序列比对
序列比对名词解释
序列比对名词解释序列比对，又被称为序列比对分析，是一种分析生物序列相似性的算法，能够比较并对比不同物种之间的 DNA蛋白质序列，以及用于识别和研究共同特征等。
这是一种运用统计学原理的分析方法，能够发现和比较生物物种的进化关系，从而对比其基因组的序列和结构的相似性。
序列比对的原理是，两个序列通过字符匹配单元来评估两个序列的相似性。
两个序列都会被分解成许多小段，这些小段中的字符将会被比较。
这个过程被称为“匹配盒”，他们使得比较更加精确。
这个算法也使用一种叫做全局算法的系统，用于将两个序列中所有的字符串串连接起来，比较它们之间的相似性。
要使用序列比对，需要使用一种特定的算法，这个算法可以计算出两个序列的相似性。
这个算法可以使用非常复杂的方法，也可以使用经典的比较算法，比如Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法、BLAST算法等。
序列比对常常被用来进行基因组学分析，可以用来分析DNA序列、蛋白质序列，也可以用来分析特定基因的变异性。
序列比对可以帮助研究者发现某些基因的Protein的特定变体，这也可以帮助研究者更进一步地了解这些基因的功能。
序列比对还可以被用于进化分析，可以比较和分析某些物种的基因组，寻找它们在进化过程中的变化。
序列比对也可以用来研究生物物种之间的相似性，可以用来了解它们的系统进化关系。
序列比对也可以用于识别特定的DNA结构，如DNA序列中出现的特定序列，可以帮助研究者识别出重要的基因序列。
此外，序列比对还可以帮助研究者发现特定序列中引入的错误，这对研究者分析基因组序列特征非常关键。
综上所述，序列比对是一种非常重要的算法，可以应用于基因组学、进化学和生物物种比较研究等领域。
它可以帮助研究者比较不同物种的序列或比较一个物种序列的变异性，并根据得出的结果来了解它们的进化关系和进化机制。
也可以用来发现基因组中的特征和错误，这极大地丰富了基因组学的发展。
第三章 序列比对
第三章序列比对1 序列比对的概念序列比对的定义是：根据特定的计分规则，两个或多个符号序列按位置比较后排列，尽可能反映序列间的相似性，这一过程称为序列比对。
2 序列比对的意义生物信息学形成早期的主要研究内容就是序列比对，而当时序列比对研究的课题主要是生物大分子的进化。
核酸序列与蛋白质序列的突变是经实验证明的生物学现象，而现代生物学认为正是这种生物大分子序列的不断变化形成了生物进化的分子基础。
即在地质年代早期的地球生物中的核酸、蛋白质等序列经过几十亿年的演变后，成为了现今极其多样化的生物大分子序列。
我们并不知道这些分子序列祖先演化的实际过程，但可以找到现存序列的相似性，根据相似性去推导演化的过程。
正是通过序列比对找出序列之间的相似性。
序列比对找到的是相似性，可用这相似性去进行同源性分析。
后文所讲到的分子系统发育分析，就是通过序列比对，再进行聚类分析，然后依据所得结果确定被测分子序列的亲缘关系，构建进化树。
序列比对的一个用途就是用于搜索相似序列。
当你获得一段DNA序列或氨基酸序列后，发现对它一无所知时，可以在核酸序列数据库中搜索关于这一序列的信息，一个有效的方法是采用比对算法在数据库中找到一系列与该序列有相似性的序列，并按相似程度由高到低排列。
现在应用的多个序列搜索软件的本质差异基本上是比对算法的差异，随着数据库规模的扩大，对快速搜索的要求越来越高，而优化比对算法是解决问题的方案之一。
在基因组测序中，序列比对更是有重要作用。
基因组测序一般要将若干个拷贝的长核酸序列打断成有重叠区域的许多小片断，测序仪对小片断进行测序，然后把已知碱基排列顺序的小片断用比对算法找到有重叠区的另外的片断，把它们边接起来还原成原来的长核酸序列，得到长核酸序列的碱基排列顺序。
序列比对还可以寻找序列中的特定位点。
当一个基因的某一位点发生突变时，它与原基因进行比对时就能发现这个位点，这在寻找致病基因时尤为重要。
同时，通过比对，可找出不同序列间一些保守性的区域，它们可能行使重要的功能。
序列分析一一序列比对
序列分析一一序列比对序列比对是一种广泛应用于生物学领域的分析方法，用于比较两个或多个序列的相似性和差异。
在分子生物学研究中，序列比对可以用于DNA、RNA或蛋白质序列的比较，从而推断基因或蛋白质的功能、进化关系和结构等信息。
序列比对的目标是找到两个或多个序列之间的共同特征和差异。
首先，需要选择一个参考序列，也称为查询序列。
然后，将其他序列与查询序列进行比较，通过标记相同的碱基或氨基酸，来确定它们之间的相似性和差异。
序列比对的常用方法有全局比对和局部比对。
全局比对尝试将两个序列的每个位置进行比较，寻找最佳的序列匹配。
全局比对适用于两个相似序列的比较，但效率较低。
局部比对则通过在序列中寻找最佳的片段匹配，来发现相似区域。
局部比对适用于寻找序列中的特定区域的共同特征。
常用的序列比对算法包括：Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法和BLAST（基本本地比对工具）。
其中，Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法是精确的序列比对算法。
这两种算法采用动态规划的方法，在计算比对得分的同时记录了比对路径，从而找到最优的比对结果。
然而，由于时间和空间复杂度较高，这两种算法主要用于较短序列的比对。
BLAST算法则是一种启发式方法，通过快速比较序列的特征，自动生成候选相似序列，并进行相似性评分和排序。
在序列比对中，常用的相似性评分方法是比对得分和比对位点的数目。
比对得分是根据序列之间的匹配和错配得分计算而来的，匹配得分通常较高，而错配得分较低。
比对位点的数目表示在比对结果中匹配和错配的总数。
通过这些评分指标，可以量化序列之间的相似性和差异。
序列比对在生物学研究中起到了重要的作用。
例如，可以通过比对DNA或RNA序列来推断物种之间的亲缘关系和进化历史。
比对蛋白质序列可以预测蛋白质的结构和功能。
此外，序列比对还可以用于寻找序列中的共享特征，例如启动子、编码区和保守区等。
序列比对的基本方法
序列比对的基本方法序列比对是生物信息学中重要的一项任务，它用于比较和分析不同生物序列之间的相似性和差异性。
序列比对方法既可以应用于DNA序列之间的比较，也可以用于蛋白质序列之间的比较。
本文将介绍序列比对的基本方法，包括全局比对、局部比对和多序列比对。
一、全局比对全局比对是将整个序列进行比对，得到两个序列之间的最佳匹配。
最常用的全局比对方法是Needleman-Wunsch算法，该算法用动态规划的方式计算两个序列之间的最佳匹配。
其基本思想是在两个序列中插入一个空位，并为每个空位赋予一定的惩罚分数，然后通过计算每种插入方式的得分来确定最佳插入位置，从而得到最佳匹配。
二、局部比对局部比对是在两个序列中寻找最佳匹配的子序列。
最常用的局部比对算法是Smith-Waterman算法，该算法也是基于动态规划的方法。
不同于全局比对，局部比对将得分为负值的子序列直接设为0，从而忽略掉匹配较差的部分。
该算法在序列比对中应用广泛，可以用于发现序列中的保守区域以及识别重复序列。
三、多序列比对多序列比对是指将多个序列进行比对，从而得到它们之间的相似性和差异性。
多序列比对方法有多种，包括ClustalW、MAFFT和Muscle等。
这些方法常用于计算进化关系，识别保守区域和功能位点等。
其中，ClustalW是最常用的多序列比对软件之一，它使用的是基于目标函数的方法，在多个序列中寻找最佳的全局匹配。
MAFFT和Muscle则分别使用多种算法来处理不同类型的序列，从而提高比对的准确性和效率。
四、快速比对算法传统的序列比对方法在处理大规模序列数据时效率较低。
为了提高比对速度，研究者提出了一系列快速比对算法，如BLAST、 FASTA和Smith-Waterman-Gotoh算法等。
这些算法常用于初步比对和预测，可以在较短的时间内找到相似序列，从而提高工作效率。
其中，BLAST是最常用的快速比对算法之一，其基本思想是将查询序列与参考数据库中的序列进行比对，并根据匹配得分对结果进行排序，从而找到相似序列。
序列比对的用途
序列比对的用途1. 简介序列比对是生物信息学中常用的一种分析方法，用于比较两个或多个生物序列的相似性和差异性。
它是研究基因组、蛋白质和其他生物大分子结构与功能的重要手段之一。
序列比对可以帮助科学家从大量的生物序列中寻找有意义的模式和关联，揭示生物分子的结构、功能和进化等重要信息。
2. 序列比对的分类序列比对可以分为全局比对和局部比对两种。
全局比对是指对整个序列进行比较，而局部比对则是在两个序列之间寻找最大的相似片段进行比较。
全局比对适用于两个序列完全相同或者相似度较高的情况，而局部比对则适用于两个序列中存在较长的相似片段的情况。
3. 序列比对的算法3.1. 动态规划算法动态规划算法是序列比对中常用的一种算法。
它通过构建一个二维矩阵，计算序列中每个位置的得分，然后找到得分最高的路径，即代表最优比对结果。
动态规划算法适用于全局比对，但在比对大规模序列时可能会面临时间和空间复杂度的挑战。
3.2. 快速比对算法快速比对算法是为了解决动态规划算法在处理大规模序列时效率低下的问题而提出的。
它利用索引和哈希等技术，将序列比对的过程分为两个步骤：预处理和实际比对。
预处理阶段通过建立索引和构建数据结构来加快比对的速度，实际比对阶段则利用预处理结果进行快速比对。
4. 序列比对的应用4.1. 基因组比对序列比对在基因组研究中扮演了重要的角色。
科学家通过将已知基因组序列与新测序的序列比对，可以识别出新基因、突变位点和重复序列等变异信息，从而帮助揭示基因组的结构和进化。
此外，基因组比对还可以用于研究物种间的亲缘关系和基因家族的演化。
4.2. 蛋白质结构比对蛋白质结构比对是研究蛋白质结构和功能的重要手段之一。
科学家通过将已知的蛋白质结构与未知结构进行比对，可以预测未知蛋白质的结构和功能。
蛋白质结构比对还可以帮助揭示蛋白质的进化关系，发现结构域和功能位点等重要信息。
4.3. 病毒变异监测在病毒学研究中，序列比对可以用于监测病毒的变异情况。
基因组学研究中的序列比对
基因组学研究中的序列比对在基因组学研究中，序列比对是至关重要的技术之一。
它可以将已知基因组中的DNA序列与未知的DNA序列进行比较，从而揭示基因组之间的相似性和差异性，为基因功能研究和遗传变异分析提供基础信息。
1. 序列比对的基本原理序列比对的基本原理是将两个或多个DNA序列进行对齐，找出它们之间的相同和不同之处。
这个过程可以通过计算两个序列之间的编辑距离来完成，即计算出将一个序列转化为另一个序列所需的最小操作数，包括插入、删除和替换。
通过比较所有可能的序列对齐方案，可以找到最优的序列比对结果。
2. 序列比对的算法及应用目前，常用的序列比对算法主要包括Smith-Waterman和Needleman-Wunsch算法。
其中，Smith-Waterman算法是一种局部比对算法，适用于寻找两个序列之间的部分相似性。
而Needleman-Wunsch算法是一种全局比对算法，适用于寻找两个序列的整体相似性。
在基因组学研究中，这些算法经常被用于比较不同物种之间的基因组序列，鉴定功能作用未知的基因，以及寻找基因的保守区域和变异区域。
3. 序列比对的挑战和未来发展尽管序列比对技术在基因组学研究中起着至关重要的作用，但它面临着许多挑战和限制。
首先，随着大规模测序技术的不断发展，产生的序列数量不断增加，这给序列比对带来了巨大的计算压力。
其次，由于基因组间存在复杂的结构和变异，序列比对常常受到基序重复、插入缺失和剪接事件等多种因素的影响，导致结果不够准确和完整。
因此，未来需要通过不断改进比对算法和开发更高效的计算平台来应对这些挑战，并不断提高序列比对的准确性和可靠性。
4. 结语综上所述，序列比对技术是基因组学研究中的重要工具之一，它可以提供基因组序列的相似性和差异性信息，帮助我们深入了解物种之间的遗传关系和变异机制。
随着测序技术和计算平台的不断发展，序列比对技术也将不断完善，为基因组学和生命科学研究打下更加坚实的基础。
序列比对
第二节序列比对1引言序列比对是生物信息学的基本组成和重要基础。
序列比对的基本思想是，基于生物学中序列决定结构，结构决定功能的普遍规律，将核酸序列和蛋白质一级结构上的序列都看成由基本字符组成的字符串，检测序列之间的相似性，发现生物序列中的功能、结构和进化的信息。
序列比对包括双序列比对(pair alignment)和多序列比对(multiple alignment)，主要有三个方面的应用。
1．序列功能预测：了解未知序列和已知序列的相同和不同点，可以推测未知序列的结构和功能。
2．分子进化分析：通过多序列比对，分析序列的相似性，判别序列之间的同源性，推测不同序列在结构、功能以及进化上的联系，进行分子进化上的研究。
3．搜索序列数据库，找到已发布的相似性和同源性序列。
值得注意的是，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。
一级结构序列相似的分子在高级结构和功能上并不必然有相似性，反之，序列不相似的分子，可能折叠成相同的空间形状，并具有相同的功能。
一般的序列比对主要是针对一级结构序列上的比较。
序列和结构之间的比对方面也已经有不少研究，有兴趣的读者可以参考“文献“中的”序列和结构之间的比对“部分。
1部分内容取自Ｗeir B．S．Genetic Data AnalysisⅡ—Methods for Discrete Population Genetic Data， Sunderland：Sinauer Associates Inc．Publishes，1996双序列比对双序列比对的算法主要分为两类：1．整体比对(global alignment)从全长序列出发，考虑序列的整体相似性，即。
Needleman-Wunsch算法是一种经典的基于动态规划的整体比对算法，其最佳比对中包括了全部的最短匹配序列。
2．局部比对(Local alignment)考虑序列部分区域的相似性，即有时两个序列总体并不很相似，但某些局部片断相似性很高。
序列比对
（一）动态规划法进行多序列比对
计算三序列比对 （A）计算三个序列间的一个比对单元（i,j,k）依赖于其7个前导项； （B）计算u=ATGTTAT，v=ATCGTAC，w=ATGC三序列比对的三 维得分矩阵δ。
（二）渐进多序列比对
三个序列的配对比对未必能组合成一个多序列比对
对于接近或超过100个序列的多序列比对，渐进多序
BLAT 把相关的呈共线性的比对结果连接成为更大 的比对结果。
四、RNA序列搜索
RNA序列比对/搜索算法可大致分成两类：
⑴ 查询序列（query）的结构未知，要找到数据库中
和其结构相近的同源序列。
⑵ 利用查询序列的结构信息，在结构信息的使用上 又可以细分为： (a)通过构建一个描述RNA序列共性结构的概率模 型进行数据库检索； (b)基于索引（index）或者模体（motif）描述的 方法定义rna结构或共性结构，并进行数据库 搜索。
了改进 首先，它采用了参照序列（reference sequence）， 使用BLASTZ将每一个序列与参照序列进行局部配 对比对，参照序列中的一个碱基比对另一个序列中 的至多一个碱基。
其次，依据计分矩阵和两序列的种系关系，对配对
比对的结果进行所谓的“串连”（chaining）和“连网” （netting）。
三、BLAT
BLAT（The BLAST-Like Alignment Tool）与 BLAST搜索原理相似，但发展了一些专门针对全 基因组分析的技术。 BLAT的优点在于速度快，其比对速度要比BLAST 快几百倍，其根本原因在于: BLAST是将查询序列
索引化，而BLAT则是将搜索数据库索引化，
二、相似与距离的定量描述
相似性可定量地定义为两个序列的函数，即它可有
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。
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。
常用序列比对
常用序列比对
常用的序列比对方法包括：
1. 双序列比对：将两个序列进行比对，找到它们之间的相似性和差异性。
这是最基本的序列比对方法，常用于基因序列比对、蛋白质序列比对等。
2. 多序列比对：将多个序列进行比对，找到它们之间的共同特征和差异性。
这可以帮助研究人员发现不同物种或不同基因之间的进化关系。
3. 局部比对：在双序列或多序列比对中，只比较其中的一部分序列，而不是整个序列。
这种方法常用于寻找特定区域的相似性，例如蛋白质结构域的比对。
4. 动态规划比对：这是一种基于动态规划算法的比对方法，通过计算不同位置的相似性得分来找到最优比对。
这种方法可以有效地处理长序列比对，并在时间和空间复杂度上具有较好的性能。
5. Smith-Waterman 比对：这是一种经典的局部比对方法，通过在比对过程中引入空位罚分来处理插入和删除操作。
Smith-Waterman 比对常用于生物信息学领域，如基因序列比对和蛋白质序列比对。
6. 启发式比对：一些基于启发式规则的比对方法，如BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）和 FASTA，通过使用索引和搜索算法来加速比对过程。
这些方法常用于大规模数据库搜索和序列相似性分析。
这些序列比对方法在不同的应用场景中具有各自的优势和适用范围。
选择合适的比对方法取决于具体的需求和问题的特点。
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3讲-序列比对
0
0
0
0
0
BLOSUM45
PAM30
PAM120
PAM180
PAM240
高相似度
低相似度
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。
30/ 77
3，空位罚分体系
• 一般有两种罚分方法：
• 1，线性罚分
22
12/ 77
• 记分矩阵（scoring matrix），即记分规则。 • Raw Score和Bit score：比对得分。
A T CG A1 0 0 0 0 T0 1 0 0 0 C0 0 1 0 0 G0 0 0 1 0 - 0 0 0 0╳
• 记分矩阵不同，可能得到不同的结果。
13/ 77
• 全局比对：序列全长进行比对，寻找一个最佳的配对。 • 局部比对：子序列比对，只需要寻找局部的最佳匹配。 • 比对的统计显著性E值。 • Algorithm算法。
AATCTATA AAGATA
14/ 77
序列比对的关键问题： 记分矩阵 算法
15/ 77
3、序列比对的意义
• 序列比对(alignment)是序列分析的基础，其他一切都建立在序列比对 的基础上。
的一段序列，包括0长度和全长的序列。 • 随机序列：每个位置出现ATGC中任何一个字符的概率都是1/4。也就
没有什么生物学方面的意义。非随机序列也就是有生物学意义的序列。 • 距离：两序列之间差异程度的一个量化数字，如两个序列完全相同则
距离为0。
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• 序列比对(alignment)，是根据特定的计分规则，将两个或 多个符号序列按位置比较排列后，得到最具相似性的排列 的过程。
序列比对定义
序列比对定义
序列比对是一种对两个或多个基因序列、蛋白质序列或其他生物学序列进行比较和分析的方法。
序列比对可以帮助我们识别出物种之间的相似性和差异性，以及研究生物分子进化和功能的关系。
在序列比对中，我们通常使用一种叫做“算法”的数学方法来对比较的序列进行配对。
这些算法可以根据序列中的相同字母、相近字母、缺失字母和插入字母来进行匹配和比对。
一般来说，序列比对时我们采用的算法包括全局比对、局部比对和相似性比对。
全局比对是一种将两个序列的整个长度进行比较的方法。
这种方法可以有效地找出两个序列在结构上的相同之处，但是也会忽略掉一些位于序列中的局部变异。
局部比对不同于全局比对，他将两个序列中相似的局部片段进行匹配和比对，忽略掉其中的不同之处。
这种方法常用于检测蛋白质序列中的保守结构域或一些重要的氨基酸。
相似性比对则是一种将两个或多个序列中相似的地方进行比较的方法。
这种方法可以检测到序列中的不同速率区域发生的进化过程，并识别物种之间的关系。
通过序列比对，我们可以揭示基因、蛋白质或者其他生物分子之间的演化规律，并进一步研究它们的功能和作用。
因此，序列比对已经成为现代生物学研究中必不可少的工具。
序列比对名词解释
序列比对名词解释序列比对是一种分析性处理方法，它可以用来比较和识别两个或更多的相关的生物序列。
它的基本原理是：从一组序列中比较出最相似的或最不相似的序列，从而推断出它们之间的相关性（比如亲缘关系）和差异（比如变异）。
序列比对技术在生物学中非常常用，因为不同的物种之间的遗传信息一般都存在一定的差异，而序列比对技术可以帮助研究者探索这些差异性。
比如，在序列比对中，研究者可以比较不同物种的基因序列，从而发现两个物种相似的基因，从而推断它们之间的进化关系。
另外，序列比对也可以用来对比两个基因序列来评估两个物种之间的相似性和不同性。
此外，序列比对还可以用来发现不同的基因型以及相关基因的遗传关系。
比如，研究者可以利用序列比对技术来比较两个染色体基因序列，从而发现不同的基因型或变异，以及基因之间的遗传关系。
序列比对技术可以使用多种不同的算法。
它也可以应用于不同的、甚至不同类型的序列，例如核苷酸序列（DNA）、氨基酸序列（蛋白质）、碳水化合物序列（糖）、脂肪酸序列（脂肪）等等。
它还可以用来比较全基因组（从小的基因组至大的基因组）和蛋白组（从单个蛋白质到多肽序列）。
序列比对技术是一种基于计算机计算的技术，也被称为生物信息学分析。
它结合了数据库技术和计算机编程技术，可以快速、高效地比较数以百万计的序列。
其中，最常用的序列比对算法包括FisherYates法、NeedlemanWunsch法、SmithWaterman法、Dynalignment法以及BLAST算法等。
总之，序列比对是一种非常有用的方法，可以帮助研究者快速、准确地推断两个以上的序列之间的差异以及相关性。
它被广泛应用于生物学研究中，包括基因组学、进化生物学和蛋白质组学等领域，为研究者提供了一种快速、精确、有效的分析方法。
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
概念 意义 理论基础 方法 显著性检验
概念
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，从而揭示生物序列的功能、结构和进化的 信息。
什么是生物序列?
生物序列一般指DNA、RNA或者蛋白质序列， 比较不同类型的生物体序列的相互关系是生物序 列分析的核心问题。
局部比对
寻找序列中相似度最高的区域，也就是匹配密度最高 的部分。局部比对适用于某些部位相似度较高，而其他部 位差异较大的序列。
方法
点阵分析法
点阵法能将所有可能的比对结果用该矩阵的对角线表 现出来，还能显示插入、缺失及序列内部正向和反向重复 的存在，这是其他方法很难做到的。
动态规划算法
Needleman-Wunsch算法，Smith-Waterman算法
算法的改进：
允许空位
最初的Blast程序不允许空位插入，但在生物的进化过 程中碱基的插入或缺失突变时普遍存在的，因此比对结 果通常会出现一些无空位但不连续的区域，若将有些高 分值片段对通过一些相似性较低且有空位的片段连接起 来，就能组成一些更长的或许更具实际生物学意义的比 对。Altshul改进了Blast算法，允许插入删除操作。
Blast方法
Blast程序在进行序列数据库相似性搜索时，查询序列 可选择过滤掉低复杂度的区域，然后按字长参数（DNA 序列一般为11，蛋白质序列为3）将序列分解成小的字串。 找出查询序列和目标序列间所有单个或多个连续匹配的字 串。对于这样的局部对比排列，可用打分函数或记分矩阵 进行打分，这个得分就是序列相似性的度量，不同的匹配 程度得分有高低之分。若匹配程度较高，且记分超过一定 阈值的连续字串就被称为序列片段对（segment pair），它 是两条给定序列中的一对子序列，它们的长度相等，且形 成无空位的完全匹配。
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。
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Pairwise sequence alignment allows us to look back billions of years ago (BYA)
Origin of Earliest life fossils Origin of Eukaryote/ Fungi/animal eukaryotes archaea Plant/animal insects
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Definitions: two types of homology
• 直系同源（Ortholog ）：不同物种间的具有共同
进化祖先的同源序列，可以没有共同的功能。
• 旁系同源（Paralog ）：同一物种内通过基因复
制产生的同源序列。
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common carp
普通鲤鱼
zebrafish
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作业
• Entrez Gene is a searchable database of genes, from RefSeq genomes, and defined by sequence and/or located in the NCBI Map Viewer
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作业
• Genes and Disease - introduction to the relationship between genetic factors and human disease. Summary information for ~60 genetic diseases with links to related databases and organizations.
rainbow trout
teleost
Orthologs: members of a gene (protein) family in various organisms. This tree shows RBP orthologs.
African clawed frog
非洲爪蟾
chicken human mouse rat horse pig cow rabbit
—Nature 15 Feb. 2001，
— Science 16 Feb. 2001
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Early example of sequence alignment: globins (1961) H.C. Watson and J.C. Kendrew, “Comparison Between the Amino-Acid Sequences of Sperm Whale Myoglobin and of Human Haemoglobin.” Nature 190:670-672, 1961.
• 蛋白序列可回溯更久远的祖先。
• DNA序列可以翻译成蛋白质序列再比对。
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Lipocalin蛋白质家族的两个蛋白
retinol-binding protein 4 (NP_006735)
b-lactoglobulin (P02754)
两个相似的蛋白，它们有非常相似的三维结构，包括一配体的结合口 袋和八个反平行的贝塔链组成的贝塔片层。但是，两个蛋白质氨基酸 序列的双序列比对表明它们只有非常有限的氨基酸一致性。
10 changes
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apolipoprotein D retinol-binding protein 4 Complement component 8 Alpha-1 Microglobulin /bikunin prostaglandin D2 synthase progestagenassociated endometrial protein neutrophil gelatinaseassociated lipocalin
• 两行排列两条序列，以获得最大的一致性（对于氨基 酸而言是保守性），目的是可以评估两条序列的相似 程度和同源性。
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定义：
• 同源性（Homology）：如果两条序列有一个共同
的进化祖先，那么它们是同源的。
RBP:
26
glycodelin: 23
RVKENFDKARFSGTWYAMAKKDPEGLFLQDNIVA 59 + K++ + ++ GTW++MA + L + A QTKQDLELPKLAGTWHSMAMA-TNNISLMATLKA 55
自己翻译
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帮助文档
/Sitemap/samplerecord.html
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作业
• dbSNP - database of single nucleotide polymorphisms, small-scale insertions/deletions, polymorphic repetitive elements, and microsatellite variation.
课堂练习
• 查找rectal cancer（直肠癌） 在Homo sapiens中相关的基因。 • TP53（ Homo sapiens ）：mrna和蛋白质数目以及在染色体的位置。 • TP53（ Homo sapiens ） ：unigene中的数据。 • TP53为基因名。
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作业
• • • CDS Coding sequence; region of nucleotides that corresponds with the sequence of amino acids in a protein (location includes start and stop codons). gene A region of biological interest identified as a gene and for which a name has been assigned.
• The extent to which two sequences are invariant。
• 保守性（Conservation）
• Changes at a specific position of an amino acid or (less commonly, DNA) sequence that preserve the physicochemical properties of the original residue.
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• 以下哪个是RefSeq中mRNA【或蛋白质】条目的索引号 码？ • （a）J01536； • （b）NM_15392 • （c）NP_52280 • （d）AAB134506
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序列比对
序列比对基本概念、打分矩阵与算法
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主要内容
• 一、概述 • • • • • • • • 1，序列比对（联配）的概念 2，生物序列之间的关系 1，核酸的得分矩阵 2，蛋白质的得分矩阵 3，空位罚分体系
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定义
• 相似度（Similarity）
• The extent to which nucleotide or protein sequences are related. It is based upon identity plus conservation。
• 一致性（Identity）
• 双序列比对是后面要介绍的BLAST（搜索数据库）的基础。
• 其他很多基因组的分析都基于双序列比对。
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蛋白质序列比对包含更多的信息
• 蛋白质包含更多的信息(20 vs 4 characters); 许多氨基酸 有相近的理化性质。 • 密码子具有简并性质（ degenerate ）密码子第三位改变 而氨基酸不改变。
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Pairwise alignment of retinol-binding protein 4 and b-lactoglobulin（乳球蛋白）
Identity (bar)
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Pairwise alignment of retinol-binding protein 4 and b-lactoglobulin（乳球蛋白）
4
3
2
1
0
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DNA比对
当然，有些场合需要进行DNA比对：
——分析克隆的cDNA片段的一致性的时候
——分析基因的非编码区的时候 ——研究DNA的多态性的时候 ——检验输入DNA序列是否正确
Query: 181 catcaactacaactccaaagacacccttacacccactaggatatcaacaaacctacccac 240 |||||||| |||| |||||| ||||| | ||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct: 189 catcaactgcaaccccaaagccacccct-cacccactaggatatcaacaaacctacccac 247
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2，生物序列之间的关系
• 双序列比对（ Pairwise alignment ）：
Query: 181 catcaactacaactccaaagacacccttacacccactaggatatcaacaaacctacccac 240 |||||||| |||| |||||| ||||| | ||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct: 189 catcaactgcaaccccaaagccacccct-cacccactaggatatcaacaaacctacccac 247
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1，序列比对的概念：序列比对是生物信息学