实验三蛋白序列比对到基因组

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实验一利用BLAST的数据库比对分析

实验三利用BLAST的数据库比对分析2012454116郑俊昌一、实验目的1、学习BLAST序列相似性网络核酸蛋白数据库比对方法2、进行网络核酸蛋白数据库基因相似性分析二、实验内容1、BLAST工具介绍BLAST® (Basic Local Alignment Search Tool)工具是用查询的DNA或蛋白质序列与所以可能的序列数据库进行相似性搜索的多个程序。

BLAST程序运行速度快，打分合理，容易辨认出真正的匹配与随机背景的不同。

BLAST不仅可以进行局部亦可以进行全局搜索，易于发现一些分隔的相似区段。

BLAST的功能：BLAST对一条或多条序列(可以是任何形式的序列)在一个或多个核酸或蛋白序列库中进行比对。

BLAST还能发现具有缺口的比对上的序列。

BLAST可处理任何数量的序列, 包括蛋白序列和核算序列; 也可选择多个数据库但数据库必须是同一类型的, 即要么都是蛋白数据库要么都是核酸数据库。

下面介绍5个BLAST分析的程序：（1） BLASTP是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。

库中存在的每条已知序列将逐一地同每条所查序列作一对一的序列比对。

（2） BLASTX是核酸序列到蛋白库中的一种查询。

先将核酸序列翻译成蛋白序列（一条核酸序列会被翻译成可能的六条蛋白即六框翻译），再对每一条作一对一的蛋白序列比对。

（3） BLASTN是核酸序列到核酸库中的一种查询。

库中存在的每条已知序列都将同所查序列作一对一地核酸序列比对。

（4） TBLASTN是蛋白序列到核酸库中的一种查询。

与BLASTX相反，它是将库中的核酸序列翻译成蛋白序列，再同所查序列作蛋白与蛋白的比对。

（5） TBLASTX是核酸序列到核酸库中的一种查询。

此种查询将库中的核酸序列和所查的核酸序列都翻译成蛋白质（六框翻译），这样每次比对会产生36种比对阵列。

2、连接NCBI进行BLAST相似性分析BLAST可以通过登录NCBI的BLAST服务器进行，也可以下载BLAST程序及相关数据库后进行本地BLAST分析。

核酸蛋白序列比对分析

核酸\蛋白序列比对分析生物技术02级021402198 曾彪摘要生物信息学——是一门新兴的交叉学科，是采用计算机技术和信息论方法研究蛋白质及核酸序列等各种生物信息的采集、存储、传递、检索、分析和解读的科学，是现代生命科学与计算机科学、数学、统计学、物理学和化学等学科相互渗透而形成的交叉学科。

核酸与蛋白质序列分析是生物信息学的基本研究方法。

关键词核酸/蛋白质序列分析生物信息数据与查询序列比较DNA芯片质谱隐马尔可夫模型正文人类基因组计划完成了人类基因组的测序与分析工作，也积累了大量的核酸和蛋白质序列数据，从而导致了分子数据库的建立。

分子生物学家在此基础上依靠计算机进行核酸和蛋白质序列分析。

大量生物学实验的数据积累，形成了当前数以百计的生物信息数据库。

它们各自按一定的目标收集和整理生物学实验数据，并提供相关的数据查询、数据处理。

这些生物信息数据库可以分为一级数据库和二级数据库。

一级数据库的数据都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；二级数据库是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步整理。

国际上著名的一级核酸数据库有Genbank数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等；蛋白质序列数据库有SWISS-PROT、PIR等；蛋白质结构库有PDB等。

国际上二级生物学数据库非常多，它们因针对不同的研究内容和需要而各具特色，如人类基因组图谱库GDB、转录因子和结合位点库TRANSFAC、蛋白质结构家族分类库SCOP等等。

要在如此庞大的数据库中找到所需要的目标序列，必须建立数据库查询系统。

数据库查询（也称为数据库检索）是指对序列、结构以及各种二次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找。

常用的数据库查询系统有Entrez, SRS等。

数据库搜索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。

生物信息学中的常见数据处理问题与解决方案

生物信息学中的常见数据处理问题与解决方案生物信息学是一门研究利用计算机科学和统计学方法来处理生物学数据的学科。

在生物信息学的研究中，数据处理是一个至关重要的环节。

本文将探讨生物信息学中常见的数据处理问题，并提供相应的解决方案。

一、序列比对序列比对是生物信息学中最基础、最常用的数据处理方法之一。

它用于将一个序列与一个或多个参考序列进行比较，从而找到相似性和差异性，并推导出序列的结构和功能信息。

序列比对在基因组测序、蛋白质结构预测、系统发育研究等领域中都广泛应用。

常见问题与解决方案：1. 高通量测序数据处理高通量测序技术的发展使得测序数据量爆发性增长，这对数据处理提出了巨大挑战。

处理海量测序数据需要高效的算法和强大的计算能力。

常用的解决方案包括使用并行计算技术、使用分布式计算系统和云计算平台等。

2. 多序列比对的准确性和速度多序列比对是生物信息学中的一个重要任务，用于研究不同物种之间的基因组差异和进化关系。

然而，多序列比对的准确性和处理速度一直是困扰研究人员的问题。

为了提高准确性和速度，研究人员使用了多种优化算法，如动态规划算法、近似比对算法和并行计算算法等。

二、基因表达谱分析基因表达谱分析用于研究在不同组织和环境条件下基因的表达水平和调控机制。

它在疾病诊断、药物研发和农业改良等领域中有广泛应用。

常见问题与解决方案：1. 数据质量控制基因表达谱分析中，数据质量控制是一项至关重要的工作。

由于实验误差、样本处理差异等因素的影响，原始数据可能存在噪声和偏差。

为了提高数据的信噪比，研究人员通常采取数据过滤、归一化和标准化等预处理方法。

2. 数据分析和解释基因表达谱分析产生的数据通常是一个庞大的矩阵，需要进行聚类、差异分析、富集分析等复杂的统计分析。

为了方便数据的分析和解释，开发了一系列用于基因表达谱分析的工具和软件，如R、Bioconductor和DAVID等。

三、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是生物信息学中的一项重要任务，可以通过预测蛋白质的三维结构来揭示其功能和相互作用。

生物信息学-序列比对-实验报告

南方医科大学实验报告
姓名
学号
专业年级
基础学院生物信息学教研室
题目
序列比对
日期
实验者
一、实验目的
掌握BLAST 2的使用和功能
了解点阵法进行双序列比对的优点
二、实验器材
电脑
三、方法与步骤
见下文
四、结果与讨论
1，例题中其它的最佳比对结果
2，用动态规划法找出两序列的所有最佳比对，要求写出详细过程。打分矩阵采用{（4，－3，－4}，即匹配得4分，不匹配得－3分，空位得－4分。序列1：AAAG，序列2：ACG。
RBP4（NP_006735），前列腺素D2合成酶（NP_000945）
载脂蛋白D（NP_001638），前列腺素D2合成酶（NP_000945）
•双序列比对RBP4的直系同源蛋白：人（NP_006735），小鼠（NP_035385.1），大鼠（NP_037294.1）。
3，点阵法
序ห้องสมุดไป่ตู้1自身比对
1 AAGGTCAGGAACAAAGAAACAGCTGAATACCAAACAGGATATCTGTGGTAAGCGGTTCCT
61 GCCCCGGCTCAGGGCCAAGAACAGATGAGACAGCTGAGTGATGGGCCAAACAGGATATCT
121 GTGGTAAGCAGTTCCTGCCCCGGCTCGGGGCCAAGAACAGATGGTCCCCAGATGCGGTCC
序列2与序列3比对：两者为反向互补序列，可以发现可能的发夹状结构。
–比对全部采用默认参数。
–结果用截图。
–没有显著相似的注明“No significant similarity found”即可。
•2，双序列比对RBP4的直系同源蛋白：人（NP_006735），小鼠（NP_035385.1），大鼠（NP_037294.1），并对各自核酸进行两两比对。

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。

两条序列比对与多序列比对

实验三：两条序列比对与多序列比对实验目的：学会使用MegAlign，ClustalX和MUSCLE进行两条序列和多条序列比对分析实验内容：双序列比对是使两条序列产生最高相似性得分的序列排列方式和空格插入方式。

两条序列比对是生物信息学最基础的研究手段。

第一次实验我们用dotplot方法直观地认识了两条序列比对。

但是dotplot仅仅是展示了两条序列中所有可能的配对，并不是真正意义上的序列比对。

这里介绍进行两条序列比对的软件-MegAlign。

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。

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、保守模块的搜寻等具有非常重要的作用。

我们这节课主要学习多条序列比对的软件-ClustalX, MUSCLE。

一、MegAlignDNASTAR公司的Lasergene软件包是一个比较全面的生物信息学软件，它包含了7个模块。

其中MegAlign可进行两条或多条序列比对分析。

1. 两条序列比对1.1 安装程序解压DNASTAR Lasergene软件压缩包，双击Lasergene710WinInstall.exe文件，按照默认路径安装软件到自己电脑上。

1.2 载入序列a.点击开始－程序－Lasergene－MegAlign，打开软件。

我们首先用演示序列（demo sequence）学习软件的使用。

演示序列所在位置：C:\Program files\ DNASTAR\ Lasergene\ Demo Megalign\ Histone Sequences\。

b. 点击主菜单File—Enter sequence－选择序列所在文件夹，选择序列tethis21.seq和tethis22.seq，点击Add，这两条序列将出现在右侧selected sequences框中（Figure 3.1），选择完毕点击Done回到程序页面。

蛋白质组信息学实验汇总(2)

实验三、多序列比对一、软件平台clustalX、bioedit、DnaMan二、过程Clustal：○1Load Sequence（数据文件必须在ClustalX目录里）○2菜单Alignment->Alignment Parameters->Multiple Alignment Parameters 进入参数设置页面○3alignment -> do complete alignment，进行完全比对(生成.dnd和.aln 文件)○4比对完成，选择保存结果文件的格式phy：File->Save Sequence as-> 结果处理：Bioedit: ○1导入.aln文件○2“掐头去尾”editDnaMan: ○1打开DnaMan,依次打开“文件/打开指定的/多重比对”，载入Clustal X比对后的.aln文件○2点击options，参数设置，在这里，你可以设置每行显示的序列，是否显示一致序列，彩色或黑白等○3点击Output,输出为图形文件实验五、分子进化与系统发育分析一、软件平台clustalX ,MEGA,Phylip（注：phylip使用方法可搜“phylip软件的说明”）TreeView二、实验过程ClustalX：（1）使用CLUSTALX多序列比对，输出格式为*.PHY（具体见上文）（2）下载phylip，双击打开SEQBOOT ,按路径输入刚才生成的*.PHY文件；设定适当参数（4n+1）；输出outfile1文件。

（3）打开PROTPARS（最大简约性法）【可选，具体情况具体分析】，输入outfile1文件后，得到outfile2和outtree1;（4）打开CONSENSE程序，输入outtree2，运行输出outfile3和outtree3文件;（5）树文件outtree3用TREEVIEW软件打开显示MEGA软件：（1）File->open a file/session->打开fasta文件，选择相应的data type （2）Align->edit/build aligns->Retrieve sequences from a file,打开文件；进行多序列比对，并另存为.meg文件（3）点击Phylogeny 选项，选择建树方法，建树保存。

蛋白序列相似度比对

蛋白序列相似度比对蛋白序列相似度比对简介蛋白序列相似度比对（Protein Sequence Alignment）是分析蛋白质序列之间的相似性的一种方法。

蛋白序列相似度比对是了解全基因组的演化规律、寻找生物学功能和设计基因工程等领域的必要工具。

在此文章中，我们将讨论蛋白序列相似度比对的常见算法和相关应用。

1. 常见蛋白序列比对算法1.1 Needleman-Wunsch算法Needleman-Wunsch算法是全局比对算法，适用于两个序列之间长度相等的情况。

该算法是动态规划算法的一种，它首先构建一个矩阵来存放序列的比对得分，然后回溯从得分矩阵中推断出最佳的比对方式。

1.2 Smith-Waterman算法Smith-Waterman算法是局部比对算法，它可以对两个序列之间的片段进行比对，而无需比对整个序列。

该算法使用类似于Needleman-Wunsch算法的方法来构建得分矩阵，并从矩阵中推导出相似片段。

1.3 BLAST算法BLAST算法是一种常用的快速比对算法。

该算法首先将相似性序列摆放在数据库中，然后使用一种称为“seed”的技术来搜索数据库中与查询序列相似的片段。

BLAST算法可以快速处理大量的序列数据，因此是许多生物信息学研究的首选比对算法。

2. 蛋白序列相似度比对的应用2.1 生物信息学蛋白序列相似度比对是生物信息学的一个主要领域。

比对两个或多个不同物种的蛋白序列可以帮助我们了解它们的进化过程和基因功能的演化。

物种间蛋白序列相似性的比对也可以为我们提供进一步了解人和其他物种之间的异同所必需的关键信息。

2.2 基因工程在基因工程领域，蛋白序列相似度比对可以帮助研究人员设计更好的重组蛋白和药物。

通过比对相似的蛋白序列，科学家们可以了解其在不同生物系统中的结构和功能更多信息，以创建更有效和安全的药物。

3. 结论总之，蛋白序列相似度比对是一个重要的分析工具，在生物学、生物化学、基础医学等领域都发挥着重要的作用。

序列比对

序列比对和数据库搜索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，将在下一章介绍。

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。

实验三：相似性搜索与序列比对

实验三：相似性搜索与序列比对一：实验目的1. 能够熟练使用NCBI网站的BLAST系列工具和EMBL的BLAST和FASTA工具，掌握一定的数据库搜索相似序列的技巧。

2. 能够熟练运用Clustalx软件进行双序列和多序列比对。

3. 学会使用EMBL上的Clustalw工具进行比对二：实验内容及操作步骤1.BLAST和FASTA的使用Blastna)进入NCBI主页下载关于H5N1核酸序列或其它你感兴趣的核酸序列(Fasta格式)b)进入/BLAST/c)选择Nucleotide→Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)进行核酸相似性数据库搜索d)在search对话框中粘贴入下载的H5N1核酸序列或其它你感兴趣的核酸序列(Fasta格式)e)调整各参数值，直到获得最佳比对f)点击进行比对g)点击Format!对结果进行格式化，可在下面的选项中自行设计结果的显示方式h)查看比对结果，看在数据库中找到的序列与你的序列是否相似或相同Blastpa)进入NCBI主页下载某一蛋白质序列(Fasta格式)，如amineb)选择Protein→Protein-protein BLAST (blastp)进行蛋白质相似性数据库搜索c)在search对话框中粘贴入下载的蛋白质序列(Fasta格式)d)调整各参数值，直到获得最佳比对e)点击进行比对f)点击Format!对结果进行格式化，可自行设计结果的显示方式g)查看比对结果，看在数据库中找到的序列与你的序列是否相似或相同Bl2seqa)进入NCBI主页下载某两条核酸或蛋白质序列(Fasta格式)b)进入/BLAST/c)点击Special目录下的Align two sequences (bl2seq)d)将两条序列分别输入Sequence 1和Sequence 2区域e)点Align进行比对EMBL-BLASTa)进入/b)点击ToolBox下的Blast2 - NCBIc)自行练习EMBL-BLAST，并比较与NCBI上的BLAST有何区别FASTA1.进入EMBL主页：/2.点击Services,点击ToolBox下的FASTA3.设置好参数点击Run4.点击结果中Summary Table下的按钮查看不同的结果显示2.Clustalx软件和在线Clustalw的使用使用Clustalx软件进行双序列比对：a)在NCBI中，搜索H5N1或任何你感兴趣的核酸或蛋白序列，选中两条序列，并一起存为FASTA文件，文件名为newname.fasta, 文件内容例如：>xxxxATTTCGGGTGCTCGATGCTAGG>xxxxxATATTATCATAGAGGGATACCCCCTGGGGb)点击软件的File→Load Sequences，加载保存的fasta文件c)点击Alignment→Do Alignment，进行默认参数的双序列比对d)将比对后的文件存到指定的目录，并用记事本打开并查看你保存的文件e)点击Alignment→Alignment Parameters→Pairwise Alignment Parameters，设置各个参数，再进行第3步看结果有何不同f)点击Alignment→Output Format Options，将存储的文件格式进行修改（默认为xxx.aln），执行c、d步骤，看不同文件格式的文件内容有何不同使用Clustalx软件进行多序列比对：a)在NCBI中，搜索H5N1或任何你感兴趣的核酸或蛋白序列，选中三条或三条以上序列，并一起存为FASTA文件，文件名为newname.fasta, 文件内容举例如下：>xxxxATTTCGGGTGCTCGATGCTAGG>xxxxxATATTATCATAGAGGGATACCCCCTGGGG>xxxxxATATTATCATAGAGGGATACCCCCTGGGG...…b)点击软件的File→Load Sequences，加载我们存的fasta文件c)点击Alignment→Do Alignment，进行默认参数的多序列比对d)将比对后的文件存到指定的目录，并用记事本打开你保存的文件e)点击Alignment→Alignment Parameters→Multiple Alignment Parameters，设置各个参数，再进行第c步看结果有何不同使用EMBL的Clustalw工具进行多序列比对：a)在NCBI中下载三条或三条以上核酸或蛋白质序列（Fasta格式）b)进入EMBL主页：/c)点击Services, 点击ToolBox→Sequence Analysis→ClustalWd)在对话框中输入下载的核酸或蛋白序列，点击Run进行默认参数的比对e)点击查看Results of search下的内容f)进入c步骤所在页面，修改Clustalw中的各参数并重复d步骤，看比对结果有何不同g)进入c步骤所在页面，在输入你的E-mail，并在选择E-mail，查看邮箱中的结果三、作业1．了解什么是BLAST，它有哪些应用。

ncbi蛋白质序列比对结果

ncbi蛋白质序列比对结果题目：NCBI蛋白质序列比对结果及其在生物研究中的意义摘要：本文将围绕NCBI蛋白质序列比对结果展开讨论，从什么是蛋白质序列比对开始，解释NCBI数据库的重要性，并介绍蛋白质序列比对的方法和工具。

然后，详细探讨NCBI蛋白质序列比对结果的分析和解读，包括相似性、保守性、功能域和结构域。

最后，本文将总结NCBI蛋白质序列比对结果的应用领域及其在生物研究中的重要意义。

第一部分：介绍蛋白质序列比对和NCBI数据库1. 什么是蛋白质序列比对2. NCBI数据库的重要性及其功能第二部分：蛋白质序列比对方法和工具1. 结构比对方法介绍2. 序列比对方法介绍3. 常用的蛋白质序列比对工具第三部分：NCBI蛋白质序列比对结果的分析与解读1. 相似性分析2. 保守性分析3. 功能域和结构域分析第四部分：NCBI蛋白质序列比对结果的应用领域1. 进化研究2. 蛋白质结构预测3. 功能注释4. 药物研发第五部分：NCBI蛋白质序列比对结果在生物研究中的意义1. 提供生物信息学的基础2. 促进生物学领域的研究进展3. 辅助解决生物学问题第一部分：介绍蛋白质序列比对和NCBI数据库1. 什么是蛋白质序列比对蛋白质序列比对是通过比较不同蛋白质序列的相似性和差异性，从而研究它们的进化、功能和结构等特征的一种方法。

蛋白质序列比对有助于揭示蛋白质的进化关系、相同或相似功能的蛋白质家族以及蛋白质的结构域。

2. NCBI数据库的重要性及其功能NCBI（National Center for Biotechnology Information）是全球最大的生物信息学数据库之一。

它收集和维护了大量生物学序列数据、文献、基因组数据和其他生物信息资源。

NCBI数据库是进行蛋白质序列比对不可或缺的重要资源，具有协助科学研究和解决生物学问题的重要功能。

第二部分：蛋白质序列比对方法和工具1. 结构比对方法介绍结构比对方法利用蛋白质的三维结构信息，通过比较蛋白质之间的空间构象和残基相互作用来判断其相似性。

实验三：利用Blast进行序列相似性比对(1)

3. 以大肠杆菌的胶原蛋白酶名称为pHK08_29的基因做为查询序列 (1) 用Blastn能在nr/nt数据库中检索到多少条与之同源的序列。其中大肠杆菌、弗累克斯讷氏杆菌、沙门氏菌各有多少条序列。
(2) 换用megablast或discontiguous megablast，观察检索结果的改变。 (3) 尝试修改Blastn的参数，观测对检索结果的影响。 (4) 使用Blastx预测在Refseq_ protein数据库中检索到多少条与之同源的序列。 4. 用blast2分析YP_003683100与ADH70594、 YP_004926582、 YP_004925874、 YP_003273209、 YP_003646515、 YP_003514536、 ABP47302、 ADD45443、 ADW07065、 ADG78176、 ACY21316、 ABM16043、 EHP75935、 BAC74107、 YP_00407863之间的相似性.
实验三：利用Blast进行序列相似性比对
具体步骤
1.登陆blast主页 /BLAST/ 2.根据数据类型，选择合适的程序lo基因（Z83834）为查询序列 (1) 用Blastn能在nr/nt数据库中检索到多少条与之同源的序列？有多少条是禾本科中的？ (2) 换用megablast或discontiguous megablast，观察检索结果的改变。 (3) 尝试修改Blastn的参数，观测对检索结果的影响。 (4) 找出Mlo基因的编码蛋白序列，用Blastp检索到的与 Mlo蛋白同源的序列与用PSI-Blast检索到的同源序列是否有差别？ (5) 使用BlastX预测Mlo基因的编码蛋白。 2. 用bl2seq分析大麦和小麦Mlo基因mRNA序列编码区和蛋白质产物的同源性

生物基因组序列比对分析

生物基因组序列比对分析
系统发生树性质：
➢ 理论上，一个DNA序列在物种形成或基因复制
末端分支
时，分裂成两个子序列，因此系统发育树一般
末端物种
是二歧的；
中间枝条节点
➢ 如果是一棵有根树，则树根代表在进化历史上是最早的、并且与其它所有分类单元都有联系的分类单元，反映时间顺序；
根
➢ 如果找不到可以作为树根的单元，则系统发生
1. 第一部分：生物基因组序列比对分析，分子进化 2. 第二部分：兔肝DNA的提取和测定 3. 第三部分：目的基因SNP位点的鉴定及其意义
第一部分：生物基因组序列比对分析、分子进化
➢ 全基因组序列数据的积累,使得不同生物之间的进化关系可以从分子水平上进行研究。不同于以往单纯依赖于生物形态学特征,这种分析更加深刻更加本质。利用分子序列使得我们可以研究,从单细胞生物到植物、动物甚至人的进化关系。
➢ 比较作图的研究意义在于：一、根据不同种的基因组基因及其排列顺序的高度保守特点绘制而成的比较图，可以研究和探明它们的进化线索。广泛的比较作图可为多个种所用，建立它们之间的联系框架或系统。
生物基因组序列比对分析
基因组比对软件
Mauve
http://genome.l生b物l.g基o因v组/v序is列ta比/对in分d析ex.shtml
表加入试剂。 ➢ 混匀，置沸水中10min, 取出冷却。 ➢ 在595nm处，以B管调零，测得待测液的光密度值，从标准曲线上查出相当于该光密度
值DNA的含量。
核酸紫外吸收光谱的测定
核酸在220-320nm处呈特征性吸收，在260nm处有最大吸收，测A260/A280可得知核酸的大致纯度。 A260/A280 ≈1.8 表示DNA纯

实验3 ：核酸和蛋白质序列为基础的数据库检索

实验 3 ：核酸和蛋白质序列为基础的数据库检索一、实验目的：1.掌握已知或未知序列接受号的核酸序列检索的基本步骤2.熟悉基于核酸序列比对分析的真核基因结构分析（内含子/外显子分析）3.掌握BLAST的原理，了解如何利用Genbank数据库中提供的Blast功能完成同源性检索二、实验内容：作业（可以将演示一的结果记录并分析作为实验报告或作业4题中任意选两题作为报告上交）1、将上述演示二中核酸序列对应的蛋白质序列，分别进行BLASTP和PSI-BLAST搜索，说明你的参数设置，简明操作步骤，分析搜索结果，体会PSI－BLAST的优势。

2. 将第1题中的蛋白质序列利用TBLASTN程序进行搜索，说明你的参数设置，比较它与BLASTN结果有无差异。

3. 将第1题中的核酸序列利用BLASTX程序进行搜索，说明你的参数设置，比较它与BLASTP 搜索结果有无差异。

4. 将演示二中的核酸序列利用TBLASTX程序在默认数据库进行搜索，简要说明操作步骤，体会它与BLASTN搜索的差异。

三、作业：演示: 找一条你感兴趣的核酸序列（智人胰岛素（INS）），通过BLASTN搜索NR数据库，说明你的参数如何设置，分析搜索结果包含哪些信息。

答：使用的序列为：智人胰岛素（INS）>gi|297374822|ref|NM_001185098.1| Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 3, mRNA。

Algorithm parameters设置如下：参数：Enter Query Sequence——NM_001185098Choose Search Set——Database: Nucleoctide collection(nr); Exclude: √Models(XM/XP),√Uncultured/environmental ample sequencesProgram Selection——Optimize fot: Highly similar sequences展开“Algorithm parameters”，依次设置：General Parameters——Max target sequence：100; Short queries：√ ; Expect threshold：10;Word size：28; Max matches in a query range:0Scoring Parameters——Matrix/Mismatch Scores:1,-2; Gap Costs: LinearFilters and Masking——Filter: √Low complexity regions; √Mask: mask for lookup table only搜索结果分析：使用智人胰岛素（INS）>gi|297374822|ref|NM_001185098.1| Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 3, mRNA搜索NR数据库，搜索出100条符合条件的序列，序列来自的物种包括了Homo sapiens，Pan troglodytes，Gorilla gorilla，Pongo abelii，Pongo pygmaeus，Mus musculus等，其中根据得分高低排列，前7条序列如下所示：NM_001185098.1 Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 3, mRNANM_001185097.1 Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 2, mRNANM_000207.2 Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 1, mRNANG_007114.1 Homo sapiens insulin (INS), RefSeqGene on chromosomeAC132217.15 Homo sapiens chromosome 11, clone RP11-889I17, complete sequence BC005255.1 Homo sapiens insulin, mRNAJ00265.1 Human insulin gene, complete cds上述序列的“Max ident”均为100%或99%，且E-Value值很低，可见搜索出来的序列与QUERY 序列匹配的相似度很高。

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。

Clustalx 实验指南(一步一步很详细)

实验三：多条序列比对——Clustalx（一）ClustalXClustal是一种利用渐近法（progressive alignment）进行多条序列比对的软件。

即从多条序列中最相似（距离最近）的两条序列开始比对，按照各个序列在进化树上的位置，由近及远的将其它序列依次加入到最终的比对结果。

（Figure 3.1）/1.安装clustalx程序。

双击安装clustalx-2.0.12-win.msi.exe文件到自己的电脑上。

也可从/download/current/下载，列表中的倒数第二个文件。

clustalx-2.0.12-win.msiFigure 3.1 clustal 算法2.准备要比对的序列请查找至少存在于5个物种中的同源序列（核酸或蛋白质皆可），并保存为fasta格式，存为文本文件（所有的序列请粘贴到同一个文本文件中）。

选择NM、XM或NP打头的序列，不要选择NC或NW打头的序列，那是全基因组序列。

做法可参照邮箱中的preparations for practice3.doc文件。

3.打开clustalX程序开始菜单－程序－clustalX2- clustalX24.载入序列点最上方的File菜单，选择Load Sequence-选择你刚保存的序列文件，点打开。

在左侧窗口里是fasta格式序列的标识号，取自序列第一行“>”后的字符。

(Figure 3.2) 注意：ClustalX程序无法识别汉字，无法识别带空位的文件夹名，如 my document。

各位同学保存的序列文件不要保存在桌面上或带汉字的文件夹中，推荐保存在D盘根目录下。

常见文件打开错误原因：１．序列格式有问题，非正确的fasta格式。

２．文件中有序列重复粘贴。

TIPS: 想要方便识别序列所属物种，可在每条序列“>”后输入物种名，加空位即可。

EXAMPLE：原格式：>gi|262050536|ref|NM_002218.4| Homo sapiens inter-alpha (globulin) inhibitor H4 (plasma Kallikrein-sensitive glycoprotein) (ITIH4), transcript variant 1, mRNA改为：>human gi|262050536|ref|NM_002218.4| Homo sapiens inter-alpha (globulin) inhibitor H4 (plasma Kallikrein-sensitive glycoprotein) (ITIH4), transcript variant 1, mRNAFigure 3.2 载入序列5.比对参数的选择可以对两条序列比对的参数和多条序列比对的参数进行设置。

06_蛋白质序列比对与分子进化分析_2014-1

与已知的数据库序列资料进行相似性比对。
相对于全序列比对而言，BLAST采用启发式
比对方式进行局部序列比对，因而能够检测出存在于各个不同区段的、具有相似性的序列。
直接利用Web浏览器获得BLAST服务是最便捷
的途径之一。
用户在启动IE浏览器后，在地址栏中输入
“/Blast.cgi”并回车，即可进入BLAST服务程序的主页。此时，用户可以根据自己的检索目的，选择不同的 BLAST检索服务程序。
由于二者的实际检索过程具有许多相似之处，
故这里仅介绍BLAST服务程序。
6.1.1 BLAST检索服务程序局部比对基本检索工具（Basic Local Alignment Search Tool，BLAST），是由 NCBI开发的一种局部序列比对检索系统，主
要用于将用户所提交的核苷酸或蛋白质序列
如不同残基的分值越高，则
表示其在进化过程中越容易发生相互突变，相似性越高；如不同残基的分值为负数，则表示其在进化过程中不易发生相互替换，相似性较低。
第二类为突变数据矩阵（mutation
data
matrix，MD），主要来自于单个残基之间的相似性，它是基于可接受突变点（point accepted mutation，PAM）的概念。
6.1.3 BLAST比对数据库的选择用户应根据自己的检索目的，选择不同的 NCBI数据库以用于待检索序列的比对分析。可供用户选择的数据库包括核苷酸序列数据库、
多肽序列数据库及人类基因组序列数据库等。
需注意某些数据库对蛋白质或核苷酸序列是有选择的，不能与某一特定的 BLAST 检索服务程序相结合使用。例如，不能使用 BLASTN 程序检索 UniProt 蛋
这两段序列的局部比对程度最大，且比对分值