04序列比较

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(生物信息学)lecture04双序列比对

(生物信息学)lecture04双序列比对
GATK软件具有准确度高、可扩展性强和易于使用等特点,广泛应用于全 基因组关联分析、突变检测和基因组组装等领域。
SAMtools软件
1
SAMtools是一个用于处理和分析序列对齐映射 (SAM)格式数据的生物信息学软件工具。
2
SAMtools软件提供了多种用于双序列比对的工 具,如SAMtools sort、SAMtools index和 SAMtools view等。
BLAST软件具有高效、准确和灵活的特点,广泛应用于生物信息学领域的序列比对 和相似性搜索。
GATK软件
GATK(Genome Analysis Toolkit)是一个用于分析高通量测序数据的生 物信息学软件工具集。
GATK软件提供了多种用于双序列比对的工具,如Smith-Waterman算法 和Burrows-Wheeler变换等。
药物作用机制研究
通过比对药物作用前后的基因或蛋白质序列,分析药物对生 物分子的影响和作用机制,有助于深入理解药物的作用原理 和潜在副作用。
05
双序列比对的挑战与未来发展
数据规模与计算复杂度
数据规模
随着测序技术的快速发展,产生的序列数据量呈指数级增长,给 双序列比对带来了巨大的挑战。
计算复杂度
双序列比对的算法复杂度较高,尤其是在处理大规模数据时,需 要消耗大量的计算资源和时间。
通过比对患者与健康人的基因序列,寻找与疾病相关的基因变异位点,有助于定位和阐明疾病发生的分子机制。
药物靶点发现
通过比对不同物种的基因或蛋白质序列,寻找与药物分布、活化等相关的靶点,有助于发现新的药物候选分子。
药物发现与设计
药物靶点筛选
通过比对已知药物靶点序列与数据库中的序列,筛选出潜在 的药物靶点,有助于发现新的药物作用机制和候选药物。

第三章 序列相似性比较

第三章 序列相似性比较

序列比对的衡量标准
两个序列进行比对,会有产生许多不同的对齐形式, 需要一定的标准对比对结果进行比较评估,以找出 最佳的对齐结果。 通常采用计分矩阵(scoring matrix)来计算比对分 值,以得到一个评价优劣的标准。
计分矩阵
A
A T 1 -1
T
-1 1
C
-1 -1
G
-1 -1
C
G
-1
-1
-1
序列比对问题
基因在进化中存在插入/缺失突变,序列比对时应该 将这些考虑这些突变,以便获得到更好的对齐结果。
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
比对-3

ATGCATGCATGCATGCATATATATATAT----ATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | || | | | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATAT----ATGCATGCATGCATGCAT
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生物信息学中的序列比对方法效率评估

生物信息学中的序列比对方法效率评估

生物信息学中的序列比对方法效率评估序列比对是生物信息学研究中的一个基本任务,它用于比较两个或多个生物序列之间的相似性和差异性。

序列比对的目的是识别序列中的共有区域,以便研究这些序列之间的结构和功能关系。

在生物信息学领域中,有许多不同的序列比对方法可供选择。

本文将介绍一些常见的序列比对方法,并评估它们的效率。

1. 简单比对方法最简单的序列比对方法是全局比对和局部比对。

全局比对将整个序列进行比对,而局部比对则仅仅比对两个序列中的一部分。

全局比对会对整个序列进行全面比较,适合于相似性较高的序列。

然而,全局比对在序列长度较长时,计算复杂度较高。

局部比对由于只比对部分序列,因此适用于不相似的序列,但有时也会导致遗漏相似区域。

2. 基于动态规划的算法Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法是两种经典的基于动态规划的序列比对方法。

这些方法可以在不同长度和类型的序列之间找到最佳匹配。

然而,动态规划算法的计算复杂度很高,适用于较小的序列比对。

对于长度较长的序列,动态规划算法会变得非常耗时。

3. 基于启发式策略的方法由于动态规划算法的复杂度问题,研究人员提出了一些基于启发式策略的序列比对方法,以提高计算效率。

其中最著名的方法是基于Smith-Waterman算法的BLAST算法。

BLAST算法通过建立一个预先计算的索引库,将查询序列和数据库中的序列进行比对,从而大大加快了比对速度。

然而,BLAST算法仍然需要较长的计算时间,尤其是当比对序列数量非常大时。

4. 基于散列算法的方法近年来,随着计算能力的提高,基于散列算法的序列比对方法成为常用的选择。

这些方法使用散列函数来映射序列到特征空间,并将相似性比对转化为搜索相似特征的问题。

基于散列算法的序列比对方法可以在很短的时间内找到全局匹配和局部匹配。

同时,由于散列函数的高效性,这些方法也可以用于处理大规模数据集。

5. 机器学习方法最近,机器学习方法在序列比对领域也取得了一些进展。

序列比对4

序列比对4

• 第一种比对
• GACGGATTAG• GATCGGAATAG
第二种比对:
GA-CGGATTAG GATCGGAATAG
13 /108
• 序列的差异都是由突变引起的。
• 常见的突变是替换、插入和删除,其中后两者都导致比对 中引入空格。
• 注意: • 一个碱基的替换可能导致也可能不导致相应位置氨基酸的 变化,但一个碱基的插入或删除则肯定影响该位置氨基酸 的编码。
40 /108
• GCM矩阵常用于进化距离的计算,其优点是计算结果可 以直接用于绘制进化树,但是它在蛋白质序列比对尤其是 相似程度很低的序列比对中很少被使用。
41 /108
42 /108
• (3) 疏水矩阵 • 该矩阵(见表 5-6 )是根据氨基酸残基替换前后疏水 性的变化而得到得分矩阵。若一次氨基酸替换疏水特性不 发生太大的变化,则这种替换得分高,否则替换得分低。
26 /108
27 /108
• 练习 • 应用blast打分矩阵寻找下面两条序列的最佳匹配: • AGCACACA • ACACACTA
28 /108
• 局部比对的算法 • 点阵图分析序列相似性
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点阵图分析两序列间的相似性
• 点标(dot plot)是两序列对位排列中最基本也是最直观的 方法。设序列A和B的长度不同,但很接近。我们可以用 二维坐标来标定每个位点上的对位情况。如图5-1所示, 序列A为X轴,序列B为Y轴。如Ai=Bj,,坐标(i, j)处赋值 为“*”,其余赋值为“空白”。逐个比较所有的字符对 ,最终形成点阵列。
• (5)w(c,d)是字符c和d按照替换计分矩阵计算的得分。
23 /108
• 按照规则建立得分矩阵:

生物信息学中的序列比对与分析教程

生物信息学中的序列比对与分析教程

生物信息学中的序列比对与分析教程序列比对与分析在生物信息学中扮演着非常重要的角色。

通过对不同生物体的DNA、RNA或蛋白质序列进行比较和分析,我们可以揭示它们之间的相似性和差异性,从而推断它们的功能和进化关系。

本教程将介绍序列比对的基本概念、工具和方法,并探讨如何进行常见的序列分析。

1. 序列比对的基本概念序列比对是用于比较两个或多个生物序列之间的相似性和差异性的过程。

在序列比对中,我们会使用特定的算法和方法,将不同序列中的相似区域进行匹配,以找到它们之间的共同点。

常用的序列比对算法包括全局比对(如Needleman-Wunsch算法)和局部比对(如 Smith-Waterman算法)等。

2. 序列比对的工具现在有许多序列比对工具可供选择,其中一些是免费提供的。

其中最常用的工具之一是BLAST(Basic LocalAlignment Search Tool)。

BLAST可以快速找到一个或多个与给定序列相似的其他序列,并给出相似性得分。

除了BLAST,还有一些其他的序列比对工具,比如ClustalW、MUSCLE和T-Coffee等。

3. DNA序列比对DNA序列比对是研究生物体间遗传关系和进化关系的重要工具。

DNA序列之间的相似性可以用来确定物种的亲缘关系、寻找共同的进化起源以及研究基因的功能。

在DNA序列比对中,常用的方法是使用BLAST等工具,通过将查询序列与数据库中的已知序列进行比对来找到相似的区域。

4. RNA序列比对RNA序列比对主要用于研究基因表达和功能相关的RNA分子。

与DNA序列比对相似,RNA序列比对也可以通过BLAST等工具进行。

此外,对于非编码RNA序列的比对,可以使用RAPSearch和PIRCH等专门的工具。

5. 蛋白序列比对蛋白序列比对是分析蛋白质结构和功能的关键步骤。

蛋白质序列比对可以通过BLAST等工具进行,还可以使用更高级的算法和方法,如Smith-Waterman算法和多序列比对算法,来找到更为精确的比对结果。

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

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。

基因组序列比较的原理

基因组序列比较的原理

基因组序列比较的原理
基因组序列比较是通过比较不同个体的基因组序列来研究它们之间的相似性和差异性的过程。

其主要原理包括以下几个方面:
1. 序列比对:将两个基因组序列进行比对,寻找它们之间的相同和不同之处。

这可以通过使用算法和方法(如Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch 算法等)来对序列进行比较和对齐,找出序列中的共同部分。

2. 基因组注释:对比对后的序列进行注释,确定其在基因组中的位置和功能。

这可以通过对比对后的序列进行基因预测和功能注释,识别出可能编码蛋白质的基因、RNA等。

3. 寻找变异位点:通过比较基因组序列中的差异,可以找到不同个体之间的变异位点。

这些变异可能包括单核苷酸多态性(SNP)、插入/缺失以及结构变异等。

这些变异位点的发现对于了解基因组之间的差异、研究遗传性疾病等具有重要意义。

4. 重复序列和基因家族的确定:通过比较基因组序列,可以确定其中的重复序列和基因家族。

重复序列指的是基因组中多次重复出现的相似序列,而基因家族指的是具有相似序列和功能的一组基因。

基因组序列比较的原理主要包括上述几个方面,通过对序列的比对、注释和分析,
可以对不同个体的基因组序列进行研究和比较,揭示它们之间的相似性和差异性。

四种测序对比(四代测序比较)

四种测序对比(四代测序比较)

原理应用一代测序DNA双脱氧核苷酸末端终止法,即在测序过程中掺入四种不同的ddNTP,由于ddNTP末端没有羟基,所以双链无法继续延伸,DNA合成终止。

这样合成的终产物包括了很多长短不一的片段,利用电泳分离该混合物,依据电泳条带即可读出片段序列。

第一次人类全基因组测序二代测序边合成边测序,即将待测序列变性后锚定与于固相表面,在每一个待测序簇进行延伸互补时,每加入一个被荧光标记的dNTP就会释放出对应的荧光,通过对荧光信号进行捕捉来转换成测序峰图,继而得到待测片段的序列信息,通过生物信息学工具将可以将片段信息进行组合,得到整个基因中国大熊猫种群测序,大规模基因组测序,宏观了解基因组和基因组学相关信息三代测序基于纳米孔相关技术的单分子测序技术,或可称为直接测序技术。

首先建立纳米级别的孔径,使DNA分子单独通过孔径,由于碱基化学组成不同,其电导率也不同,根据电导率可以直接读出相应的碱基序列。

某些罕见病的低突变率位点鉴定基因芯片基因芯片技术基于DNA杂交原理,通过将数以万记的寡核苷酸探针固定于面积很小的固相上制成阵列,将待测序列用荧光进行标记,待测序列与核酸探针互补,洗脱后确定荧光强度最强的位置,获得该组探针的序列,通过生物信息学工具重组靶核苷酸全部序列。

农作物筛选和代谢酶相关基因检测测序方法比较优势劣势技术原理简单,成本低基于PCR技术,对DNA合成质量要求很高。

每次只能读取一条序列。

测序长度有严格的限制。

快速,操作简便,成本较低基于PCR技术,对DNA合成质量要求很高。

测序长度有严格的限制。

后续结果处理需要大量生物信息学支持。

不涉及PCR,测序精确,快速,大批量样本易降低成本,可以连续检测较长的DNA序列。

后续结果处理需要大量生物信息学支持。

高通量检测,容易实现自动化。

寡核苷酸探针组成复杂,条件不易统一,进而造成假阳性和假阴性,对重复序列还没有很好的解决方法。

四种测序对比(四代测序比较)

四种测序对比(四代测序比较)

四种测序对比(四代测序比较)原理应用一代测序DNA双脱氧核苷酸末端终止法,即在测序过程中掺入四种不同的ddNTP,由于ddNTP末端没有羟基,所以双链无法继续延伸,DNA合成终止。

这样合成的终产物包括了很多长短不一的片段,利用电泳分离该混合物,依据电泳条带即可读出片段序列。

第一次人类全基因组测序二代测序边合成边测序,即将待测序列变性后锚定与于固相表面,在每一个待测序簇进行延伸互补时,每加入一个被荧光标记的dNTP就会释放出对应的荧光,通过对荧光信号进行捕捉来转换成测序峰图,继而得到待测片段的序列信息,通过生物信息学工具将可以将片段信息进行组合,得到整个基因中国大熊猫种群测序,大规模基因组测序,宏观了解基因组和基因组学相关信息三代测序基于纳米孔相关技术的单分子测序技术,或可称为直接测序技术。

首先建立纳米级别的孔径,使DNA分子单独通过孔径,由于碱基化学组成不同,其电导率也不同,根据电导率可以直接读出相应的碱基序列。

某些罕见病的低突变率位点鉴定基因芯片基因芯片技术基于DNA杂交原理,通过将数以万记的寡核苷酸探针固定于面积很小的固相上制成阵列,将待测序列用荧光进行标记,待测序列与核酸探针互补,洗脱后确定荧光强度最强的位置,获得该组探针的序列,通过生物信息学工具重组靶核苷酸全部序列。

农作物筛选和代谢酶相关基因检测测序方法比较优势劣势技术原理简单,成本低基于PCR技术,对DNA合成质量要求很高。

每次只能读取一条序列。

测序长度有严格的限制。

快速,操作简便,成本较低基于PCR技术,对DNA合成质量要求很高。

测序长度有严格的限制。

后续结果处理需要大量生物信息学支持。

不涉及PCR,测序精确,快速,大批量样本易降低成本,可以连续检测较长的DNA序列。

后续结果处理需要大量生物信息学支持。

高通量检测,容易实现自动化。

寡核苷酸探针组成复杂,条件不易统一,进而造成假阳性和假阴性,对重复序列还没有很好的解决方法。

序列相似性和序列对比

序列相似性和序列对比

序列比较是如何进行的?
-------打分矩阵(Scoring Matrix)

因为所有的点突变都产生于核苷酸的变化, 因此对比中氨基酸对的相关性是随机的还是 遗传的应处决于由一个密码子转变为另一密 码子所必需的点突变的数量。由这一模型而 产生的打分矩阵将根据导致密码子改变所需 改变核苷酸的数量来定义两个氨基酸之间的 距离,此为遗传密码子打分矩阵(genetic code matrix)。与匹配打分模型相比,它改进 了排比中的灵敏度和专一性。
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

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。
遗传密码子打分矩阵(A genetic code matrix) A B C 3.0 2.0 1.0 3.0 1.0 3.0 D 2.0 3.0 1.0 3.0 E 2.0 2.0 0.0 2.0 3.0 F 1.0 1.0 2.0 1.0 0.0 3.0 G 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 3.0 H 1.0 2.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 3.0 I 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 3.0 K 1.0 2.0 0.0 1.0 2.0 0.0 1.0 1.0 2.0 3.0 L 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 3.0 M N P Q R S T V W Y Z . 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 A 1.0 3.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 2.0 0.0 2.0 2.0 B 0.0 1.0 1.0 0.0 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 0.0 C 0.0 2.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 0.0 2.0 2.0 D 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 3.0 E 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 2.0 1.0 2.0 1.0 2.0 0.0 F 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 G 0.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 1.0 0.0 2.0 2.0 H 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 0.0 1.0 1.0 I 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 K 2.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 L 3.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 0.0 1.0 M 3.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 1.0 0.0 2.0 2.0 N 3.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 P 3.0 2.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 3.0 Q 3.0 2.0 2.0 1.0 2.0 1.0 2.0 R 3.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 S 3.0 1.0 1.0 1.0 1.0 T 3.0 1.0 1.0 2.0 V 3.0 1.0 1.0 W 3.0 1.0 Y 3.0 Z

生物信息学 第三章:序列比对原理

生物信息学 第三章:序列比对原理

blastx Search protein database using a translated nucleotide query tblastn Search translated nucleotide database using a protein query
tblastx
Search translated nucleotide database using a translated nucleotide query
一、序列比对打分
序列分析的目的是揭示核苷酸或氨基酸序列编码的 高级结构或功能信息目的。
二、打分矩阵
稀疏矩阵、相似性打分矩阵
(一)DNA打分矩阵
即两个序列中相应的核苷酸相同,计1分;否则计0分。 如果考虑颠换和置换,可采用以下打分矩阵
(二) 氨基酸序列打分矩阵
1.PAM矩阵(Dayhoff突变数据矩阵)
(二)直系同源、旁系同源
直系同源基因(orthologous gene)是指在不同物种 中有相同功能的同源基因,它是在物种形成过程中 形成的。
旁系同源基因(paralogous gene)是指一个物种内 的同源基因。
直系同源基因和旁系同源基因统称为同源基因 (homolog)。
第二节 序列比对打分方法
ClustalX的比对步骤: 1.加载要比对的序列文件 序列格式可以支持NBRF/PIR、EMBL/Swiss-Ppot、 FASTA、GDE、Clustal、MSF、RSF等。
2.多序列比对
3.比对结果输出
(二)T-Coffee工具 (三)MultAlin工具 (四)MAFFT工具
比对结果
(二)高级BLAST工具 1、PSI-BLAST(position specific interated BLAST)

第四章、序列的同源比较及分子系统学和分子进化分析1

第四章、序列的同源比较及分子系统学和分子进化分析1

第二条序列头尾颠倒
CTAGTCGAGGCAATCT
CTAGTCGAGGCAATCT
GAACAGCTTCGTTAGT
CTTGTCGAAGCAATCA
第二条序列替换成互补碱基
2020/1/10
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二、序列相似性比较基础知识
2、编辑距离
2020/1/10
17
二、序列相似性比较基础知识
3、打分矩阵
在打分矩阵中,详细地列出各种字符替换的得分,从而 使得计算序列之间的相似度更为合理。在比较蛋白质时,我 们可以用打分矩阵来增强序列比对的敏感性。打分矩阵是序 列比较的基础,选择不同的打分矩阵将得到不同的比较结果, 而了解打分矩阵的理论依据将有助于在实际应用中选择合适 的打分矩阵。
19
二、序列相似性比较基础知识
3、打分矩阵
(1)、核酸打分矩阵
• 等价矩阵 等价矩阵是最简单的一种打分矩阵,其中,相同核苷酸匹配的得分为“1”,而不同核 苷酸的替换得分为“0”(没有得分)。
• BLAST矩阵 BLAST 是目前最流行的核酸序列比较程序,这也是一个非常简单的矩阵,如果被比 的两个核苷酸相同,则得分为“+5”,反之得分为“-4”。
第四章
序列的同源比较及分子系统学 和分子进化分析
2020/1/10
1
主要内容
第一节、序列相似性比较 第二节、系统发育分析
2020/1/10
2
第一节、序列相似性比较
一、序列相似性比较简介 二、序列相似性比较基础知识 三、两个序列相似性比较方法 四、两个序列相似性比较软件与操作 五、多个序列相似性比较软件与操作
2020/1/10
21
二、序列相似性比较基础知识
3、打分矩阵

序列比对结果怎么看

序列比对结果怎么看

序列比对结果怎么看序列比对结果是生物信息学中常用的分析方法之一,用于将不同序列之间的相似性和差异性进行比较和分析。

通过比对结果,我们可以了解两个或多个序列之间的异同,进而推断它们的结构和功能。

本文将会介绍序列比对的基本原理以及如何解读序列比对结果。

一、序列比对的原理序列比对是将一个或多个序列与参考序列进行对比,以寻找相同或相似的部分。

在比对过程中,需要考虑到序列的长度、结构和序列中的碱基或氨基酸的种类。

常见的序列比对算法包括全局比对算法和局部比对算法。

1. 全局比对算法全局比对算法适用于两个序列整体相似的情况,常用的算法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。

这些算法会将整个序列进行比对,并计算出最优的匹配结果。

全局比对通常会得到较为准确的比对结果,但计算成本较高。

2. 局部比对算法局部比对算法适用于两个序列只有部分相似的情况,常用的算法有BLAST和FASTA算法。

这些算法会在序列中找出最相似的片段并进行比对,得到最优的局部比对结果。

局部比对在处理大规模序列比对时具有较高的效率。

二、序列比对结果的解读对于序列比对的结果,我们通常会关注以下几个方面来进行解读。

1. 比对得分和相似度比对得分是根据比对算法评估的两个序列之间的相似性指标,得分越高表示两个序列越相似。

相似度是指两个序列之间相同碱基或氨基酸的百分比,是判断序列相似程度的重要指标。

通常,当得分很高且相似度较高时,表示这两个序列具有较高的相似性。

但需要注意,相似度仅仅是表面的指标,还需要综合考虑其他因素进行综合分析。

2. 匹配和错配在比对结果中,匹配代表序列中完全一致的碱基或氨基酸,而错配则代表不一致的碱基或氨基酸。

比对结果中的匹配和错配的位置可以帮助我们了解序列之间的差异和相似之处。

较长的匹配序列通常表示这两个序列在这个位置上具有较高的相似性。

3. 缺失和插入缺失表示参考序列中有一段序列在测试序列中没有出现,插入则表示测试序列中有一段序列在参考序列中没有出现。

序列比对的原理和方法

序列比对的原理和方法

序列比对的原理和方法
序列比对是指将两个或多个DNA、RNA或蛋白质序列进行比较,以揭示它们之间的相似性和差异性的过程。

序列比对的原理基于序列之间的共同性和异质性。

序列比对的方法主要有以下几种:
1. 精确匹配法(Exact Match Method):将参考序列和查询序列进行比对,寻找完全匹配的部分。

这种方法适用于已知的高度相似的序列。

2. 最长公共子序列法(Longest Common Subsequence Method):寻找两个序列之间的最长公共子序列,即在两个序列中能够找到的最长的连续匹配子序列。

这种方法适用于具有较高的相似性但存在插入或缺失的序列。

3. 比对矩阵法(Alignment Matrix Method):将两个序列转化为一个二维矩阵,通过动态规划的方法计算每个位置上的得分,以确定最优的比对方式。

常用的比对矩阵算法包括Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。

4. 模式匹配法(Pattern Matching Method):通过查找和比对已知的序列模式或特征,来寻找查询序列中的相似性。

常用的模式匹配方法包括BLAST和FASTA算法。

5. 多序列比对法(Multiple Sequence Alignment Method):将多个序列进
行比对,寻找它们之间的共同特征和差异。

常用的多序列比对算法包括ClustalW 和MAFFT算法。

这些方法可以根据序列的性质和比对的需求来选择,常用于基因组学、蛋白质结构预测、物种分类和演化关系研究等领域。

第三章序列比较

第三章序列比较

第三章序列比较序列比较是生物信息学中最基本、最重要的操作。

序列比较的根本任务是:通过比较生物分子序列,发现它们的相似性,找出序列之间共同的区域,同时辨别序列之间的差异。

在分子生物学中,DNA或蛋白质的相似性是多方面的,可能是核酸或氨基酸序列的相似,可能是结构的相似,也可能是功能的相似。

一个普遍的规律是序列决定结构,结构决定功能。

研究序列相似性的目的之一是,通过相似的序列得到相似的结构或相似的功能。

这种方法在大多数情况下是成功的,当然也存在着这样的情况,即两个序列几乎没有相似之处,但分子却折叠成相同的空间形状,并具有相同的功能。

这里先不考虑空间结构或功能的相似性,仅研究序列的相似性。

研究序列相似性的另一个目的是通过序列的相似性,判别序列之间的同源性,推测序列之间的进化关系。

这里将序列看成由基本字符组成的字符串,无论是核酸序列,还是蛋白质序列,都是特殊的字符串。

本章着重介绍通用的序列比较方法。

第一节序列的相似性序列的相似性可以是定量的数值,也可以是定性的描述。

相似度是一个数值,反应两个序列的相似程度。

关于两条序列之间的关系,有许多名词,如相同、相似、同源、同功、直向同源、共生同源等。

在进行序列比较时经常使用“同源”(homology)和“相似”(similarity)这两个概念,这是经常容易被混淆的两个不同的概念。

两个序列同源是指它们具有共同的祖先,在这个意义上无所谓同源的程度,两个序列要么同源,要么不同源。

而相似则是有程度的差别,如两个序列的相似程度达到30%或60%。

一般来说,相似性很高的两个序列往往具有同源关系。

但也有例外,即两个序列的相似性程度很高,但它们可能并不是同源序列,这两个序列的相似性可能是由随机因素所产生的,这在进化上称为“趋同”(convergence),这样一对序列可称为同功序列。

直向同源序列来自于不同的种属,而共生同源序列则是来自于同一种属序列,其产生是由于进化过程中的序列复制。

第三章序列两两比对

第三章序列两两比对
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序列比对的方法
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序列比对的方法
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序列比对的方法
点阵方法
用点阵法比较大序列时存在一个问题,那就是高噪音水平。在大多 数点平面上,点被画的到处都是,使真正的比对难以被识别。对于DNA 序列,问题尤其严重,因为DNA序列中只有四种字符,所以每一个碱基 都有1/4的机会与另一条序列的碱基匹配。为了降低噪音,我们不再直接 扫描单个碱基的匹配,而是引进过滤技术。用一个适当长度的“窗口” 来覆盖一段连续的残基。当使用过滤器时,窗口沿着两条序列滑动来比 较所有可能的连续残基。只有当等于窗口长度的一段连续残基和另一条 序列相同长度的残基匹配时才在矩阵中相应位置画点。这种方法在降低 噪音水平上是有效的。窗口也被称作“tuple”,其大小是可以被操纵的以 使它能识别特定模式的序列。然而,如果窗口被选的很长,比对的敏感 性就降低了。
一种方法是用两条序列的全部长度,而另一种是利用较短的序列进 行标准化。第一种方法用如下公式计算序列相似度:
S=[(Ls*2)/(La+Lb)]*100 其中S是序列相似的百分比,Ls是相似的残基数目,La和Lb分别是两条 序列的长度。
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序言
序列相似(similarity)与序列一致(identity)
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序列比对的方法
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序列比对的方法
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序列比对的方法
点阵方法
点阵法有许多变形。例如,一条序列可以和它自身比对以识别内部 重复元素。在自比对当中会存在一条主对角线以表示其完美匹配。如果 内部重复元素存在,会观察到在主对角线的上方或下方有短的对角线。 DNA序列的自补(也叫反向重复),例如那些存在发夹结构的家族,也 能用点距阵法识别。在这种情况下,一条DNA序列与它的反向补序列进 行比较。平行的对角线代表反向重复。为了比较蛋白质序列,必须使用 一个权重系统来描述氨基酸残基的相似度。

ncbi序列比对方法与操作实例

ncbi序列比对方法与操作实例

NCBI序列比对方法与操作实例一、序列比对方法概述1. 序列比对的概念序列比对是指通过对两个或多个生物序列进行比较分析,找到它们之间的相似性和差异性。

序列比对是生物信息学中的重要工具之一,可以帮助研究人员理解DNA、RNA、蛋白质等生物分子的结构和功能,进而推动生物医药和生物科学领域的发展。

2. 序列比对的意义在生物学研究中,通过对不同生物序列进行比对分析,可以揭示它们之间的进化关系、基因结构、功能和调控机制等重要信息,有助于揭示生物系统的内在规律。

序列比对还可以在分子生物学实验设计、基因工程、疾病诊断、新药开发等方面发挥重要作用。

3. 序列比对的方法常用的序列比对方法包括全局比对、局部比对和多序列比对等,其中全局比对适用于寻找整个序列间的相似段,局部比对适用于寻找两个序列中的部分匹配段,多序列比对则适用于比较多个序列之间的相似性和差异性。

二、NCBI序列比对工具介绍1. NCBI数据库NCBI(National Center for Biotechnology Information)是美国国家生物技术信息中心,是全球生物学信息资源的重要提供者之一。

NCBI数据库中包含大量生物信息数据,包括基因组序列、蛋白质序列、原始文献、生物信息学工具等。

2. NCBI序列比对工具NCBI提供了一系列用于序列比对的工具,其中包括BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)、BLAT(BLAST-Like Alignment Tool)、ClustalW、MAFFT等。

这些工具可以帮助研究人员进行序列比对分析,找到感兴趣的生物序列在数据库中的同源序列或相似序列。

三、NCBI序列比对操作实例以BLAST工具为例,介绍NCBI序列比对的操作步骤。

1. 打开NCBI全球信息湾打开NCBI全球信息湾(),在全球信息湾首页的搜索栏中输入“BLAST”,进入BLAST工具的页面。

2. 输入查询序列在BLAST工具的页面中,选择适当的数据库,粘贴或上传待比对的查询序列,可以选择标准蛋白数据库、EST数据库、基因组数据库等作为比对的对象。

细菌比较基因组学分析新手指南

细菌比较基因组学分析新手指南

新手指南篇:基于二代测序数据的比较基因组分析摘要现在高通量测序既快又便宜,足以被视为细菌研究的重要工具,并且在公共领域有数以千计的细菌基因组序列供比较分析。

越来越多不同的群体研究,像临床和公共卫生实验室,进行细菌基因组分析,它们感兴趣与细菌遗传学和进化相关的广泛话题。

例如疫情分析及致病性和耐药性的研究。

在这个初学者的指南中,我们的目标是,为那些生物信息学背景的个人分析细菌基因组数据提供了一个切入点,让他们来回答自己的研究问题。

我们假设读者熟悉遗传学和序列数据的基本性质,但不承担任何计算机编程技能。

涉及的主要议题是组装,contig排序,注释,基因组比较及提取共有的输入信息。

每个部分均使用公开可用的大肠杆菌数据和免费的软件工具,所有这些都可以在台式计算机上被执行。

介绍和目的现在高通量测序既快又便宜,足以被视为细菌研究的重要工具。

越来越多不同的群体研究,像临床和公共卫生实验室,进行细菌基因组分析,它们感兴趣与细菌遗传学和进化相关的广泛话题。

例如疫情分析及致病性和耐药性的研究。

如今细菌的基因组序列,可以在许多实验室内部产生,仅需要使用台式测序仪数小时或数天,如Illumina的MiSeq,Ion Torrent PGM或者Roche 454 FLX Junior。

这些许多数据在公共数据库中可用,允许进行广泛的比较分析;例如截止到2013年2月GenBank数据库包含>6500细菌基因组,其中2/3是处于草图形式(即呈现为一组片段序列,并非单一序列代表全基因组)。

在这个初学者的指南中,我们的目标是,为个人想利用全基因组序列数据进行从头组装基因组回答以在更广泛的研究目标范围内的问题提供一个切入点。

该指南并非针对那些希望执行数百个基因在同一时间的自动化处理;在常规的微生物学诊断实验室的使用顺序的一些讨论是在文献中可用的[8]。

我们假设读者熟悉遗传学和序列数据的基本性质,但不承担任何计算机编程技能,而我们使用,可以在台式计算机(在Mac,Windows或Linux)上执行的例子。

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序列相先序列。它们很可能有相似的空间结构 和生物学功能 ,因此对于一个已知序列但未知结构和功能的蛋白质,如果 与它序列相似的某些蛋白质的结构和功能已知,则可以推测这个未知结构和 功能的蛋白质的结构和功能。 结构相似?功能相似?
序列相似性
一致度(identity)与相似度(similarity) 一致度:如果两个序列(蛋白质或DNA)长度相同,那么它们的一致度定义 为他们对应位置上相同的残基(一个字母,氨基酸或碱基)的数目占总长度 的百分数。
G -4 -4 -4 5
序列比对打分方法
蛋白质序列比对的替换记分矩阵 1. 等价矩阵(unitary matrix):与DNA等价矩阵道理相同,相同氨基酸之间的 匹配得分为1,不同氨基酸间的替换得分为0。在实际的序列比对中较少使用。 2. PAM矩阵(Dayhoff突变数据矩阵):PAM矩阵基于进化原理。如果两种氨基 酸替换频繁,说明自然界易接受这种替换,那么这对氨基酸替换得分就应该高。 PAM矩阵是目前蛋白质序列比对中最广泛使用的记分方法之一,基础的PAM-1矩 阵反应的是进化产生的每一百个氨基酸平均发生一个突变的量值(统计方法得 到)。PAM-1自乘n次,可以得到PAM-n ,即发生了更多次突变。
相似的序列
序列相似性
序列相似性的重要性 相似的序列往往起源于一个共同的祖先序列。它们很可能有相似的空间结构 和生物学功能 ,因此对于一个已知序列但未知结构和功能的蛋白质,如果 与它序列相似的某些蛋白质的结构和功能已知,则可以推测这个未知结构和 功能的蛋白质的结构和功能。 结构相似?功能相似?
序列相似性
序列 2 : CIHL
问题:哪个残基与哪个残 基算作相似? 答:残基两两相似的量化 关系被替换记分矩阵所定 义。
一致度 = 2/4 = 50%
相似度 = 3/4 = 75%
BLOSUM-62 对角线上的数值为匹 配氨基酸的得分;其 他位置上,≥0的得分 代表对应氨基酸对为 相似氨基酸。
序列相似性
序列相似性
一致度(identity)与相似度(similarity) 一致度:如果两个序列(蛋白质或DNA)长度相同,那么它们的一致度定义 为他们对应位置上相同的残基(一个字母,氨基酸或碱基)的数目占总长度 的百分数。
相似度:如果两个序列(蛋白质或DNA)长度相同,那么它们的相似度定义 为他们对应位置上相似的 残基与相同的残基的数目 序列 1 : CLHK 和占总长度的百分数。
生物信息学 第四讲:序列比较 I
2013.3.13
认识序列
序列就是个字符串(string)。 s=abcdefghijklmnopqrstuvwxyz si代表序列s的第i个字符,比如s4=d s’=abcde,序列s’是序列s的子序列(substring)
DNA序列
>name CTCCTGACCTCAGGCGATTCGCCCGCCTCGGCCTCCCAAAGTGCTAGGATTACAGGCGTG AGCCACCACGCCCGGCCACACTAACTTTTTAAGAGCCAAGAGTTCGATCGGTAGCGGGAG CGGAGAGCGGACCCCAGAGAGCCCTGAGCAGCCCCACCACCACCGCTGGCCTAGCTACCA TCACACCCCGGGAGGAGCCGCAGCTGCCGCAGCCGGCCCCAGTCACCATCACCACAACCT TGAGCAGCGAGGCCGAGACCCAGCAGCCGCCCGCCGCTTGCCGCTCGCCGCCCCCCGCCC TCAGCGCCGGTGACACCACGCCCGGCACTACGGGCAGCGGCACAGGAAACGGTGGCCCGG GAGGCTTCACATCAGCAGCACCTGCCGGCGGGGACAAGAAGGTCATCGCAACGAAGGT
A T C G A 1 0 0 0 T 0 1 0 0 C 0 0 1 0 G 0 0 0 1

A T C G
A T C G 1 -5 -5 -1 -5 1 -1 -5 -5 -1 1 -5 -1 -5 -5 1

A T C G
A 5 -4 -4 -4
T -4 5 -4 -4
C -4 -4 5 -4
由4个不同的字母(碱基)排列组合而成。
FASTA格式: 第一行:大于号加名称或其它注释;第二行以后:每行60个字母。
蛋白质序列
>name MHHHHHHSSGRENLYFQGKLPEPQFYAEPHTYEEPGRAGRSFTREIEASRIHIEKIIGSG DSGEVCYGRLRVPGQRDVPVAIKALKAGYTERQRRDFLSEASIMGQFDHPNIIRLEGVVT RGRLAMIVTEYMENGSLDTFLRTHDGQFTIMQLVGMLRGVGAGMRYLSDLGYVHRDLAAR NVLVDSNLVCKVSDFGLSRVLEDDPDAAXTTTGGKIPIRWTAPEAIAFRTFSSASDVWSF GVVMWEVLAYGERPYWNMTNRDVISSVEEGYRLPAPMGCPHALHQLMLDCWHKDRAQRPR FSQIVSVLDALIRSPESLRATATVS
序列比对打分方法
蛋白质序列比对的替换记分矩阵 1. 等价矩阵(unitary matrix):与DNA等价矩阵道理相同,相同氨基酸之间的 BLOSUM-62 匹配得分为1,不同氨基酸间的替换得分为0。在实际的序列比对中较少使用。 对角线上的数值为匹 2. PAM矩阵(Dayhoff突变数据矩阵):PAM矩阵基于进化原理。如果两种氨基 配氨基酸的得分;其 酸替换频繁,说明自然界易接受这种替换,那么这对氨基酸替换得分就应该高。 他位置上,≥0的得分 PAM矩阵是目前蛋白质序列比对中最广泛使用的记分方法之一,基础的 代表对应氨基酸对为 PAM-1矩 阵反应的是进化产生的每一百个氨基酸平均发生一个突变的量值(统计方法得 相似氨基酸。 到)。PAM-1自乘n次,可以得到PAM-n,即发生了更过次突变。 3. BLOSUM矩阵(blocks substitution matrix):BLOSUM矩阵是通过关系较 远的序列来获得矩阵元素的。PAM-1矩阵的产生是基于相似性较高(>85%)的 序列比对,那些进化距离较远的矩阵,如PAM-250,是通过PAM-1自乘得到的。 即,BLOSUM矩阵的相似性是根据真实数据产生的,而PAM矩阵是通过矩阵自乘 外推而来的。和PAM矩阵一样,BLOSUM矩阵也有不同编号,如BLOSUM80, BLOSUM62。80代表该矩阵是由一致性≥80%的序列计算而来,同理, 62是指该 矩阵由一致性≥62%的序列计算而来。
序列比对打分方法
蛋白质序列比对的替换记分矩阵 PAM-? 还是 BLOSUM-?
BLOSUM-80
BLOSUM-62
BLOSUM-45
PAM-1
亲缘关系较近的 序列之间的比对
PAM-120
PAM-250
亲缘关系较远的 序列之间的比对
对于关系较远的序列之间的比对,由于PAM-250是推算而来,所以其准确度受到 一定限制,BLOSUM-45更具优势。对于关系较近的序列之间的比对,用PAM或 BLOSUM矩阵做出的比对结果,差别不大。最常用的:BLOSUM-62
序列比对打分方法
蛋白质序列比对的替换记分矩阵 1. 等价矩阵(unitary matrix):与DNA等价矩阵道理相同,相同氨基酸之间的 匹配得分为1,不同氨基酸间的替换得分为0。在实际的序列比对中较少使用。 2. PAM矩阵(Dayhoff突变数据矩阵):PAM矩阵基于进化原理。如果两种氨基 酸替换频繁,说明自然界易接受这种替换,那么这对氨基酸替换得分就应该高。 PAM矩阵是目前蛋白质序列比对中最广泛使用的记分方法之一,基础的PAM-1矩 阵反应的是进化产生的每一百个氨基酸平均发生一个突变的量值(统计方法得 到)。PAM-1自乘n次,可以得到PAM-n,即发生了更多次突变。 3. BLOSUM矩阵(blocks substitution matrix):BLOSUM矩阵是通过关系较 远的序列来获得矩阵元素的。PAM-1矩阵的产生是基于相似性较高(>85%)的 序列比对,那些进化距离较远的矩阵,如PAM-250,是通过PAM-1自乘得到的。 即,BLOSUM矩阵的相似性是根据真实数据产生的,而PAM矩阵是通过矩阵自乘 外推而来的。和PAM矩阵一样,BLOSUM矩阵也有不同编号,如BLOSUM-80, BLOSUM-62。80代表该矩阵是由一致性≥80%的序列计算而来,同理, 62是指 该矩阵由一致性≥62%的序列计算而来。
BLAST
……
> 100,000
序列相似性
序列相似性的重要性 相似的序列往往起源于一个共同的祖先序列。它们很可能有相似的空间结构 和生物学功能 ,因此对于一个已知序列但未知结构和功能的蛋白质,如果 与它序列相似的某些蛋白质的结构和功能已知,则可以推测这个未知结构和 功能的蛋白质的结构和功能。 相似的结构 相似的功能
相似度:如果两个序列(蛋白质或DNA)长度相同,那么它们的相似度定义 为他们对应位置上相似的 残基与相同的残基的数目 和占总长度的百分数。
问题:哪个残基与哪个残 基算作相似? 答:残基两两相似的量化 关系被替换记分矩阵所定 义。
替换记分矩阵
DNA序列比对的替换记分矩阵 1. 等价矩阵(unitary matrix):最简单的替换记分矩阵,其中,相同核苷酸之 间的匹配得分为1,不同核苷酸间的替换得分为0。由于不含有碱基的理化信息和 不区别对待不同的替换,在实际的序列比对中较少使用。 2. 转换-颠换矩阵(transition-transversion matrix):核酸的碱基按照环结构 特征被划分为两类,一类是嘌呤(腺嘌呤A、鸟嘌呤G),它们有两个环;另一类 是嘧啶(胞嘧啶C、胸腺嘧啶T),它们只有一个环。如果DNA碱基的替换保持环 数不变,则成为转换,如A → G、C → T;如果环数发生变化,则成为颠换,如A → C、A → T等。在进化过程中,转换发生的频率远比颠换高。为了反映这一情 况,通常该矩阵中转换的得分为-1,而颠换的得分为-5。 3. BLAST矩阵:经过大量实际比对发现,如果令被比对的两个核苷酸相同时得分 为+5,反之为-4,则比对效果较好。这个矩阵广泛地被DNA序列比对所采用。 BLAST是目前最流行的核酸序列数据库搜索程序。 ①
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