核酸序列预测分析的基本思路
生物信息学 第五章 核酸序列分析
第五章 核酸序列分析
生物科学与技术学院
▪ ▪ 不同基因组中两个连续核苷酸出现的频率也是不相同的 4种核苷酸可以组合成16种两联核苷酸
酵母基因组两联核苷酸频率表
设：Pij代表两联核苷酸(i,j)的出现频率；Pi 代表核苷酸i的出现频率 则：Sij= Pij/(PiPj)， Sij反应了核苷酸i和j的 关联关系，若Sij=1，则在两个连续的位 置上，核苷酸i和j的出现是相对独立的。 若Sij>1，则两个连续位置上，核苷酸i 和j的出现是相关的。 如：酵母基因组P(A)=0.3248，
Codon Usage Analyzer
/codon/cgi-bin/codon.cgi
三、GC含量分析
GC含量 (GC content)：是基因组的基本参数，即DNA分子或基因组中GC碱基
对所占的比例，通常用百分比表示，如15~75%。物种的GC含量存在两头少中间 多的正态分布情况。GC含量可用分光计测量，DNA的解链温度(解链时260nm光
AA和AT、TCG、ATC、GCA、A。这三种顺序被称为开放阅读框。
实现方法： ① 扫描给定的DNA序列，在3个不同的阅读框中寻找较长的ORF。
② 当遇到终止密码子后，回头寻找起始密码子，以确定完整的编码区域。
基因开放阅读框/基因结构分析识别工具
Getorf Plotorf ORF Finder BestORF GENSCAN Gene Finder FGENESH GeneMark http://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/getorf.html http://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/plotorf.html /gorf/gorf.html /all.htm /GENSCAN.html /tools/genefinder/ /all.htm /GeneMark/ EMBOSS EMBOSS NCBI Softberry MIT Zhang lab Softberry GIT 通用 通用 通用 真核 脊椎、拟南芥、玉米 人、小鼠、拟南芥、酵母 真核 原核
生物化学领域中的核酸序列分析方法
生物化学领域中的核酸序列分析方法生物化学领域中，核酸序列分析是研究DNA和RNA分子的序列信息的方法。
通过分析和解读核酸序列，可以揭示生物分子的结构、功能和进化关系，对于理解基因组学、遗传学、分子生物学和生物信息学等领域具有重要意义。
本文将介绍几种常用的核酸序列分析方法。
首先，序列比对是核酸序列分析的基础方法之一、由于生命的进化过程中，生物分子的序列经历了数亿年的演化，因此比对不同物种的核酸序列可以揭示它们的进化关系。
常用的核酸序列比对软件有BLAST和ClustalW等。
BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）通过算法在数据库中具有相似序列的记录，并计算出序列之间的相似度。
ClustalW 则允许用户输入多个序列，进行多序列比对，帮助研究人员发现序列之间的共同特征。
其次，序列标识和注释也是核酸序列分析的重要方法。
由于大量的基因组数据可用于分析，准确标识和注释核酸序列是理解基因功能和预测蛋白质功能的关键。
常用的标识和注释软件有GeneMark和NCBI的RefSeq 数据库。
GeneMark是一种基因识别软件，可以预测DNA序列中的开放阅读框（ORF）和编码的蛋白质。
而NCBI的RefSeq数据库则包含了大量经过注释的核酸序列和相应的蛋白质信息。
此外，RNA结构预测也是核酸序列分析的重要方法之一、RNA结构决定了其功能，因此准确预测RNA结构对于理解RNA的功能和与其他分子的相互作用具有重要意义。
常用的RNA结构预测软件有Mfold和ViennaRNA Package。
Mfold通过计算RNA分子的最低自由能结构来预测RNA的二级结构，而ViennaRNA Package则进一步考虑到RNA分子中的众多因素，如碱基配对、环和偏移等，提供更加准确的结构预测结果。
最后，基因组序列分析也是生物化学领域中常用的核酸序列分析方法。
基因组是一个生物体遗传信息的完整集合，通过对基因组序列的分析，可以揭示基因的结构和功能。
核酸基因序列分析技术及其应用
核酸基因序列分析技术及其应用随着现代科学技术的快速发展，人们对生命科学领域的研究也越来越深入，核酸基因序列分析技术应运而生，成为了研究生命科学的重要工具之一。
本文将介绍核酸基因序列分析技术的基本原理和其在生命科学研究中的应用。
一、基本原理核酸基因序列分析技术，即对DNA和RNA单核苷酸序列的分析。
其基本原理是将核酸分子的碱基序列进行测序和比对，进而获得某一组细胞或生物体内某一部分的DNA或RNA序列。
DNA和RNA在碱基的组成上略有不同，DNA分别由脱氧核糖核苷酸组成，而RNA则由核糖核苷酸组成。
核酸分子的碱基序列决定了其功能和生物学特性，因此在对生物学特性进行研究时，对核酸基因序列的分析就显得尤为重要。
核酸测序技术是核酸分析的关键步骤。
传统的测序技术是Sanger测序，它可以将DNA序列以5-10 kb的长度进行测序，并以此来构建基因组或cDNA文库。
然而，由于Sanger测序方式的受限性，难以对较长的序列、大规模的序列和复杂的基因组进行分析，因此人们开始开发新的测序技术，如二代测序技术（如Illumina）和第三代测序技术（如PacBio），这些技术加快了测序的速度和准确性，也降低了测序成本。
二、核酸基因序列分析技术的应用1. 基因组学基因组学旨在了解一个物种的基因组结构、基因的功能、基因间关系以及其他与基因组有关的特征。
对基因组的研究可以为新型疾病的研究和药物发现提供帮助。
在基因组学中，核酸基因序列分析技术应用广泛，尤其是在复杂基因组的测序和组装方面。
测序的数据可以直接被用于特定物种的基因组浏览器上，有助于进一步了解该物种的基因组结构和功能。
2. 比较基因组学比较基因组学是指通过比较物种、家族或某一物种的不同群体之间的基因组，来了解物种或基因组之间的相似性和差异性。
通过分析不同物种或群体之间的差异性，可以更好地了解基因的进化和适应机制。
通过进行基因组对比，还可以发现新的功能基因、修饰基因和非编码RNA等。
生物信息学核酸序列的一般分析和结构分析
顺式调控元件: 启动子、增强子、沉默子
关于生物复杂性：
生物的复杂性不仅仅是基因的数目 人类基因约为30000个 线虫有20000个基因
230000/220000=210000≌103000
酵母基因组两联核苷酸频率表
对酵母基因组两 联核苷酸的统计 结果
其中核苷酸对出 现频率最高的达 到0.119
而出现频率最低 的只有0.028
三联核苷酸——基因密码子：
• 在进行编码区域识别时，常常需要对三联 核苷酸进行统计分析，这实际上是分析密 码子的使用偏性。
– 由于密码子的简并性（degeneracy），每个氨 基酸至少对应1种密码子，最多有6种对应的密 码子。
• 这三种阅读顺序称为阅读框（reading frames）
基因可变剪切示意图
基因可变剪切示意图
gene A
序列翻译、ORF查找
1. Generunner http:// 2. 在线的ORF finder http://
Generunner
功能： 序列编辑与类似序列查找、建立自己
的序列数据库进行查找、序列比较、序列 翻译、蛋白序列分析等，还包括DNA分析 常用到的一些功能，如碱基百分组成、分 子量计算等。
– 发现功能位点特征 – 识别功能位点
四、序列翻译、ORF查找
对于一条新的核酸序列，除了对数据库进行 类似性检索和同源性比较外，还有许多其他分析 内容。例如：计算DNA的碱基组成、检索内部重复 序列、检索DNA的特殊位点或信号、开放读框的查 找、鉴定DNA的编码区和翻译基因序列等。
核酸序列的基本分析
功能域和蛋白质互作预测
总结词
识别蛋白质中的功能域以及预测蛋白质 之间的相互作用。
VS
详细描述
功能域是蛋白质中负责特定生物功能的区 域，通过分析核酸序列，可以识别出蛋白 质中的功能域，进一步了解其生物学功能 。此外，还可以利用生物信息学方法预测 蛋白质之间的相互作用，揭示基因网络中 的相互关系。
系统生物学和网络分析
基因组组装
01
基因组组装是将测序得到的短读段组装成完整的基因组序 列的过程。
02
基因组组装是基因组学研究中的关键步骤，对于理解基因 组结构和功能、发现新基因和基因变异等具有重要意义。
03
基因组组装可以使用各种软件和算法，如SOAPdenovo、 Velvet和Abyss等，根据不同的测序技术和数据类型选择合适
核酸序列的表示方法
符号表示
通常使用大写字母表示碱基，如A代表腺嘌呤，G代表鸟嘌呤，C代表胞嘧啶， T代表胸腺嘧啶。
转录和翻译
DNA中的信息通过转录过程传递给RNA，然后通过翻译过程将RNA的信息转化 为蛋白质。
核酸序列的来源和测序方法
来源ห้องสมุดไป่ตู้
核酸序列可以从各种来源获得，如细菌、病毒、动植物等。
测序方法
总结词
从整体角度研究生物系统的结构和功能，通 过网络分析揭示基因之间的相互关系。
详细描述
系统生物学将基因、蛋白质等生物分子视为 相互关联的网络，而非孤立的实体。通过构 建基因调控网络、蛋白质互作网络等，可以 全面了解基因的功能及其在生物过程中的作 用。网络分析有助于发现关键基因、模块和 通路，为药物研发和疾病治疗提供新的思路。
06
实际应用和案例分析
基因组学研究中的应用
第四章核酸序列分析
40
精品PPT
影响(yǐngxiǎng)相似性分数的因素
WORD SIZE 的设定 是否(shìfǒu)允许空位且空位罚分策略
相似性分数矩阵（PAM和BLOSUM）
41
精品PPT
点阵图
评估两条序列相似度最简单的方法之一是利用点阵图。 第一条被比较(bǐjiào)的序列排列在点阵图空间的横轴， 第二条序列则排列在纵轴。点阵空间中两条序列中的残基 相同时，在对应的位点上画上圆点，两条序列间连续相同 的区域在图中会形成由圆点组成的上斜线。
核酸序列组分分析（BioEdit、DNAMAN、 Dnastar） 分析核酸序列的分子质量、碱基组成、碱基分布等。
序列变换(BioEdit、DNAMAN 、 Dnastar）
根据分析需要，对核酸序列进行(jìnxíng)各种变换， 如寻找序列的互补序列、反向序列、反向互补序列等。
限制性内切酶分析(BioEdit、DNAMAN 、 Dnastar）
42
精品PPT
具有(jùyǒu)连续相似区域的 两条DNA序列的简单点阵图
精品PPT
对人类与黑猩猩的β球蛋白基因序 列(xùliè)进行比较的完整点阵图
43
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噪音 问题的有效方法。
假设窗口大小(dàxiǎo)为10，相似度阈值为8，则每 次比较取10个连续的字符，如相同的字符超过8个， 则标记
假设两条序列长度分别是12和9 假设这两条序列是真正的同源序列，那么它们之间长度的
差异可以解释为 (1)较长的序列有核苷酸的插入，或者 (2) 较短的序列发生了核苷酸的删除，或者(3) 两者都发 生了。 在不知道(zhī dào)原始父辈序列的情况下，无法判断导 致空位的原因是由于一条序列的插入事件还是另一条的删 除事件，通常把这类事件称为插入/删除事件。
核酸序列分析
核酸序列分析在生物学领域中，核酸序列分析是一项重要的研究工具，它可以帮助科学家们理解生物体内的基因组结构和功能。
通过分析核酸序列，我们可以揭示基因的组合方式、基因在不同物种之间的演化关系以及基因与疾病之间的关联。
本文将介绍核酸序列分析的基本步骤和常用方法，并探讨它在生物研究中的应用。
一、核酸序列分析的基本步骤1. 数据收集与清洗：首先，我们需要获取相关的核酸序列数据。
这些数据可以来自于公共数据库（如GenBank、ENSEMBL等）或实验室内部的测序项目。
收集到的数据可能存在噪声或错误，所以我们需要对数据进行清洗和筛选，以保证分析的准确性。
2. 序列比对：接下来，我们需要将不同样本的核酸序列进行比对。
序列比对是核酸序列分析的核心步骤之一，它可以帮助我们发现序列之间的相似性和差异性。
常用的序列比对算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法等。
3. 序列注释：在比对完成后，我们可以根据已知的功能注释信息来对序列进行注释。
注释可以告诉我们该序列可能的编码蛋白质的功能、寻找潜在的基因等。
4. 比对结果分析：通过分析比对结果，我们可以了解到序列的保守区域和变异区域。
保守区域可能是功能区域，例如编码蛋白质的区域，变异区域可能涉及到物种之间的进化差异或突变相关的功能。
5. 结果可视化：最后，我们需要将分析的结果进行可视化呈现。
通过可视化，我们可以更直观地理解数据，并对进一步实验设计或研究方向提出建议。
二、核酸序列分析的常用方法1. 比对工具：常用的核酸序列比对工具包括BLAST、ClustalW和MAFFT等。
BLAST（基本局部比对序列工具）是一种快速的局部比对算法，它能够快速地找到序列之间的相似性。
ClustalW和MAFFT则更适用于多序列比对，它们可以比较多个序列之间的相似性和差异性。
2. 注释工具：常用的核酸序列注释工具包括NCBI的Entrez、ENSEMBL和UniProt等。
生物化学中的核酸序列分析
生物化学中的核酸序列分析生物化学是研究生命现象与生理功能的科学，而核酸是构成生命的分子之一，它们在生物体内扮演着重要的角色。
核酸是由核苷酸单元组成的长链，其中DNA是一个双螺旋分子，可以储存生物遗传信息，而RNA则可以转录DNA的信息并参与蛋白质合成。
在生物研究中，对核酸序列的分析非常重要。
通过对DNA序列的分析，可以推测出蛋白质编码信息并预测基因功能；而对RNA序列的分析，则可以了解基因的表达和调控。
本文将从分子生物学和生物信息学的角度来探讨核酸序列分析。
1. PCR扩增与测序分析PCR(聚合酶链式反应)是一种常用的分子生物学技术，可以从少量的DNA或RNA样品中扩增出目标片段，为进一步的分析提供足够的材料。
PCR过程中需要用到一组引物，其可以通过生物信息学分析DNA序列寻找到设计合适的引物。
PCR扩增得到的产物可以进一步进行测序分析，最常用的测序方式为Sanger测序技术。
此技术基于DNA链延伸过程中的dNTP和ddNTP的竞争关系，通过荧光信号和电泳进行测序。
测序结果可以通过生物信息学工具进行比对、序列注释和统计分析。
2. 基因功能预测高通量基因组测序技术的出现，导致了大量未知基因序列的暴增。
对于这些基因序列的功能预测，通常需要先进行同源比对。
同源比对基于多序列比对的原理，将物种间已知的方向同源序列，与未知序列比对，寻找到相似的序列区域，从而对未知序列的基因功能进行推测。
同源比对时，需要注意序列的物种来源和序列的质量。
不同物种间的序列可能在不同位置发生突变，导致序列的比对不准确；若序列存在较多的突变，也可能会影响比对结果。
因此，如何选择合适的工具和参数进行同源比对很关键。
同时，基因家族和重复序列也可能会干扰比对结果，因此需要进行筛除和过滤。
3. RNA测序与转录组分析RNA测序技术可以获得全基因组水平的转录信息，从而了解基因的表达状态和调控机理。
RNA测序通常经过文库构建和深度测序等多个步骤。
12研究生第五章核酸序列预测
复序列与生物进化有关，有些重复序列可能发生
在调控区，但在对核酸序列进行基因预测的过程
中，特别是在数据库搜索中,重复序列常常会搅
乱其它分析 。
在进行任何真核生物序列的基因辨识分 析之前,最好把散布和简单的重复序列找
出来并从序列中除去。虽然这些重复序
列可能正好覆盖了由RNA聚合酶Ⅱ转录
的部分区域，但它们几乎不会覆盖启动
在进行基因搜索时的基本步骤：
1、寻找DNA序列中基因不可能出现的区域，并 将此遮蔽起来。 2、在启动子区寻找一致的模式，找出转录因子 识别DNA结合区域。
4、找出编码区。然后将全部收集到的信息汇总 整理成总体上尽可能连贯的谱图。 注意进行不同的分析时使用不同的软件工具以及 程序适用的物种选择和应用范围等。
人与大肠杆菌编码相同蛋白的差别
编码测度常用的方法
双密码子记数方法：两个相同密码子连在一起称
为密码子对，双密码子记数是统计密码子对的出
现频率。
直接周期性度量：同一核苷酸在相同距离重复出
现，成为周期，直接周期性度量是对此周期进行
统计。
均一性对复杂性的测量：相同核苷酸聚集在一
起的区域称为同聚区，该方法主要统计同聚区数。
就象人类的语言有多种表达形式，但每种语言都有一定 的语法一样，ＤＮＡ序列上基因的排布方式也有自己独 特的规律，我们不妨称之为基因语法。例如，启动子中 的 TATA 框、大多数内含子都以ＧT 为５′起始，末端为 ＡＧ－ＯＨ－３′等，利用这些基因语法，人们设计了 一些程序用于对一段未知序列上的基因进行预测。这些 程序的基本步骤是：先寻找出整个 DNA 序列上重复的和 低复杂性的序列并把它们遮蔽起来，以利于进行进一步 分析，再寻找基因以及与其相关的调控区域。
核酸和蛋白质序列分析
核酸和蛋白质序列分析在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。
通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。
通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。
通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。
尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。
此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。
上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。
本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（htt p://gene.b .cn/science/b ioinfomati cs.htm）,可以直接点击进入检索网站。
下面介绍其中一些基本分析。
值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是m RNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。
（一）核酸序列分析1、双序列比对（pai rwise alig nment）双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以N eedleman-W unsch算法和Sm ith-Waterm an算法为代表。
由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。
第四章核酸序列分析
序列的EST可以组装成一个叠连群，直到装配成全长的cDNA序列，然后再进行
ORF和相关功能位点的判定，这样就等于是克隆了一个基因的编码序列。还可以 将EST作为一种标记序列定位在基因组，从而明确这个cDNA的基因组结构，包 括外显子、内含子等。 EST数据库：/dbEST/
域，这方法存在较高的假阳性；
•根据启动子区自身的特征来进行测定，这种方法的准确性比较高。同时，还可以
结合是否存在CpG岛，而对启动子预测的准确性做出辅助性的推测。 启动子预测软件有：PromoterScan ; Promoter 2.0 ; NNPP ;EMBOSS Cpgplot ; CpG Prediction
(1)一类是RNA聚合酶可以直接识别的启动子。
(2)另一类启动子在和聚合酶结和时需要有蛋白质辅助因子（转录因子）的存在。
启动子分析方法：
•利用模型描述几种转录因子结合部位定向及其侧翼结构特点，然后进行其它DNA
序列的启动子预测的启发式方法；
•根据启动子与转录因子结合的特性，从转录因子结合部位的密度推测出启动子区
（2）利用编码区与非编码区的碱基组成不同进行识别 由于蛋白质中20种氨基酸出现的概率不同，每种氨基酸的密码子兼并 度不同，同一种氨基酸的兼并密码子使用频率不同等原因，造成单个碱 基的组成比例和多个碱基的组成方式在不同的物种中呈现出不同的规律。 因此，可通过统计分析识别编码序列。
（3）利用经验规律进行识别
探查DNA中的功能性位点
基本思路：
•找出基因两端的功能区域: 转录启动区 （启动子）、终止区
• 在启动区下游位置寻找翻译起始密码子 • 转录剪切分析
启动子分析 启动子是DNA分子可以与RNA聚合酶特异结合的部位，也就是使转录开始的 部位。识别出启动子对于基因辨识十分重要，启动子一般可分为两类:
核酸序列特征分析
核酸序列特征分析核酸序列特征分析是一个针对基因及其控制结构的重要研究课题，它可以帮助我们更好地理解遗传物质的结构和功能。
本文将介绍核酸序列特征分析的基本原理、步骤及分析方法，最后介绍可视化工具。
一、核酸序列特征分析的基本原理核酸序列特征分析是一种统计分析方法，用于全面分析核酸序列的某种特征，以发现和探索结构以及功能关系。
这种方法依赖于统计模型，以及不同特征度量标准，例如单碱基特征、二碱基特征、多碱基特征和序列分类等等。
可以选择不同特征的集合，用来发现序列的一些特殊结构，包括基因、调控序列、蛋白质结构和功能。
二、核酸序列特征分析的步骤核酸序列特征分析的步骤一般分为五个步骤：（1）获取输入数据，根据特征选择相应的特征计算库。
（2）利用统计模型以及参数，计算得出相应特征度量值，并将它们存储到计算机中。
（3）根据特征选择合适的建模方法，比如对数据进行聚类。
（4）根据模型参数，绘制特征分析图。
（5）根据图形结果做出结论，并给出相应的解释。
三、核酸特征分析中的分析方法1、基于核酸序列的单碱基特征分析：该方法的主要目的是分析单个碱基的分布，例如A/G，C/T，或者任意一对对立的碱基，通过比较单碱基出现次数的差异，来确定特定序列应该具有什么样的特征。
2、基于核酸序列的二碱基特征分析：该方法是针对两个或多个二碱基的比较，可以用来确定二碱基的组合的特征，以探究其中的影响因素。
3、基于核酸序列的多碱基特征分析：该方法是以一组碱基为单位进行分析，识别给定序列的多碱基特征，并评估它们之间的相关性。
4、基于核酸序列的序列分类：这是一种机器学习方法，通过特征选择，建立一个分类模型，然后将训练集中的序列分类为种类，利用这一模型，可以对未知序列进行预测。
四、可视化工具随着科技的发展，可视化工具也得到了极大的改进，它们可以帮助我们更好地理解核酸序列特征分析的结果。
例如Cytoscape，这是一个开源的网络可视化软件，可以帮助我们更直观地了解核酸序列中的二碱基关系；SeqView，这是一个基于web的序列可视化工具，提供了多种的可视化效果，例如3D结构、双向序列特征分析等；Circos，这是一个用于可视化大规模连接数据和关系的高效工具，可以帮助我们将序列特征分析结果可视化为动态图形。
核酸序列分析
Smith-Waterman算法
在序列比对中，通常希望使用能够反映一个氨基酸发生改 变的概率与两个氨基酸随机出现的概率的比值的矩阵。这些比 值可以用相关几率（relatedness odds）矩阵表示。这就是突 变数据相似性分数矩阵产生的基础，在序列比对过程中，两个 序列从头到尾逐个残基进行比对，所得几率值的乘积就是整个 比对的分值。 在实际使用时，通常取几率值的对数以简化运算。因此， 常用的突变数据矩阵PAM250实际上是几率值的对数矩阵（图 3）。矩阵中值大于0的元素所对应的两个残基之间发生突变 的可能性较大，值小于0的元素所对应的两个残基之间发生突 变的可能性较小。
Needleman-Wunsch算法 Needleman-Wunsch算法
当两个序列被联配时，通过计算其重排序列
(shuffed version) 的联配距离，可以得到这两个序列间 的最小距离估计。如果实际得到的联配距离小于重排序 列距离的95%，则表明实际的联配距离达到了5%的显 著水平，是不可能由机误造成的，即实际联配距离是正 确的。
Needleman-Wunsch算法
将两条联配的序列沿双向表的轴放置。从任一碱基
对，即表中的任一单元开始，联配可延三种可能的方式
延伸：如果碱基不匹配，则每一序列加上一个碱基，并 给其增加一个规定的距离权重；或在一个序列中增加一
个碱基而在另一序列中增加一个空位或反之亦然。引入
一个空位时也将增加一个规定的距离权重。
62%或以上相同的串用于产生BLOSUM62矩阵，依此类推。
BLOSUM与BLOCKS对于同样的 序列比对产生的结果 在局部有所不同，可能是一个认为不相似不可以替换而另一 个认为相似可以替换。必须说明，如果比对这两个序列高度 相似，这些细微的差别对整个序列比对结果的影响不大，但 在序列比对的边界区可能产生显著影响，此时增强微弱信号 以探测远距离相关变得十分重要。
核酸结构预测算法及其分析应用
核酸结构预测算法及其分析应用随着科技的不断进步和发展，计算机科学不仅在解决日常生活中的问题方面发挥着越来越大的作用，而且在生物科技领域中的重要性也是逐渐被人们所认识。
而核酸结构的预测算法成为了生物科技领域中一个非常重要且前沿的研究课题，在医学，化学以及生命科学领域已经被广泛地使用和研究。
一、核酸结构预测算法的定义和意义核酸结构预测算法是通过计算机技术来预测和模拟核酸的三维结构，其中包括DNA和RNA。
由于核酸分子的结构和功能的关系，这些预测模型可以帮助生物学家更好地理解基因序列的功能，从而为研究基因学和药物设计提供基础。
另外，核酸结构预测算法主要是应用于解决核酸分子的诸如折叠、构象转变、实体-液相传递等问题，在生物科技的各个领域中扮演着重要的作用。
核酸结构预测算法是现代生物科技和计算机科学的交叉领域，对于推动疾病诊断、药物研发以及人工合成生物等领域的发展都有重要的作用。
二、核酸结构预测算法的研究现状和挑战在目前的研究中，人们已经开始使用基于神经网络、机器学习和人工智能等算法的方法来预测和模拟核酸结构。
例如，最常用的基于能量最小方法和大分子动力学（MD）算法。
其中，大分子动力学方法是一种计算复杂分子系统动态行为的方法。
该方法通过模拟原子、分子之间的相互作用，且用数值计算方法求解系统运动规律，最终获得分子结构的动态模拟结果。
然而，在核酸结构的预测中，一些困难仍然存在，例如远程同源的核酸序列，其中会出现大量的误差，以及尚未解决的实验技术难题。
此外，各种物理化学基础原理影响核酸分子的长期动力学行为，导致结构模拟的不确定性增加。
因此，如何提高预测功效，从而在潜在应用中发挥更好的作用，仍然是未来研究中需要解决的关键问题之一。
三、核酸结构预测算法的应用1.预测基因组变异基于核酸结构的预测算法研究可以为预测基因组变异提供帮助。
利用核酸序列和结构的联系，可以获得准确的突变数据，并为研究医学遗传学提供更好的数据指导。
第五章对核酸序列进行预测分析
关于假基因的来源一般认为是由mRNA反转录成cDNA，然后整合在基因
组中。假基因同cDNA一样没有内含子序列，也没有启动基因转录的启动子 序列，而在5’端都有mRNA分子特有的多聚腺苷[poly(A)]序列。
由于假基因没有生物学功能，所以不再受到进化的选择压力，因此在
假基因中可以积累许多突变，并常常同时存在三种终止密码子序列。假基 因是由功能基因演变而来，可以看作是进化的一种遗迹。
为什么RNA聚合酶能够仅在启动子处 结合呢?
• 启动子处的核苷酸顺序具有特异的形状以便与RNA聚合酶结 合，就好像酶与其底物的结构相恰恰适合一样。将100个以 上启动子的顺序进行了比较，发现在RNA合成开始位点的上 游大约10bp和35bp处有两个共同的顺序，称为-10和-35序 列。 • 共同序列： -10 TTGACATATATT 原核生物 Pribnow盒 -35
-70-80bp
AATGTGTGGAAT 真核生物 TATA盒
GCCTCAATCT 真核生物 CAAT盒
• 生物中有许多启动子，如大肠杆菌约有2000个启动子。各启 动子的效率可不相同，大肠杆菌的强启动子每2秒钟启动一次 转录，而弱启动子每10分钟才启动一次
为什么要分析预测启动子
• 是否使启动子序列改变 • 什么与启动子结合 • 调控基因表达
真核生物启动子
一个真核基因按功能可分为两部分，即调节区和结构基因。结构基因的DNA序列指 导RNA转录；如果该DNA序列转录产物为mRNA，则最终翻译为蛋白质。调节区由两类元 件组成，一类元件决定基因的基础表达，又称为启动子；另一类元件决定组织特异性 表达或对外环境及刺激应答；两者共同调节表达。 • RNA聚合酶Ⅱ识别的启动子与原核生物的启动子相似，也具有两个高度保守的共有 序列。其一是在－25附近的一段AT富集序列，其共有序列是TATAA，称为TATA盒。 TATA盒与原核的Pribonow盒相似，是转录因子与DNA分子结合的部位。其二是在多数 启动子中，-70附近共有序列CAAT区，称为CAAT盒。除以上两个区域外，有些启动子 上游中含有GC盒，此GC盒与CAAT盒多位于-40～110之间，它们可影响转录起始的频率。 另外，有少量基因缺乏TATA盒，而由起始序列（Inr）与RNA聚合酶Ⅱ直接作用启动基 础转录的开始。启动子决定了被转录基因的启动频率与精确性，同时启动子在DNA序 列中的位置和方向是严格固定的，是由5′到3′方向。
核酸序列分析总结
核酸序列分析1、核酸序列检索可通过NCBI使用Entrez系统进行检索，也可用EBI的SRS服务器进行检索。
在同时检索多条序列时，可通过罗逻辑关系式按照GenBank接受号进行批量检索。
如用“AF113671 [ac] OR AF113672 [ac]”可同时检索这两条序列。
其中“[ac]”是序列接受号的描述字段。
2、核酸序列的基本分析（1）分子质量、碱基组成、碱基分布分子质量、碱基组成、碱基分布可通过一些常用软件等直接获得。
如:BioEdit（/BioEdit/bioedit.html），DNAMAN（）。
（2）序列变换进行序列分析时，经常需要对DNA序列进行各种变换，例如反向序列、互补序列、互补反向序列、显示DNA双链、转换为RNA序列等。
这些用DNAMAN软件可很容易实现，这些功能集中在Sequence→Display，从中可选择不同的序列变换方式对当前通道的序列进行转换。
（3）限制性酶切分析该方面最好的资源是限制酶数据库（Restriction Enzyme Database，REBASE）。
REBASE数据库（，/rebase）中含有限制酶的所有信息，包括甲基化酶、相应的微生物来源、识别序列位点、裂解位点、甲基化特异性、酶的商业来源及公开发表的和未发表的参考文献。
其它资源还有：WebGene：/~tjyin/WebGene/RE.html，/personal/tyin.htmlWebCutter2：http://www//firstmarkert/firstmarket/cutter/cut2.html同时，很多软件也能够识别REBASE限制酶数据库。
强烈推荐使用集成化的软件如BioEdit和DNAMAN等。
所得出的结果给出指定DNA序列的酶切位点信息，为克隆鉴定和亚克隆提供了重要信息。
在实际进行分子生物学实验中，有时需要对多条相关序列（如发生突变的一批序列）同时进行酶切分析，以便为后续的克隆鉴定提供参考。
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核酸序列预测分析的基本思路当我们得到一个DNA序列时，一般都需要对该片段进行分析，确定它的功能区域，寻找调控区域、编码区域，预测其编码蛋白，这些就是我们研究DNA序列的目的。
核酸序列的预测就是在核酸序列中寻找基因，找出基因的位置及功能位点，以及标记已知的序列模式等过程。
在此过程中，确认一段DNA序列是一个基因需要有多个证据的支持：1、一般而言，在重复片段频繁出现的区域里，基因编码区和调控区不太可能出现；2、如果某段DNA片段的假想产物与某个已知的蛋白质或其它基因的产物具有较高序列相似性的话，那么这个DNA片段就非常可能属于外显子片段；3、在一段DNA序列上出现统计上的规律性，即所谓的“密码子偏好性”，也是说明这段DNA是蛋白质编码区的有力证据；4、其它的证据包括与“模板”序列的模式相匹配、简单序列模式如TATA Box等相匹配等。
一般而言，确定基因的位置和结构需要多个方法综合运用，而且需要遵循一定的规则：1、对于真核生物序列，在进行预测之前先要进行重复序列分析，把重复序列标记出来并除去；2、选用预测分析程序时要注意程序的物种特异性，要弄清程序适用的是基因组序列还是cDNA序列；很多程序对序列长度也有要求，有的程序只适用于长序列，而对EST这类残缺的序列则不适用。
要注意的是，尽管各种预测方法都基于现有的生物学数据和已有的生物学知识，但在不同模型或算法基础上建立的不同分析程序有其一定的适用范围和相应的限制条件，因此最好对同一个生物学问题尽量多用几种分析程序，综合分析各种方法得到的结果和结果的可靠性。
此外，生物信息学的分析只是为生物学研究提供参考，这些信息能提高研究的效率或提供研究的思路，但很多问题还需要通过实验的方法得到验证。
一般地，核酸序列信息分析的基本思路：编码区序列(简称CDS)与EST数据比较→寻找感兴趣ESTS (标准:长度≥100bp，同源性介于50%～85%之间)→所选ESTs与GenEmble数据库比较→找出未克隆ESTs→再与dbEST、dsSTS、dbHTGs、MGD及UniGene数据库比较搜寻重叠群Contigs→设计引物进行PCR扩增或筛选cDNA文库或索取cDNA克隆号进行电子拼接获取全长cDNA→基因定位、表达、结构、功能检测分析等。
核酸序列预测分析的基本方法：1、核酸序列的同源性检索目前，通过数据库查询、cDNA文库直接测序、mRNA差别显示(DDRT-PCR)、代表性差示分析(RDA-PCR)和抑制差减杂交(SSH)等方法获得的EST数据越来越庞大。
GenBank数据库中收录的EST序列有数百万个之多。
由于EST代表着一段表达基因序列，这样就可用其与公共数据库进行同源性检索，检索与其同源的核酸序列。
典型分析是采取NCBI的Blast软件对GenBank 中的非冗余数据库（non-redundant database,nr）进行查询。
该数据库是对GenBank、EMBL 和DDBJ中去除所有相同核酸序列进行整合后所得的最为全面的已知基因数据库，其中包括部分基因组序列。
登陆/blast/blast.cgi 选择数据库“Nucleotide”，利用blastn程序进行同源性检索，按照提示进行查询。
2、比较基因组分析达尔文的进化论给比较基因组学提供了理论依据。
动物进化从低等到高等，动物与动物之间存在着亲缘关系。
这种关系可以从基因序列上反映出来：亲缘关系越近，其基因序列的同源性就越高。
可以根据已经亲缘关系较大的动物的基因序列来扩增目的基因的序列。
3、利用Unigene数据库进行电子克隆登陆/blast/blast.cgi选择数据库“dbEST”，利用blastn程序进行同源性检索。
一般情况下可从EST数据库中检索到一批与代分析序列高度同源的EST序列，选择同源性比分最高的一条EST序列，然后再从NCBI的UniGene数据库中进行检索，得到相应的UniGene编号。
获得待分析序列的UniGene编号以后，就可以将与UniGene Cluster的所有核酸序列下载到本地，利用SequencherTM或其他的序列装配软件进行组装。
形成较长的新生序列。
4、cDNA序列的开放阅读框分析大量的实验证明，在真核生物起始蛋白质合成时，40S核糖体亚基及有关合成起始因子首先与mRNA模板靠近5`末端处结合，然后向3`末端滑行，发现AUG起始密码子时，与60S大亚基结合形成80S起始复合物开始转译蛋白质。
这就是Kozak提出的真核生物蛋白质合成起始的“扫描模式”。
MRNA需要翻译为蛋白质方能发挥生物学作用，因此，核酸序列的开放阅读框（open reading frame.ORF）的分析便成为核酸分析的一个重要部分。
基于遗传密码表，可通过计算机方便分析核酸序列的读码框。
登陆/gorf/gorf.html ,输入cDNA序列，计算机将按照六种相位翻译成蛋白质。
5、编码区统计特性分析统计获得的经验说明，DNA中密码子的使用频率不是平均分布的，某些密码子会以较高的频率使用而另一些则较少出现。
这样就使得编码区的序列呈现出可察觉的统计特异性，即所谓的“密码子偏好性”。
利用这一特性对未知序列进行统计学分析可以发现编码区的粗略位置。
这一类技术包括：双密码子计数(统计连续两个密码子的出现频率)；核苷酸周期性分析(分析同一个核苷酸在3,6,9,...位置上周期性出现的规律)；均一/复杂性分析(长同聚物的统计计数)；开放可读框架分析等。
3 z! \' O+ E+ |2 i% `9 x- D常见的编码区统计特性分析工具将多种统计分析技术组合起来，给出对编码区的综合判别。
著名的程序有GRAIL和GenMark等，GRAIL提供了基于Web的服务。
GRAIL的网址是：/Grail-1.3/。
6、启动子分析启动子是基因表达所必需的重要序列信号，识别出启动子对于基因辨识十分重要。
有一些程序根据实验获得的转录因子结合特性来描述启动子的序列特征，并依次作为启动子预测的依据，但实际的效果并不十分理想，遗漏和假阳性都比较严重。
总的来说，启动子仍是值得继续研究探索的难题。
7、内含子/外显子剪接位点剪接位点一般具有较明显的序列特征，但是要注意可变剪接的问题。
由于可变剪接在数据库里的注释非常不完整，因此很难评估剪接位点识别程序预测剪接位点的敏感性和精度。
如果把剪接位点和两侧的编码特性结合起来分析则有助于提供剪接位点的识别效果。
8、基于核酸序列的电子基因定位对核酸序列进行电子基因定位（即基因的染色体定位），通过所定位区带的相邻基因或者基因簇间接提示该基因的功能，是核酸序列分析的一个重要方面。
进行电子定位一般有两种策略：（1）通过序列标签位点（Sequence Tagged Site,STS）进行定位；（2）通过UniGene/RH技术进行定位。
（1）利用STS数据库进行电子基因定位利用此种方式进行定位时主要是利用NCBI的电子PCR资源，即登录/genome/sts/eper.cgi，输入待分析的序列即可进行查询。
（2）利用UniGene数据库进行电子基因定位参考前述，首现获得待分析序列所对应的UniGene编号。
而大部分UniGene序列已经具有较为明确的利用放射性杂交（radiation hybrid,RH）技术所给出的定位信息，所以，根据此结果就可以得到待分析序列的基因定位。
9、电子表达谱分析在获得待分析序列的UniGene编号以后，就可以通过参与形成UniGene Cluster的序列的/细胞来间接地反映待分析序列在何种组织表达，体现在字段“cDNA sources”中。
10、基于序列同源性分析的蛋白质功能预测相似的序列很可能具有相似的功能。
因此，蛋白质的功能预测最为可靠的方法是进行数据库相似性检索。
此方法应至少80个氨基酸长度范围内具有25％以上的序列一致才提示可能的显著意义。
目前一般方法是基于NCBI/Blast软件的蛋白质同源性分析类似于核酸序列的同源性分析，用户直接将待分析的蛋白质序列输入NCBI/Blast软件（/blast/）的序列输入框内，选择程序：“Blastp”就可联网进行相应分析。
11、其它综合基因预测工具除了上面提到的程序之外，还有许多用于基因预测的工具，它们大多把各个方面的分析综合起来，对基因进行整体的分析和预测。
多种信息的综合分析有助于提高预测的可靠性，但也有一些局限：物种适用范围的局限；对多基因或部分基因，有的预测出的基因结构不可靠；预测的精度对许多新发现基因比较低；对序列中的错误很敏感；对可变剪接、重叠基因和启动子等复杂基因语法效果不佳。
核酸序列的一般分析流程！声明：此文系本人转载，具体地址已不详，特此向原作者致谢！核酸序列的一般分析流程——转贴1.1 核酸序列的检索:80/entrez/query.fcgi?db=Nucleotide1.2 核酸序列的同源性分析1.2.1 基于NCBI/Blast软件的核酸序列同源性分析/blast/blast.cgi1.2.2 核酸序列的两两比较/gorf/bl2.html1.2.3 核酸序列的批量联网同源性分析(方案)1.3 核酸序列的电子延伸1.3.1 利用UniGene数据库进行电子延伸(方案)1.3.2 利用Tigem的EST Machine进行电子延伸EST Extractor: http://gcg.tigem.it/blastextract/estextract.htmlEST Assembly: http://www.tigem/ESTmachine.html1.3.3 利用THC数据库对核酸序列进行电子延伸http://gcg.tigem.it/UNIBLAST/uniblast.html1.4 核酸序列的开放阅读框架分析1.4.1基于NCBI/ORF finder的ORF分析K+t{8s-6 s/gorf/gorf.html Y9 n*C1.5 基因的电子表达谱分析?5lQ-|7k1.5.1 利用UniGene数据库进行电子表达谱分析（方案）L |2ZC1.5.2利用Tigem的电子原位杂交服务器进行电子表达谱分析d1rA_F Ehttp://gcg.tigem.it/INSITU/insitublast.html l"Iw'n1.6 核酸序列的电子基因定位分析=: cu%'v1.6.1 利用STS数据库进行电子基因定位__NcBMIav/genome/sts/epcr.cgi ?eL9bG31.6.2 利用UniGene数据库进行电子基因定位（方案）].).f7gk1.7 cDNA的基因组序列分析Qnw4XG>n1.7.1 通过从NCBI查询部分基因组数据库进行基因组序列的分析(方案) 9L`11k1.7.2 通过从NCBI查询全部基因组数据库进行基因组序列的分析-eu "6G '/genome/seq/page.cgi?F=HsBlast.html&ORG=Hs )xru@yLPX( 1.7.3 通过从Sanger Centre查询基因组数据库进行基因组序列的分析F0fa+Mb/HGP/blast_server.shtml @, M#){1.8 基因组序列的初步分析Gz?KjG1.8.1 基因组序列的内含子/外显子分析_0!*UC7~//urllists/genefind.htm ?zk x h1.8.2 基因组序列的启动子分析$5$r6W{x/projects/promoter.html ~WNO/51.9核酸序列的注册<h_aZ3\61.9.1 EST序列的注册(方案) C(t>Tzv1.9.2 较长或全长cDNA序列的注册(方案) 1WHfJdni(1.10待分析序列所对应的已知克隆的获取E,>h Am f2fHP#Q$j+z_6 SF(1) 如果是模式生物，包括人类，先用blast找出EST，然后拼出全长cDNA。