱氧核苷单磷酸(deoxyCytidine monophosphate, C)。
第3章序列比对[1]
![第3章序列比对[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/82e92b74a417866fb84a8ec0.png)
contents
3.1概述 3.2两条序列比对方法 3.3多条序列比对方法
3.1概述
3.1.1序列比对的概念 3.1.2生物序列之间的关系
3.1.1序列比对的概念
⑴序列比对（Sequence
alignment）
序列比对是序列相似性分析的常用方法，又称序 列联配。 通过将两个或多个核酸序列或蛋白序列进行比 对，显示其中相似的结构域，这是进一步相似性 分析的基础。通过比较未知序列与已知序列的一 致性或相似性，可以预测未知序列功能。
Query: 181 catcaactacaactccaaagacacccttacacccactaggatatcaacaaacctacccac 240 |||||||| |||| |||||| ||||| | ||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct: 189 catcaactgcaaccccaaagccacccct-cacccactaggatatcaacaaacctacccac 247
一致性（identity）
Identity: The extent to which two (nucleotide or amino acid) sequences are invariant. 当两条序列同源时，它们的氨基酸序列或核苷酸序列通常 有显著的一致性（identity）。 一致性反映的是两个氨基酸序列（或核苷酸序列）之间相 同的程度。 因此，同源性是序列同源或不同源的一种论断，而一致性 和相似性是一种描述序列相关性的量。
⑵同源性、相似性、一致性
同源性(homology)
Homology: Similarity attributed to descent from a common ancestor.
序列比对
•
•
tblastn：蛋白序列对核酸库的比对，将库中的核酸翻译成蛋白序列， 然后进行比对。
tblastx：核酸序列对核酸库在蛋白级别的比对，将库和待查序列都 翻译成蛋白序列，然后对蛋白序列进行比对。
基因组BLAST
基本BLAST有5种。
基本blast
粘贴序列
结 果 显 示
结 果 显 示
结 果 显 示
序列比对的生物学依据
• 生物信息学的基础：
1. 所有的生物都起源于同一个祖先； 2. 序列不是随机产生，而是在进化上，不断发生着演 变； 3. 基本假设： 序列保守性 结构保守性（功能保守性）
序列比对的生物学依据
生物信息学的两大基本任务： 1. 找到两条序列的相同点 和不同点； 2. 解释它们为什么相同， 为什么不同；
• 功能非常强大，可以用来计算进化距离，构建系 统发育树等
MEGA
竖线：一致性 (identities) 缺口(gap)：不同之处
MEGA
• Mega（Molecular Evolutionary Genetics Analysis） 是一个界面友好、操作简便、功能强大的分子进 化遗传分析软件，也是文献中经常用到的分析软 件。 • 里面附带了MUSCLE， Clustal可以进行全局比对
序列比对
李建文 lijianwen@
课程简介
1. 2. 3. 4. 什么是序列比对 序列比对的生物学依据 基本概念 各种比对软件的使用
学习目标
1. 了解序列比对的基本概念和意义 2. 初步掌握几种常用的比对软件，并解决相关问 题
什么是序列比对
• 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。
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。
生物信息学基础第三章
对字母表中的任意字符a、b，定义
w (a, a) = 0
w (a, b) = 1
a b
w (a, -) = w ( -, b) = 1
也可以使用得分（score）函数来评价编辑操作
p (a, a) = 1 p (a, b) = 0 a b p (a, -) = w ( -, b) = -1
（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)
GCATGACGAATCAG
TATGACAAACAGC
GCATGACGAATCAG
？
反向互补序列
RNA发夹式二级结构
3、通过点矩阵进行序列比较
“矩阵作图法” 或 “对角线作图”
实例
序 列
→ 2→
→ 序列1 →
自我比较
→ 序列1 →
→ 1→
序 列
滑动窗口技术
两条序列中有很多匹配的字符对，因而在点矩阵中 会形成很多点标记。
滑动窗口技术
• 使用滑动窗口代替一次一个位点的比较是解决这 个问题的有效方法。
Match(C, C)
Match(A, A)
Match(A, A)
Match(C, C)
Match(C, C)
Replace(A, T)
Insert( -, T)
Delete(C, -)
Match(A, A)
Match(A, A)
图3.6 序列AGCACACA和ACACACTA的两种比对结果
生物信息学的生物序列分析
生物信息学的生物序列分析生物信息学是应用计算机科学和统计学的原理与方法，对生物学数据进行分析的学科。
在生物学研究中，生物序列分析是生物信息学的一个重要研究方向。
生物序列是DNA、RNA或蛋白质的线性排列，通过对生物序列进行分析，可以揭示其结构、功能、进化及与疾病之间的关系，对于生物学的研究和应用具有重要意义。
一、序列比对序列比对是生物序列分析的常见任务之一，它用于将两个或多个生物序列进行比较，并找到它们之间的相似性和差异。
在序列比对中，一种常见的方法是使用动态规划算法，比如Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
这些算法通过对序列中的字符进行匹配、替代、插入和删除等操作，计算出两个序列之间的最佳匹配程度。
二、基因预测基因预测是通过分析DNA序列，确定其中的基因以及它们的起始点、终止点和剪切位点等信息。
基因预测的方法包括基于序列比对的方法和基于统计学模型的方法。
基于序列比对的方法将已知的基因序列与待预测序列进行比对，从中找出相似片段，并据此预测新的基因。
基于统计学模型的方法则通过建立统计学模型，综合考虑启动子、终止子、剪切位点等特征，对序列进行分析和预测。
三、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是根据给定的氨基酸序列预测其对应的三维结构。
蛋白质的结构与其功能密切相关，因此对蛋白质结构的预测具有重要的科学价值和实际应用。
蛋白质结构预测的方法包括基于比对的方法、基于进化信息的方法和基于物理化学原理的方法。
这些方法通过模拟蛋白质的折叠过程，寻找最稳定的结构，并预测出相应的结构信息。
四、进化分析进化分析是通过比较不同物种的序列，揭示它们之间的进化关系和演化历史的方法。
进化分析可以通过构建系统发育树或计算序列之间的相似性矩阵等手段来实现。
系统发育树是描述物种间亲缘关系的图表，通过对多个序列进行比对和计算，可以推断出物种的进化关系及其相对的亲缘程度。
相似性矩阵则用于表示不同序列之间的相似性程度，从而揭示序列的进化关系。
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。
序列比对
最常见的比对是蛋白质序列之间或核酸序列之间的两两比对，通过比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者可能的分子进化关系。
进一步的比对是将多个蛋白质或核酸同时进行比较，寻找这些有进化关系的序列之间共同的保守区域、位点和profile，从而探索导致它们产生共同功能的序列模式。
此外，还可以把蛋白质序列与核酸序列相比来探索核酸序列可能的表达框架；把蛋白质序列与具有三维结构信息的蛋白质相比，从而获得蛋白质折叠类型的信息。
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。
在残基－残基比对中，可以明显看到序列中某些氨基酸残基比其它位置上的残基更保守，这些信息揭示了这些保守位点上的残基对蛋白质的结构和功能是至关重要的，例如它们可能是酶的活性位点残基，形成二硫键的半胱氨酸残基，与配体结合部位的残基，与金属离子结合的残基，形成特定结构motif的残基等等。
但并不是所有保守的残基都一定是结构功能重要的，可能它们只是由于历史的原因被保留下来，而不是由于进化压力而保留下来。
因此，如果两个序列有显著的保守性，要确定二者具有共同的进化历史，进而认为二者有近似的结构和功能还需要更多实验和信息的支持。
通过大量实验和序列比对的分析，一般认为蛋白质的结构和功能比序列具有更大的保守性，因此粗略的说，如果序列之间的相似性超过30%，它们就很可能是同源的。
早期的序列比对是全局的序列比较，但由于蛋白质具有的模块性质，可能由于外显子的交换而产生新蛋白质，因此局部比对会更加合理。
通常用打分矩阵描述序列两两比对，两条序列分别作为矩阵的两维，矩阵点是两维上对应两个残基的相似性分数，分数越高则说明两个残基越相似。
因此，序列比对问题变成在矩阵里寻找最佳比对路径，目前最有效的方法是Needleman-Wunsch动态规划算法，在此基础上又改良产生了Smith-Waterman算法和SIM算法。
生物学中的大碱基序列比对
生物学中的大碱基序列比对DNA是构成生命的基础，基因序列是DNA的基本组成单元。
在人类基因序列研究的初期，我们只研究了少数基因。
如今，我们已经开始研究数百万个基因。
伴随着基因序列数据数量的增长，大碱基序列比对的需求日益增长。
本文将介绍大碱基序列比对的概念、重要性和方法。
概念大碱基序列比对是将两个DNA序列进行比对，找出相似和不相似之处。
DNA序列通常由四种核苷酸：腺嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T）、鸟嘌呤（G）和胞嘧啶（C）组成。
DNA的加工过程通常包括复制、重组和变异。
大碱基序列比对有助于发现基因结构和功能的相似和差异。
重要性大碱基序列比对的应用非常广泛。
在演化和分类学中，大碱基序列比对有助于确定不同生物种类之间的遗传距离和发展历程。
社会生物学家也通过大碱基序列比对进行进化研究，这对我们了解社会行为的演变具有重要的意义。
另外，大碱基序列比对对于疾病诊断和治疗的研究也发挥着极其重要的作用。
方法大碱基序列比对方法分为全局比对和局部比对两种。
全局比对是将两个序列完全匹配，找出区域的相似之处。
这种方法适合于比对两个非常相似的序列。
但是，全局比对方法对于两个较为不同的序列不太适合。
局部比对则将两个序列进行局部比对，找到最长公共子序列，从而找到相似和不相似之处。
这种方法通常比全局比对方法效果更好。
例如，BLAST和Smith-Waterman算法都是基于局部比对方法实现的。
以BLAST为例，这是一种非常流行的大碱基序列比对工具。
BLAST算法的原理是通过在一组数据库中查找同源序列，发现两个待比对序列的区域。
在数据库中寻找相似的串是通过计算两个字符串之间的相似度实现的。
BLAST在匹配较长的字符串时速度非常快。
结论大碱基序列比对是生物学研究中非常重要的一项技术。
比对结果可以为我们提供关于生物遗传变异和进化过程的重要信息。
现代生物技术的迅速发展为大碱基序列比对的研究提供了更多的数据和分析方法。
未来，我们可以期望更好的算法和更多的应用将进一步提高我们对生物遗传信息的理解。
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序列比较的生物学基础
❖ 基因一般概念
基因作为唯一能够自主复制、永久存在的单位，其生 理学功能以蛋白质形式得到表达。DNA序列是遗传 信息的贮存者，它通过自主复制得到永存，并通过 转录生成mRNA，翻译生成蛋白质的过程控制所有 生命现象。
编码链（coding strand）又称sense strand，是指与 mRNA序列相同的那条链。非编码链（anticoding strand），又称antisense strand，是指那条根据碱 基互补原则指导mRNA生物合成的DNA链。
序列比较的生物学基础
❖ 构成生命的基本单位是蛋白质。而作为在细 胞中催化各种化学反应的分子机器的酶，也 是蛋白质。另外，细胞的许多结构也是蛋白 质组成的。连非蛋白质的构成部分也是由属 于蛋白质的酶所催化生产的。一个人体含有 大约100,000种不同的蛋白质，正是这 100,000种蛋白质的特性及其相互作用使我们 无所不能。
腺嘌呤脱氧核苷单磷酸 (deoxyAdenosine monophosphate, A)、
胸腺嘧啶脱氧核苷单磷酸 (deoxyThymidine monophosphate, T)、
鸟嘌呤脱氧核苷单磷酸 (deoxyGuanosine monophosphate, G)、
胞嘧啶脱氧核苷单磷酸 (deoxyCytidine monophosphate, C)。
序列比较的生物学基础
❖ 形成6个开放读码框
由于氨基酸是由三联密码子编码的，因此 DNA序列就包含三个不同的开放读码框，取 决于从第一、第二或第三位核苷酸开始(第四 位和第一位同框)。而双链DNA的两条链都可 以转录RNA，后者翻译蛋白质。因此，一个 DNA序列及其互补链可以有6个不同的读码框 (reading frames)。
序列比较的生物学基础
❖ 遗传密码——三联子 mRNA上每3个核苷酸翻译成蛋白质多肽链上的一个氨基酸，
这3个核苷酸就称为一个密码，也叫三联子密码。翻译时从 起始密码子AUG开始，沿mRNA5’→3’的方向连续阅读直 到终止密码子，生成一条具有特定序列的多肽链。
mRNA中只有4种核苷酸，而蛋白质中有20种氨基酸，若以一 种核苷酸代表一种氨基酸，只能代表4种(41=4)。若以两种 核苷酸作为一个密码（二联子），能代表42=16种氨基酸。 而假定以3个核苷酸代表一个氨基酸，则可以有43=64种密 码，满足了编码20种氨基酸的需要。
序列比较的生物学基础
❖ DNA和RNA的重要特征：互相配对
DNA和RNA的一个重要特征是线性多聚体可以互相配对，其配 对是序列特异的，由此而形成的双链聚合体因其特殊的形状 而被称为“双螺旋”(double helix)。双链中G与C配对，A与 T或U配对，其中一链可以作为合成另一链的模板，这就是 DNA复制以至所有遗传学的基础。由DNA转录为RNA也使用 类似的模板合成方式，而由RNA序列转化为蛋白质序列则较 为复杂，这是通过三联密码子翻译成氨基酸的过程完成的， 这一过程有转移RNA和核糖体(tRNA和ribosomes)的参与。
序列比较的生物学基础
❖ 4种核苷酸组成64个三联密码子。
4种核苷酸可以组成64个不同的三联密码子(triplet codes)，用于编码20种氨基酸绰绰有余。其中三个 为终止密码子，代表多肽序列的末端，一种氨基酸 可以由1~6个三联密码子编码。由多个密码子编码 的氨基酸，不同密码子的使用频率并不相等，这种 使用频率的不同分布称为“密码子偏好”(coden usage)。不同种的生物密码子偏好不同。
序列比较的生物学基础
❖ 蛋白质由20种氨基酸组成的多肽折叠而成。蛋白质 由20种不同的氨基酸组成不同长度的聚合体，也称 为肽或多肽。由这种线性拓朴结构的聚合体折叠起 来产生形状各异的不同蛋白质，不同的形状以及20 种氨基酸的化学特性决定了蛋白质的功能。现代生 物学中的一个很主要的概念是，蛋白质的功能特性 主要决定于线性多肽链中20种氨基酸的序列。由于 大多数蛋白质都是自身折叠而成，所以理论上知道 了一个蛋白质的序列后即可推导出其功能。
序列比较的生物学基础
❖ 什么决定蛋白质的氨基酸序列？分子生物学 的中心内容就是描述我们从父母获得的遗传 信息是如何储存于DNA中，它们是如何被用 于复制相同的DNA副本，如何从DNA转录到 RNA再翻译到蛋白质的。
序列比较的生物学基础
❖ DNA由4种脱氧核苷酸组成:ATGC。DNA是由4种脱氧核苷酸 形成的线性多聚体，这4种核苷酸是：
序列比较的生物学基础
❖ RNA则是由A、U、G、C，4种核苷酸形成的相似 线性多聚体，这4种核苷酸是：
腺嘌呤核苷单磷酸(Adenosine monophosphate, A)、 尿嘧啶核苷单磷酸(Uridine monophosphate, U)、 鸟嘌呤核苷单磷酸(Guanosine monophosphate, G) 胞嘧啶核苷单磷酸(Cytidine monophosphate, C)。
序列比较的生物学基础
❖ 4种核苷酸组成61个编码氨基酸的密码子和3 个终止密码子，它们不能与tRNA的反密码子 配对，但能被终止因子或释放因子识别，终 止肽链的合成。由一种以上密码子编码同一 个氨基酸的现象称为简并（degeneracy）， 对应于同一氨基酸的密码子称为同义密码子 （synonymous codon）。
序列比较的生物学基础
❖ 基因表达的一般概念
基因表达包括转录（transcription）和翻译（translation）两个 阶段。转录是指拷贝出一条与DNA链序列完全相同（除了 T→U之外）的RNA单链的过程，是基因表达的核心步骤。翻 译是指以新生的mRNA为模板，把核苷酸三联子遗传密码翻 译成氨基酸序列、合成蛋白质多肽链的过程，是基因表达的 最终目的。
序列比较的生物学基础
❖ 构成生命的基本单位是蛋白质； ❖ 20种氨基酸组成的多肽折叠而成； ❖ 什么决定蛋白质的氨基酸序列？ ❖ DNA由4种脱氧核苷酸组成:ATGC ❖ RNA由4种核肝酸组成:AUGC ❖ 重要特征：互相配对 ❖ 4种核苷酸组成64个三联密码子 ❖ 形成6个开放读码框 ❖ 序列测定