第四章 双序列比对的动态规划算法
(生物信息学)lecture04双序列比对
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。
利用动态规划算法进行两条序列比对
利用动态规划算法进行两条序列比对实 验 目 的学会使用EMBOSS 软件包的NEEDLE 和WATER 进行两条序列比对。
实 验 内 容1. Get the mRNA and protein sequence of Chlorocebus sabaeus and Colobus angolensispalliates from NCBI.2. Use Needle to do the sequence alignment in default parameters.*****Protein Sequence alignment result*****Program: needle# Rundate: Sat 28 Sep 2019 16:43:43 # Commandline: needle # -auto # -stdout# -datafile EBLOSUM62# -gapopen 10.0 # -gapextend 0.5 # -endopen 10.0 # -endextend 0.5# -aformat3 pair # -sprotein1 # -sprotein2 # Align_format: pair # Report_file: stdout # Aligned_sequences: 2# 1: XP_008000870.1 # 2: XP_011811726.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 10.0 # Extend_penalty: 0.5 # Length: 586# Identity: 561/586 (95.7%) # Similarity: 572/586 (97.6%) # Gaps: 4/586 ( 0.7%) # Score: 2906.0***** mRNA Sequence alignment result *****# Program: needle# Rundate: Sat 28 Sep 2019 16:47:19 # Commandline: needle # -auto # -stdout# -datafile EDNAFULL# -gapopen 10.0 # -gapextend 0.5 # -endopen 10.0 # -endextend 0.5 # -aformat3 pair # -snucleotide1# -snucleotide2# Align_format: pair # Report_file: stdout # Aligned_sequences: 2# 1: XM_008002679.1 # 2: XM_011956336.1 # Matrix: EDNAFULL# Gap_penalty: 10.0 # Extend_penalty: 0.5 # Length: 2594# Identity: 2505/2594 (96.6%) # Similarity: 2505/2594 (96.6%) # Gaps: 27/2594 ( 1.0%) # Score: 12207.5a. After alignment, we have found that the identity and the gaps between two mRNAs were higher than protein, but the similarity of mRNA was lower than protein.b. The two sequences are closely related.3. Use Water to do the sequence alignment in default parameters.*****Protein Sequence alignment result*****# Program: water# Rundate: Sat 28 Sep 2019 16:52:02 # Commandline: water # -auto # -stdout# -datafile EBLOSUM62# -gapopen 10.0 # -gapextend 0.5 # -aformat3 pair# -sprotein1 # -sprotein2 # Align_format: pair # Report_file: stdout# Aligned_sequences: 2 # Matrix: EBLOSUM62# Gap_penalty: 10.0 # Extend_penalty: 0.5 ## Length: 582# Identity: 561/582 (96.4%) # Similarity: 572/582 (98.3%) # Gaps: 0/582 ( 0.0%) # Score: 2906.0*****mRNA Sequence alignment result*****# Program: water# Rundate: Sat 28 Sep 2019 16:53:55 # Commandline: water # -auto # -stdout# -datafile EDNAFULL# -gapopen 10.0 # -gapextend 0.5 # -aformat3 pair# -snucleotide1 # -snucleotide2 # Align_format: pair # Report_file: stdout## Aligned_sequences: 2 # Matrix: EDNAFULL# Gap_penalty: 10.0 # Extend_penalty: 0.5 ## Length: 2592# Identity: 2505/2592 (96.6%) # Similarity: 2505/2592 (96.6%) # Gaps: 25/2592 ( 1.0%) # Score: 12207.5a. After alignment, we have found that the identity and the gaps between two mRNAs were higher than protein, but the similarity of mRNA was lower than protein. ( THE SAME TO Needle )b. The two sequences are closely related.c. Higher identity and similarity than Needle.4. Do the protein sequence alignment and change the original parameters.Eg: We used the needle to do the protein sequence alignment and changed the GAP_OPEN from 10 to 1.# Program: needle# Rundate: Sat 28 Sep 2019 16:58:37 # Commandline: needle # -auto # -stdout# -datafile EBLOSUM62# -gapopen 1.0 # -gapextend 0.5 # -endopen 10.0 # -endextend 0.5# -aformat3 pair# -sprotein1 # -sprotein2 # Align_format: pair # Report_file: stdout ## Aligned_sequences: 2 # Matrix: EBLOSUM62# Gap_penalty: 1.0 # Extend_penalty: 0.5 ## Length: 588 # Identity: 561/588 (95.4%) # Similarity: 572/588 (97.3%) # Gaps: 8/588 ( 1.4%)# Score: 2908.0a. We can get a consequence that the identity, gaps and similarity between the protein sequences become lower, but the score become higher. ( Were more distinct but got higher score )b. Moreover, we have changed other 4 parameters, but not got any distinct result.5. Global and local pairwise sequence alignment between human myoglobin and hemoglobin protein sequences.***Global pairwise sequence alignment***Protein Sequence Alignment between hemoglobin subunit alpha(beta) and myoglobin(Homo sapiens)***Local pairwise sequence alignment***Protein Sequence Alignment between hemoglobin subunit alpha(beta) and myoglobin(Homo sapiens)实验总结1.此次实验，我们基本掌握了如何对两条序列进行全局&局部比对，以及根据不同情况对具体参数进行调整的能力。
双序列比对算法综述
双序列比对算法综述作者：王沛来源：《学习与科普》2019年第12期摘要：在生物信息学中，基因序列比对是最基本、最重要的操作。
本文首先介绍了序列比对的划分方式，提出了双序列比对算法的研究意义；接着对典型的双序列比对算法的研究现状进行了较为详细的阐述，包括算法的原理、对比等；然后通过收集双序列比对算法的优化方案，总结出当前算法的发展趋势，得出结论。
关键词：生物信息，序列比对，双序列比对，动态规划，点阵图1 引言序列比对问题是指将基因序列进行比对，将其中相似性的部分标示出来，通过标示出的序列相似度来确定序列间的同源性关系。
在生物信息学中，基因序列的比对是最基本、最重要的操作，是进行基因识别、信息分析、结构预测等问题的前提。
本文将介绍一种最基础的比对方式——双序列比对。
2 背景与意义序列比对有多种划分方式。
根据比对数量的不同，可分为双序列比对和多序列比对。
双序列比对即通过两个基因序列的比对，找到相似的基因片段，从而推测目标基因可能具有的功能以及可能的分子进化关系。
而多序列比对通过多个基因序列的比对，寻找到它们相同的位点、区域，推测具有共同功能的序列模式。
就序列本身而言，对序列进行整体比对的方式称为全局比对，对序列进行部分比对的方式称为局部比对。
全局比对适用于总体相似度高的同源序列；局部比对适用于长度差别大、亲缘关系远的序列，可找出两条序列中相似度最高的片段。
由于双序列比对是基因序列比对最早采取的方式，也是生物信息学最基本的研究方法，所以我决定先从这种最基本的方式入手，了解双序列比对算法的研究现状及发展趋势，为进一步的学习做好铺垫。
3 双序列比对算法研究现状3.1 典型双序列比对算法介绍3.1.1 基于动态规划的双序列比对算法Needleman-Wunsch算法1970年，Needleman和Wunsch最早提出了一种基于动态规划思想的序列全局比对算法：使用迭代的方式求出两个基因序列之间的对比得分，并把结果存放在二维得分矩阵里面，然后运用动态规划方法在二维得分矩阵中进行回溯从而找到序列最佳比对路径，即序列比对的最优结果。
生物信息学 第四章 序列比对与算法
T
C A G A T 1 1 1
1
1
1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
1
1
1
A A C C G T C A G A T 1 0 A A C C G T C A G A T 4 3 4 0 1 1 1
C
T
G
C
T
A 1
A 1
A 1
C
G
T A
A 1
C
T
G
C
T
A 1
A 1
A 1
C
G
T
1 1 1 1 1
矩阵的元素表示由原来的氨基酸(上行，蓝色)替换为另一个氨
基酸(左列，绿色)的概率
例
Score with PAM 250 and gap penalty -10
计算如下比对
CKHVFCRVCI CKKCFCKCV
CKHVFCRVCI CKKCFC-KCV CKHVFCRVCI CKKCFCK-CV C-KHVFCRVCI CKKC-FC-CKV CKH-VFCRVCI CKKC-FC-KCV
A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V 4 -1 -2 -2 0 -1 -1 0 -2 -1 -1 -1 -1 -2 -1 1 0 -3 -2 0 A
5 0 -2 -3 1 0 -2 0 -3 -2 2 -2 -3 -2 -1 -1 -3 -2 -3 R
6 1 -3 0 0 0 1 -3 -3 0 -2 -3 -2 1 0 -4 -2 -3 N
1 1 1 1 1
1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
1
1
1 3 0 C 2 1 T 2 0 G 2 0 C 1 1 T 2 0 A 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 0 2 2 1 3 2 0 2 2 0 2 1 1 2 2 0 1 2 2 0 1 1 2 0 1 1 0 1 1 1 1 2 0 A 1 2 0 A 1 1 1 1 0 C
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。
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• 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。
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• (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。
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• 练习 • 应用blast打分矩阵寻找下面两条序列的最佳匹配： • AGCACACA • ACACACTA
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• 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。
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• 按照规则建立得分矩阵：
生物信息学-第四章-多序列比对与分子进化分析
Clustal使用方法
Clustal：目前被最广泛应用的 MSA 方法
可在线分析
可在本地计算机运行 序列输入、输出格式
Input FASTA
NBRF/PIR EMBL/SWISSPROT ALN GCG/MSF GCG9/RSF GDE
>sequence 1 ATTGCAGTTCGCA … … >sequence 2 ATAGCACATCGCA… … >sequence 3 ATGCCACTCCGCC… …
10 3 2 5
C B
2
D
outgroup 外群、外围支
系统发育树构建步骤
多序列比对（自动比对、手工校正）
最大简约法 (maximum parsimony, MP) 距离法 选择建树方法（替代模型） (distance) 最大似然法 (maximum likelihood, ML) 贝叶斯法 (Bayesian inference) UPGMA
多序列比对的应用： •系统发育分析(phylogenetic analysis) •结构预测(structure prediction) •序列基序鉴定(sequence motif identification) •功能预测(function prediction) ClustalW/ClustalX：一种全局的多序列 比对程序，可以用来绘制亲缘树，分析进化 关系。 MEGA5——分子进化遗传分析软件
比对参数设置
两两比对参数
多序列比对参数
点击进行多序列比对
比对结果 “*”、“:”、“.” 和空格依次代表改位点的序列一致性由高到低
第四步：比对完成，选择结果文件的保存格式
可进一步对排列好的序列进行修饰（1）
两序列比对算法
两序列比对算法摘要：序列比对是生物信息学研究的一个基本方法，对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息具有重要的意义。
两序列比对中，典型的全局比对算法是Needleman—Wunsch算法；局部比对算法的基础是Smitll—Waterm an 算法，本文对典型的双序列比对算法进行描述。
关键词：生物信息学；两序列比对；算法引言：为了满足基因组中获得更多更有价值的信息，生物信息学迅速发展起来，生物信息学是一门多门科学交叉的学科，将数学、计算机科学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索和分析等，以达到阐明和理解大量数据所蕴含的生物学意义的目的。
通过对DNA和蛋白质序列进行相似性比较，指明序列间的保守区域和不同之处，为进一步研究它们在结构、功能以及进化上的联系提供了重要的参考依据。
而序列比对就是运用某种特定的数学模型或算法，找出两个或多个序列之间的最大匹配碱基或残基数，比对的结果反映了算法在多大程度上反映了序列之间的相似性关系以及它们的生物学特征。
双序列比对算法双序列比对分为全局比对和局部比对，全局比对是考察两个序列之间的全局相似性，局部比对则比较序列片段之间的相似性。
Needleman—Wunsch算法是典型的全局比对算法，适用于全局水平上相似性程度较高的两个序列；Smitll—Waterman 算法适用于寻找局部相似序列对，该算法是目前被使用最广泛的序列相似性比较算法之一，由所熟悉的Needleman—Wunsch算法演变而来。
Needleman-Wunsch 算法使用迭代方法计算出两个序列的相似分值，存于一个得分矩阵中，然后根据这个得分矩阵，通过动态规划的方法回溯寻找最优的比对序列。
具有很高的灵敏度使用二维表格，一个序列沿顶部展开，一个序列沿左侧展开。
而且也能通过以下三个途径到达每个单元格：1.来自上面的单元格，代表将左侧的字符与空格比对。
2.来自左侧的单元格，代表将上面的字符与空格比对。
双序列比对算法
双序列比对算法
/// 双序列比对用于研究两个序列定义的DNA有多少相似之处，或者蛋白质序列有多少相似之处。
/// 这种比较在DNA鉴定和遗传暗示步骤中是非常重要的，在生物信息学应用中，两个序列之间比较也特别重要，特别是在研究顺序的进化关系和鉴定功能。
///
/// 双序列比对算法主要用于非完全比对，因为完全比对可以利用穷举法，把序列中的元素两两比对，以期发现所需的最近分数最高的所需的比对对。
/// 双序列比对算法可以利用动态规划算法，其中首先定义一个矩阵，表示序列i和序列j的最佳比对，在这个矩阵中，每个条目用于表示以矩阵中元素为末尾的两个序列段的相似度/距离，元素i和元素j越来越相似，这个度量值越大，距离越小。
///
/// 动态规划法大概有两个步骤：第一个步骤是填充一个矩阵，第二个步骤是从矩阵中搜索出最有可能产生最高得分的比对对。
第四章：双序列比对
Finding k-tups
position 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 protein 1 n c s p t a . . . . . protein 2 . . . . . a c s p r k position in offset amino acid protein A protein B pos A - posB ----------------------------------------------------a 6 6 0 c 2 7 -5 k 11 n 1 p 4 9 -5 r 10 s 3 8 -5 t 5 ----------------------------------------------------Note the common offset for the 3 amino acids c,s and p A possible alignment is thus quickly found protein 1 n c s p t a | | | protein 2 a c s p r k
比对的算法
Needleman-Wunsch Smith-Waterman算
算法适用于整体水平 上相似性程度较高的 2个序列。是整体比 对算法，其结果反映 了两个序列中所有残 基地整体相似性。
法在识别局部相似性 时，具有很高的灵敏 度，但只是寻找序列 中一些小的、具有局 部相似性的片断。
Basic Pairwise Alignment
列片断，称为k-tuple. 用于蛋白质序列比对时，k- tuple长度为1～2个 残基，用于DNA序列比对时， k- tuple长度最多 为6个碱基。 通过比较2个序列中断片断及其相对位置可以构 成一个动态规划矩阵地对角线方向上的一些匹 配片断 期望值E：E值越接近0，表明2序列第匹配不大 可能是由随机因素造成的，即E值越低，置信 度越高。
DNA双序列比对问题的算法
DNA双序列比对问题的算法曹莉;许玉龙;邓崇彬【摘要】With the surge in sequence data of biological sequence database, developing a algorithm which has the high biology sensitivity and efficiency is very urgent. Based on the deep analysis on the Needleman-Wunsch and Smith-Waterman Algorithm of bio-sequence alignment, the author enhances the Smith-Waterman algorithm as well as proves its accuracy through a series of experiments in this paper. Comparing between the Smith-Waterman algorithm and the improved one, the author analyzes the performance of the two algorithms. Experimental results show that the newly improved algorithm can optimize the number of local optimal solutions for pairwise sequence, reduce the complexity in time and space of bio-sequence alignment algorithms, and increase the scores and accuracy of sequence alignments.%随着生物序列数据库中序列数据的激增，开发兼有高度生物敏感性和高效率的算法显得极为迫切。
动态规划法——双序列比对.ppt
BLOSUM 62
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BLOSUM90
BLOSUM80
BLOSUM62
BLOSUM45
PAM30
PAM120
PAM180
PAM240
低趋异度
高趋异度
小鼠和大鼠RBP
小鼠和细菌的lipocalin
相似度越低的序列，在比对的时候，采用PAM矩阵时，后面的数字越大， 采用BLOSUM矩阵时，后面的数字越小。
12 /55
Making a Scoring Matrix
• Scoring matrices are created based on biological evidence. • Alignments can be thought of as two sequences that differ due to mutations. • Some of these mutations have little effect on the protein’s function, therefore some penalties, δ(vi , wj), will be less harsh than others.
7 /55
The Global Alignment Problem
• Find the best alignment between two strings under a given scoring schema • Input : Strings v and w and a scoring schema • Output : Alignment of maximum score
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Local vs. Global Alignment
双序列比对
Si - x,j - wx Si –1, j- 1 + s(ai , bj) i -1 i
Si,j这个位置的
分数为图中箭 头所示三个方 向值中最大的 一个
Si, j - y - wy
i -y j -1 j
Si, j
31
动态规划算法的数学形式
Sij=max{Si-1,j-1,+s(aibj), max x≥1 (Si-x,j-wx), max y ≥ 1 (Si,j-y-wy) }
C T A T G A C A
窗口 = 3 阈值 = 3
A C G G T A T G
A C A G T A T C A C G G T A T G A C A G T A T C
T A C G G T A T G
18
A T A C T A C A A G A C A C G T A C C G
-8
C
-10
G
-12
A
C T
匹配＝3
错配＝-1
空位＝-2
A
G
36
动态规划算法实例
A
0 -2
C
-4
T
-6
T
-8
C
-10
G
-12
A
C T
-2
匹配＝3
错配＝-1
空位＝-2
A
G
37
动态规划算法实例
A
0 -2
C
-4
T
-6
T
-8
C
-10
G
-12
-2+(-2) S(2,2) -2+(-2)
A
C T
-2
-4 -6 -8 -10
生物信息学课后题及答案
三．第二章
1、简述三干六界学说。
2.TSS,外显子和内含子的概念。 TSS是转录起始位点（Transcription Start Site）的英文缩写，是 指DNA上一段与RNA聚合酶结合并起始转录的一段DNA序列。真核生物 结构基因，由若干个编码区和非编码区互相间隔开但又连续镶嵌而 成，去除非编码区再连接后，可翻译出由连续氨基酸组成的完整蛋白 质，这些基因称为断裂基因。其中的编码区即为外显子，非编码区即 为内含子。
6、简述PAM矩阵与BLUSUM矩阵的关系 （1）两者都在打分系统中使用对数比值； （2）PAM矩阵是基于近相关蛋白家族数据的，并且假设高度相关蛋白的 取代概率可以外推到远相关蛋白的概率。BLOSUM矩阵是基于实际观测到 的远相关蛋白比对。 （3）高值BLOSUM矩阵和低值PAM矩阵最适合于研究高度保守的蛋白；低 值BLOSUM矩阵和高值PAM矩阵最适合检测远相关蛋白。 （4）一般来说,在局部相似性搜索上， BLOSUM 矩阵较PAM要好。对于 数据库搜索来说一般选择BLOSUM62矩阵。PAM矩阵可用于寻找蛋白质的 进化起源，BLOSUM矩阵用于发现蛋白质的保守域。
绘制成功，人类基因组计划的.目标全部实现。 2004，人类基因组完成图公布。 2.我国自主知识产权的主要基因组测序计划有哪些？ 水稻（2002），家鸡（2004），家蚕（2007），家猪（2012），大熊猫 （2010）
2． 第一章
1、生物信息指哪些？ 主要有从DNA序列、蛋白质序列、蛋白质结构和功能研究中解读的：
2、GBFF格式的特性表格式包括哪三个部分？ 特性表格式包含三个部分： 第一，特性关键词(Feature key)； 第二，特性位置(Location)； 第三，限定词(Qualifiers)
《生物计算技术》第4章多重序列比对分析
1. 函数形式简单，具有统一的形式，不随序列的个数 2. 而发生形式的变化。 2. 根据得分函数的意义，函数值应独立于各参数的顺序，
即与待比较的序列先后次序无关。 3. 对相同的或相似字符的比对，奖励的得分值高，而对
于不相关的字符比对或空白，则进行惩罚（得分为负值）。
满足上述条件的一个函数就是常用的逐对加和函数，SP函数 。
教学内容：
4.1 多重序列比对的意义 4.2 多重序列比对算法原理
Biocomputing technology— Multiple sequence alignment
4.1 多重序列比对的意义
目的： • 发现多个序列的共性 • 发现与结构和功能相关的保守序列片段 定义：
设：有k个序列s1, s2, ... ,sk，每个序列由同一个 字母表中的字符组成，k大于2，通过插入“空位” 操作，使得各序列达到一样的长度，从而形成这 些序列的多重比对。
4.2 多重序列比对算法原理
4.2.1 SP模型 4.2.2 多重比对的动态规划算法 4.2.3 优化算法 4.2.4 星型比对 4.2.5 树形比对 4.2.6 CLUSTALW算法 4.2.7隐马尔可夫模型
Biocomputing technology— Multiple sequence alignment
如果超晶格空间中的一个节点想任意两条序列所在 的平面投影,投影在这些” 断点”中,则超晶格空间中的这 个节点就是与最优路径相关的节点,否则不是相关节点.
小结: 在进行多重序列比对时, 首先要进行序列的两两比对, 其目的就是要找到任意两条序列通过特定断点的最优比对, 找到这些断点,然后,将多重比对中的超晶格空间的节点向 任意两条序列所在的平面投影,看看投影是否在这些断点上, 如果节点向各个平面的投影均在相应的断点上,则这个节点 是与多重序列比对的最优路径相关的节点,否则,就不是相 关节点,要P
两两序列比对与算法
➢ Can get tons of information
Functionality 功能
Evolutionary history 进化历史
Seq A
Important residues 重要的残基
Genetic homology is inferred from significant similarity; Similarity however does not necessarily imply homology.
生物信息学
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Further reading
Fitch WM. (2000) Homology - a personal view on some of the problems. TRENDS IN GENETICS 16 (5): 227-231.
基于上面的假设，我们可以通过比较不同物种的同
源序列的差异，来推断这些物种或者序列之间的进 化距离。
生物信息学
8
Homology Similarity
Orthologous relationships:
One to one ? One to many? Or Many to many?
Complex: gene duplication, gene loss and speciation can be frequent events in the history of a group of organisms. 基因复制、基因丢失和物种分化等进化事件频繁发生，导 致不同物种的同源基因数量很不一致。
21
动态规划法——双序列比对(精)
• This will simplify the algorithm as follows:
si , j
si 1, j 1 Vi , W j max si 1, j , W j s i , j 1 Vi ,
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The Blosum62 Scoring Matrix
• To generalize scoring, consider a (4+1) x(4+1) scoring matrix δ. • In the case of an amino acid sequence alignment, the scoring matrix would be a (20+1)x(20+1) size. The addition of 1 is to include the score for comparison of a gap character “-”.
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Measuring Similarity
• Measuring the extent of similarity between two sequences • Based on percent sequence identity • Based on conservation
11 /55
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Making a Scoring Matrix
• Scoring matrices are created based on biological evidence. • Alignments can be thought of as two sequences that differ due to mutations. • Some of these mutations have little effect on the protein’s function, therefore some penalties, δ(vi , wj), will be less harsh than others.
一种基于动态规划的全局双序列比对优化算法
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T
H A
125
5
动态规划算法
• 动态规划算法 • 整体比对算法
– Needleman-Wunsch算法
• 间隔罚分 • 局部比对算法
– Simth-Waterman算法
• 矩阵的基本形式是 • 将两序列中匹配的残基所对应的单元设 为1，不匹配的为0 • 对矩阵中的每个单元进行连需求和，即 把能够到达该位置的所有单元中的最大 值与该位置的值相加
0
1
C
G
-4 -4
5
-4
C
G
-5 -1 1
-5
-4 5
-5 1
（2）蛋白质打分矩阵
• （i）等价矩阵
1 i j Rij 0 i j
其中Rij代表打分矩阵元素 i、j分别代表字母表第i和第j个字符。
• （ii） 氨基酸突变代价矩阵GCM • （iii）疏水矩阵 • （iv）PAM矩阵（Point Accepted Mutation） （Dayhoff模型：可接受点突变） • （v） BLOSUM矩阵 （Blocks Amino Acid Substitution Matrices ）
C 1
K
1
H
V
F
C 1
R
V
C 1
I
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1
1 1 0 1 0 0 0 0 0
C K K C F C K C V
C 1
K
1
H
V
F
C 1
R
V
C 1
I
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 0 1 1 0 1
1 1 0 1 0 0 0 0 0
1
C K K C F C K C V
V 1 1 1 1 1 1 1 0 1
C 1 0 0 1 0 1 0 1 0
I 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C
C K K C F C K C V
K
H
V
3 4 2 2 0
2 2 3 1 0
2 2 2 1 0
2 2 2 1 1
F 2 2 2 2 3 2 2 1 0
C 1 1 1 2 1 2 1 2 0
8
• 氨基酸突变代价矩阵GCM
一个氨基酸残基转变到另一个氨基酸残基 所需的密码子碱基变化数目 1 或 2 只有Met到Tyr为 3
9
10
GCM矩阵
A A S G L 0 1 1 2 S 1 0 1 1 G 1 1 0 2 L 2 1 2 0 K 2 2 2 2 V 1 2 1 1 T 1 1 2 2 P 1 1 2 1 E 1 2 1 2 D 1 2 1 2 N 2 1 2 2 I 2 1 2 1 Q 2 2 2 1 R 2 1 1 1 F 2 1 2 1 Y 2 1 2 2 C 2 1 1 2 H 2 2 2 1 M 2 2 2 1 W 2 1 1 1 Z 2 2 2 2 B 2 2 2 2 X 2 2 2 2
C 1
K
1
H
V
F
C 1
R
V
C 1
I
1 1 1 1 1 1
1 2 1 2 0 1 1 1 0 1 1 0 1
1 1 0 1 0 0 0 0 0
C
C K K C F C K C V 2 2 0
K
H
V
F
3 1 0
2 1 0
2 1 1
2 1 0
C 1 1 1 2 1 2 1 2 0
R 1 1 1 1 1 1 1 1 0
C 1 0 0 1 0 1 0 1 0
I 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C K K C F C K C V
C 5 3 3 4 3 4 2 2 0
K 3 4 3 3 2 2 3 1 0
H 3 3 3 3 2 2 2 1 0
V 3 3 3 3 2 2 2 1 1
F 2 2 2 2 3 2 2 1 0
2
0 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2
1
2 0 1 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2
2
2 1 0 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2
1
1 2 2 0 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2
2
1 2 2 1 0 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2
K 3 4 3 3 2 2 3 1 0
H 3 3 3 3 2 2 2 1 0
V 3 3 3 3 2 2 2 1 1
F 2 2 2 2 3 2 2 1 0
C 1 1 1 2 1 2 1 2 0
R 1 1 1 1 1 1 1 1 0
V 1 1 1 1 1 1 1 0 1
• 第I行第j列单元的值为
Ij本身的值 + i+1行第j个单元之后所有单元的最大值 或 j+1列第i个单元之后所有单元的最大值
举例说明
• 让我们用一个例子来解释上述过程： • CKHVFCRVCI
• CKKCFCKCV
• 若在匹配位置用1标出，而不匹配则留空。
可得以下矩阵
C K K C F C K C V
1
2 1 2 2 1 0 1 2 2 2 1 2 1 2 2
1
1 1 2 2 2 1 0 2 1 1 2 2 2 1 2
1
2 2 1 1 2 2 2 0 1 2 2 2 1 2 2
1
2 1 1 2 2 2 1 1 0 2 2 1 1 1 1
2
1 2 2 2 2 2 1 2 2 0 1 1 2 2 2
C
C K K C F C K C V 3 3 4 3 4 2 2 0
K 3 4 3 3 2 2 3 1 0
H 3 3 3 3 2 2 2 1 0
V 3 3 3 3 2 2 2 1 1
F 2 2 2 2 3 2 2 1 0
C 1 1 1 2 1 2 1 2 0
R 1 1 1 1 1 1 1 1 0
V 1 1 1 1 1 1 1 0 1
V 1 1 1 1 1 1 1 0 1
C 1 0 0 1 0 1 0 1 0
I 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C
C K K C F C K C V 4 2 2 0
K
H
V
F
2 3 1 0
2 2 1 0
2 2 1 1
2 2 1 0
C 1 1 1 2 1 2 1 2 0
R 1 1 1 1 1 1 1 1 0
1
2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2
2
2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2
2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 111 1 1
疏水矩阵
R R K D E B Z S N Q G X K D E B Z S N Q G X T H A C M P V L I Y F W 10 10 9 9 8 8 6 6 6 5 5 5 5 5 10 10 9 9 8 8 6 6 6 5 5 5 5 5 9 9 10 10 8 8 7 6 6 6 5 5 5 5 9 9 10 10 8 8 7 6 6 6 5 5 8 8 8 8 10 10 8 8 8 8 7 7 7 7 8 8 8 8 10 10 8 8 8 8 7 7 7 7 6 6 7 7 8 8 10 10 10 10 9 9 9 9 6 6 6 6 8 8 10 10 10 10 9 9 9 9 6 6 6 6 8 8 10 10 10 10 9 9 9 9 5 5 6 6 8 8 10 10 10 10 9 9 9 9 5 5 5 5 7 7 9 9 9 9 10 10 10 10 5 5 5 5 7 7 9 9 9 9 10 10 10 10 5 5 5 5 7 7 9 9 9 9 10 10 10 10 5 5 5 5 7 7 9 9 9 9 10 10 10 10 4 4 5 5 6 6 8 8 8 8 9 9 9 9 3 3 4 4 6 6 8 8 8 8 9 9 9 9 3 3 4 4 6 6 7 8 8 8 8 8 9 9 3 3 4 4 5 5 7 7 7 8 8 8 8 8 3 3 3 3 5 5 7 7 7 7 8 8 8 8 3 3 3 3 5 5 7 7 7 7 8 8 8 8 2 2 3 3 4 4 6 6 6 6 7 7 7 7 1 1 2 2 4 4 6 6 6 6 7 7 7 7 0 0 1 1 3 3 4 4 4 5 5 5 5 5
C 1
K
1
H
V
F
C 1RBiblioteka VC 1I
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1
1 1 1
连续求和
C K K C F C K C V
C 1
K
1
H
V
F
C 1
R
V
C 1
I
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1
1 1 1
从最后的单元开始
C K K C F C K C V
C 1
K
1
H
V
F
C 1
R
V
C 1
I
1 1 1 1 1 1
第四章 双序列比对
概念
– 同源（homology）- 具有共同的祖先
• 直向同源（Orthologous ） • 共生同源（paralogous ）
– 相似（similarity）
同源序列一般是相似的，相似序列不 一定是同源的
2
3
通过点矩阵进行序列比较
4
编辑距离（Edit Distance)
K