序列的相似性查询
上机实习四：BLAST序列相似性搜索工具的使用
Assessing whether proteins are homologous
RBP4 and PAEP: Low bit score, E value 0.49, 24% identity (“twilight zone”). But they are indeed homologous. Try a BLAST search with PAEP as a query, and find many other lipocalins.
cut-off parameters
BLAST search strategies
General concepts How to evaluate the significance of your results
How to handle too many results
How to handle too few results
Step 3: choose the database
nr = non-redundant (most general database) dbest = database of expressed sequence tags dbsts = database of sequence tag sites gss = genomic survey sequences htgs = high throughput genomic sequence
Sometimes a real match has an E value > 1
…try a reciprocal BLAST to confirm
Sometimes a similar E value occurs for a short exact match and long less exact match
时间序列分析相似性度量基本方法
时间序列分析相似性度量基本⽅法前⾔时间序列相似性度量是时间序列相似性检索、时间序列⽆监督聚类、时间序列分类以及其他时间序列分析的基础。
给定时间序列的模式表⽰之后，需要给出⼀个有效度量来衡量两个时间序列的相似性。
时间序列的相似性可以分为如下三种：1、时序相似性时序相似性是指时间序列点的增减变化模式相同，即在同⼀时间点增加或者减少，两个时间序列呈现⼀定程度的相互平⾏。
这个⼀般使⽤闵可夫斯基距离即可进⾏相似性度量。
2、形状相似性形状相似性是指时间序列中具有共同的形状，它通常包含在不同时间点发⽣的共同的趋势形状或者数据中独⽴于时间点相同的⼦模式。
两个时间序列整体上使⽤闵可夫斯基距离刻画可能不相似，但是他们具有共同相似的模式⼦序列，相似的模式⼦序列可能出现在不同的时间点。
这个⼀般使⽤DTW动态时间规整距离来进⾏相似性刻画。
3、变化相似性变化相似性指的是时间序列从⼀个时间点到下⼀个时间点的变化规律相同，两个时间序列在形状上可能并不⼀致，但是可能来⾃于同⼀个模型。
这个⼀般使⽤ARMA或者HMM等模型匹配⽅法进⾏评估。
时间序列相似性度量可能会受到如下因素影响：时间序列作为真实世界的系统输出或者测量结果，⼀般会夹杂着不同程度的噪声扰动；时间序列⼀般会呈现各种变形，如振幅平移振幅压缩时间轴伸缩线性漂移不连续点等时间序列之间可能存在不同程度的关联；以上因素在衡量时间序列相似性度量的时候要根据具体情况进⾏具体分析。
闵可夫斯基距离给定两条时间序列：P=(x_1,x_2,...x_n),\ \ Q(y_1,y_2,...y_n)闵可夫斯基距离的定义如下:dist(P,Q) = \left(\sum\limits_{i=1}^n|x_i-y_i|^p\right)^{\frac{1}{p}}注：1. 当p=1时，闵可夫斯基距离⼜称为曼哈顿距离：dist(P,Q)=\sum\limits_{i=1}^n |x_i-y_i|2.3. 当p=2时，闵可夫斯基距离⼜称为欧⽒距离：dist(P,Q) = \left(\sum\limits_{i=1}^n|x_i-y_i|^2\right)^{\frac{1}{2}}4. 当p\rightarrow\infty时，闵可夫斯基距离⼜称为切⽐雪夫距离：\lim\limits_{p\rightarrow\infty}\left(\sum\limits_{i=1}^n|x_i-y_i|^p\right)^{\frac{1}{p}} = \max\limits_{i}|x_i-y_i|5. 闵可夫斯基距离模型简单，运算速度快。
序列数据相似度计算
序列数据相似度计算
摘要：
1.序列数据相似度计算的定义与重要性
2.常用的序列数据相似度计算方法
3.实例分析
4.总结
正文：
序列数据相似度计算是研究序列数据之间相似性的一种方法，它在生物学、语言学、信息检索等领域有着广泛的应用。
对于序列数据，我们通常关心的是它们之间的相似程度，而序列数据相似度计算就是用来量化这种相似程度的。
常用的序列数据相似度计算方法有动态规划法、最长公共子序列法、最小编辑距离法等。
动态规划法是一种基于数学模型的算法，它通过计算两个序列之间的最长递增子序列来确定它们的相似度。
最长公共子序列法则是通过寻找两个序列中最长的公共子序列来计算它们的相似度。
最小编辑距离法则是通过计算将一个序列转换成另一个序列所需的最小操作次数来计算它们的相似度。
以蛋白质序列比对为例，科学家们可以通过比较两个蛋白质序列的相似度，来推测它们的功能和结构是否相似。
这种方法在生物信息学领域被广泛应用，有助于我们理解基因和蛋白质之间的关系。
总的来说，序列数据相似度计算是一种重要的数据分析方法，它在许多领域都有着广泛的应用。
实验2 序列查询(Entrez)、BLAST序列相似性搜索
实验二：序列查询(Entrez)、BLAST序列相似性搜索实验目的：1.学会用Entrez系统查找目标序列2.学会使用BLAST在数据库中搜索相似序列3.学会分析数据库搜索结果实验内容：一、EntrezEntrez是一个由NCBI创建并维护的基于Web界面的综合生物信息数据库检索系统。
用户不仅可以方便地检索Genbank的核酸数据，还可以检索来自Genbank和其它数据库的蛋白质序列数据、基因组图谱数据、来自分子模型数据库(MMDB)的蛋白质三维结构数据、种群序列数据集、以及由PubMed获得Medline的文献数据。
网址：/Entrez/（或在NCBI主页默认All Databases时点击搜索框右边的Search进入）。
如Figure 2.1所示：Figure 2.1 entrez 检索系统子数据库点击搜索框右边的help按钮，即可进入Entrez帮助页面。
在搜索栏输入你要查找的关键词，点击“GO”即可开始搜索。
如果输入多个关键词，它们之间默认的是“与”（AND）的关系。
Ｔｉｐｓ：搜索的关键词可以是一个单词，短语，句子，数据库的识别号，基因名字等等，但必须明确，不能是“ｇｅｎｅ”， “ｐｒｏｔｅｉｎ”等没有明确指向的词语。
但“ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ”这样有一定范围的词是可以接受的。
可以用你感兴趣的领域的专业术语，也可以是非专业术语，比如：ｈ１ｎ１，ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ，ａｌｂｉｎｉｓｍ； ｓｕｂｔｉｌｉｓｍ， ｐｅｒｏｘｉｄａｓｅ， ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ。
输入关键词，点击“GO”之后，每个数据库图标前方出现了数字,代表的是在相对应的数据库里搜索到的条目数。
点击进入对应的数据库，可以查看搜索到的条目。
如果在数据库图标前面为灰色，显示“none”,说明在对应的数据库里没有搜索到任何结果。
也可以直接通过NCBI任一页面上的搜索栏进行Entrez搜索。
点击“search”后面的下拉菜单，选择数据库，在下面的文本框里输入关键词，点击“Search”即可(Figure 2.2)。
BLAST（序列相似性快速搜索工具）
BLAST（序列相似性快速搜索工具）
1. 什么是BLAST？
•BLAST的全称是Basic Local Alignment Search T ool（基本的局部比对搜索工具），基于一种局部最优的比对策略。
•BLAST是生命科学研究中常用的一套在核苷酸数据库或蛋白质数据库中进行序列相似性比对的一套分析工具
•BLAST算法是启发式算法。
首先将query序列打断成子片段，称之为seed words，然后将seed与预先索引好的序列进行比对，选择seed连续打分较高的位置采用动态规划算法进行延伸，延伸过程也会进行打分，当打分低于某一限度这一延伸过程就会被终止抛弃，最后产生了一系列的高得分序列。
最后还要使用E-value对其显著性进行评估，选出比对结果最好的序列。
•BLAST分为在线BLAST和本地化BLAST
IMAGE.png
2. BLAST程序类型
BLAST实际上是综合在一起的一组工具
的统称，它不仅可用于直接对蛋白质数据库和
核酸数据库进行搜索，而且可以将待搜索的核
酸序列翻译成蛋白质序列后再进行搜索，或者
反之，以提高搜索效率。
因此BLAST可以分
为 BLASTp、 BLASTn、 BLASTx、 tBLASTn、
tBLASTx。
IMAGE.jpg
IMAGE.png
3.BLAST 比对结果解读
实际应用中主要看E-value（E值越小越好），同时要求Score大于一定值。
图片来自MOOC。
寻找重复序列的方法 -回复
寻找重复序列的方法-回复我们常常会面临一些需要进行比较的情况，例如在编程中寻找重复序列。
重复序列是指在给定的数据集中出现多次的连续数据片段。
寻找重复序列的方法可以帮助我们识别和处理这些重复数据，从而提高数据的处理效率。
在本文中，我们将一步一步地介绍几种常用的寻找重复序列的方法。
首先，我们需要先了解一下什么是重复序列。
重复序列是指在一个数据集中出现多次的连续数据片段。
例如，一个数据集为[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]，其中[1, 2, 3, 4] 是一个重复序列，因为它在数据集中出现了两次。
一种常用的寻找重复序列的方法是使用滑动窗口。
滑动窗口的思想是将一个固定长度的窗口在数据集中滑动，通过比较窗口内的数据是否相同来判断是否出现重复序列。
具体的步骤如下：1. 设置一个窗口的大小，记为window_size。
2. 从数据集的起始位置开始，将窗口滑动到窗口大小的位置。
3. 在当前的窗口内，比较窗口内的数据是否与前一个窗口内的数据相同。
如果相同，则说明出现了重复序列。
4. 继续滑动窗口，将窗口向后移动一个位置。
5. 重复步骤3 和步骤4，直到窗口滑动到数据集的结尾位置。
6. 统计出现重复序列的次数和位置。
另一种寻找重复序列的方法是使用哈希表。
哈希表是一种将数据存储在键值对(key-value)形式下的数据结构，它可以高效地进行数据的插入、删除和查找。
具体的步骤如下：1. 创建一个空的哈希表，用于存储出现过的数据片段。
2. 从数据集的起始位置开始，依次遍历每个数据点。
3. 对于每个数据点，判断它是否在哈希表中出现过。
4. 如果在哈希表中出现过，说明当前的数据片段是一个重复序列。
5. 如果没有在哈希表中出现过，则将当前的数据片段插入到哈希表中，并继续遍历下一个数据点。
6. 统计出现重复序列的次数和位置。
以上是两种常用的寻找重复序列的方法。
滑动窗口方法适用于数据集较小的情况，它的时间复杂度为O(n * window_size)，其中n 为数据集的大小。
BLAST序列相似性检索
BLAST序列相似性检索<zt>序列类似性检索就是将新测定的核酸或蛋白质序列对核酸或蛋白质序列数据库进行检索，找出与之相似的序列，从而评判新测定的序列是重复别人的工作，还是在前人的基础上有所创新，或是发现了新的序列。
现在用于序列类似性检索的软件很多，下面主要介绍GenBank的序列类似性检索工具棗BLAST。
1. BLAST简介BLAST是Basic Local Alignment Search Tool的英文缩写，意即碱基局部对准检索工具，是一种序列类似性检索工具。
它采用统计学记分系统，能将真正配对的序列同随机产生的干扰序列区别开来；同时采用启发式算法系统，即采用的是局部对准算法(Local Alignment Algorithm)，而不是全序列对准算法(Global Alignment Algorithm)。
全序列对准算法是在检索结果中两个被比较序列所有片断均类似；而局部对准算法是找出两个被比较序列的“最类似”片断，并得出可能只包含两个序列的某个部分的对准结果。
在BLAST的基础上，NCBI又开发了BLAST 2.0、Gapped BLAST和PSI-BLAST。
BLAST 2.0•是一种新的BLAST 检索工具，它对BLAST作了改进，运行速度更快，灵敏度更高，同时具有Gapped BLAST和PSI-BLAST两种软件的新功能。
Gapped BLAST允许在对准的序列中引入空位(•碱基缺失或插入)，引入“空位”(Gaps)意味着在比较两个相关序列时不会出现中断(Break)现象。
这些空位对准的记分系统更能反映相关序列的类似程度。
PSI-BLAST的全称是Position-Specific •Iterated BLAST，意即特殊位置重复BLAST，它提供了自动、易用的概貌(Profile)检索，是查找序列同源(Sequence Homologues)的有效方法。
目前，PSI-BLAST•仅用于比较蛋白质查询序列与蛋白质数据库中的序列的类似程度。
BLAST数据库相似性搜索
BLAST数据库相似性搜索姓名________ 学号______________ 组号_____ 日期________年___月___日1.以人血红蛋白beta亚基（HBB_HUMAN）为检测序列，搜索Swiss-Prot数据库，找出灵长目动物（Primates）中与HBB_HUMAN序列相似性高于90%（Identity>90%）的beta珠蛋白（beta globin）。
2.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，用BlastP搜索Swiss-Prot数据库，改变种子序列字长（Word size）和计分矩阵（Scoring matrix），找出人珠蛋白家族12个成员。
3.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，用PSI-Blast搜索Swiss-Prot数据库，找出人珠蛋白家族成员脑红蛋白（Neuroglobin）。
4.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，用DELTA-Blast搜索Swiss-Prot数据库，找出人珠蛋白家族成员脑红蛋白（Neuroglobin）。
5.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，用tBlastN搜索RefSeq数据库中人珠蛋白家族mRNA序列，提取其编码区序列，进行多序列比对，分析结果。
6.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，搜索RefSeq数据库中人、小鼠和大鼠三个物种珠蛋白家族mRNA序列，提取其编码区序列，进行多序列比对，分析结果。
7.查阅Blast网站帮助文档和相关文献，结合Blast算法，归纳总结Blast数据库相似性搜索的用法8.结合本人课题研究中的实例，说明Blast具体应用。
9.本地BLAST（选做题）1)下载玉米转录因子蛋白质序列和编码区核苷酸序列数据，构建本地BLAST数据库。
2)以拟南芥转录因子SPL3蛋白质序列为检索序列，用BlastP搜索玉米转录因子蛋白质序列中相似序列，用tBlastN搜索玉米转录因子编码区序列中相似序列，分析结果。
序列相似性搜索
三、序列的BLAST分析
BLAST
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) allows rapid sequence comparison of a query sequence against a database. The BLAST algorithm is fast, accurate, and webaccessible. 基本局域联配搜寻工具
Step 2: Choose the BLAST program
Step 2: Choose the BLAST program
blastn (nucleotide BLAST)
blastp (protein BLAST)
blastx (translated BLAST)
tblastn (translated BLAST)
BLAST searching is fundamental to understanding the relatedness of any favorite query sequence to other known proteins or DNA sequences.
Applications include • identifying orthologs and paralogs • discovering new genes or proteins • discovering variants of genes or proteins • investigating expressed sequence tags (ESTs) • exploring protein structure and function
Four components to a BLAST search
时间序列的相似性的分层查询
将 时 间序 列 分 段 线 性 化 。 后 在这 些 子 段 上 抽 取 其 变 化特 然 征 ． 样 不 仅 在 形 式 上 直 观 ． 且 也 有 助 于对 时 间 序 列 数 据 的 这 而 挖 掘 。 实 现 序 列 分 段 线 性 化 的 常 见 方 法 是 采 用 最 小 误 差 方 法 ｎ该 方 法 虽 然 能 达 到线 性 插 值 误 差 最 小 。 是 它 的计 算 量 。 但 比较 大 ． 且还 有 可 能 造 成序 列 的某 些 重 要 特 征 的 丢 失 。 文献 而
ｆｃ ｉｅ． ｅ ｔｖ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｔ ｅ ｉ ｓ ｉ ｏ ｒ ｎ ｉ ｔ ， ｅ ｄ ｓ ｑ ｅ ｃ ｐ ｔ ｒ ｔｈ ｎ ｙ ｒｓ ｉ ｍｅ ｓ ｒ ， ｅ ｍｐ ｔ ｔ ｐ ｎ ｔ ｎ ｅ ｕ ｎ ｅ， ａｔ ｎ ｍａｃ ｉ ｇ ａ ｏ ｓ ｒ ｅ
ｌ 引 言
相 似 性 问 题 是 时 间序 列数 据 挖 掘 中研 究 的 重 要 问 题 ． 间 时 序 列 挖 掘 中的 其 它 问题 如 聚类 、 类 和规 则 发 现等 都 要 以 相似 分 性 问题 作 为 基 础 。 实 际 中 的 时 间序 列 数 据 大 都 是 海 量 的 ， 统 传 的序 列 匹配 方 法 进行 相 似 性计 算 是 不 合 适 的 。 此 必 须从 时 间 因 序 列 数 据 中 提 取 有 效 的 特 征 。 缩原 始 数 据 ． 而 高 效 地 计 算 压 从 数 据 ， 出序 列相 似 性 。 文 献 『，１ 出了 基 于 傅 里 叶 变换 的模 得 ｌ２提 式 匹配 算 法 ； 献 【】 用 符 号影 射 法 、 文 ３采 文献 【，】 用 小波 分 析 ４ ５采 等 方 法 、 献 『】 用 Ｒ 一ｒｅ方 法 等 在 数据 约 简 和 序 列 匹 配 上 文 ６采 ｔ ｅ 都 取 得 了一 定 的 成 果 ， 也 存 在 缺 陷 ， 对 噪 声 太 敏 感 、 觉 性 但 如 直 差 、 时 要精 心 选 择 参 数 等 。Ｋ ｏ ｈ 提 出用 分 段 表 示 序 列 Ｏ 有 ｅｇ 等 ｌ
实验2 序列查询(Entrez)、BLAST序列相似性搜索
实验二：序列查询(Entrez)、BLAST序列相似性搜索实验目的：1.学会用Entrez系统查找目标序列2.学会使用BLAST在数据库中搜索相似序列3.学会分析数据库搜索结果实验内容：一、EntrezEntrez是一个由NCBI创建并维护的基于Web界面的综合生物信息数据库检索系统。
用户不仅可以方便地检索Genbank的核酸数据，还可以检索来自Genbank和其它数据库的蛋白质序列数据、基因组图谱数据、来自分子模型数据库(MMDB)的蛋白质三维结构数据、种群序列数据集、以及由PubMed获得Medline的文献数据。
网址：/Entrez/（或在NCBI主页默认All Databases时点击搜索框右边的Search进入）。
如Figure 2.1所示：Figure 2.1 entrez 检索系统子数据库点击搜索框右边的help按钮，即可进入Entrez帮助页面。
在搜索栏输入你要查找的关键词，点击“GO”即可开始搜索。
如果输入多个关键词，它们之间默认的是“与”（AND）的关系。
Ｔｉｐｓ：搜索的关键词可以是一个单词，短语，句子，数据库的识别号，基因名字等等，但必须明确，不能是“ｇｅｎｅ”， “ｐｒｏｔｅｉｎ”等没有明确指向的词语。
但“ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ”这样有一定范围的词是可以接受的。
可以用你感兴趣的领域的专业术语，也可以是非专业术语，比如：ｈ１ｎ１，ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ，ａｌｂｉｎｉｓｍ； ｓｕｂｔｉｌｉｓｍ， ｐｅｒｏｘｉｄａｓｅ， ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ。
输入关键词，点击“GO”之后，每个数据库图标前方出现了数字,代表的是在相对应的数据库里搜索到的条目数。
点击进入对应的数据库，可以查看搜索到的条目。
如果在数据库图标前面为灰色，显示“none”,说明在对应的数据库里没有搜索到任何结果。
也可以直接通过NCBI任一页面上的搜索栏进行Entrez搜索。
点击“search”后面的下拉菜单，选择数据库，在下面的文本框里输入关键词，点击“Search”即可(Figure 2.2)。
寻找重复序列的方法
寻找重复序列的方法
寻找重复序列的方法可以采用多种方法，包括简单的文本搜索、更复杂的算法和软件工具。
以下是一些常见的方法：
1. 文本搜索：在纯文本编辑器或代码编辑器中手动搜索重复的序列。
这种方法简单，但对于大规模数据集或复杂的重复模式可能不适用。
2. 使用生物信息学软件：针对基因组数据分析，有许多专门用于寻找重复序列的生物信息学软件和工具，如Tandem Repeats Finder (TRF)、MREPS、BLAST等。
这些工具可以根据特定的参数和算法，更精确地检测和识别重
复序列。
3. 编写脚本或程序：使用编程语言（如Python、Perl或R）编写脚本或程
序来分析数据并查找重复序列。
这种方法需要一定的编程技能，但可以根据具体需求定制算法和搜索策略。
4. 使用在线服务或数据库：一些在线服务或数据库专门用于查找重复序列，如RepeatMasker、RepeatProteinMasker等。
这些工具基于已知的重复
序列数据库，可以快速检测和注释重复序列。
5. 比较基因组学方法：通过比较不同物种或同一物种不同个体之间的基因组序列，可以识别和定位重复序列。
这种方法通常需要使用专门的比较基因组学软件或工具，如Mauve、Progressive Mauve等。
在应用这些方法时，需要根据具体的数据类型、规模和目标来选择最适合的方法。
同时，对于复杂的数据集，可能需要结合多种方法来全面准确地识别重复序列。
Blast和Fasta的应用与原理
3
生物序列的同源性
同源性： 指从一些数据中推断出的两个基因或蛋 白质序列具而共同祖先的结论，属于质的 判断。就是说A和B的关系上，只有是同 源序列，或者非同源序列两种关系。而说 A和B的同源性为80％都是不科学的。
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Blast任务提交表单（二）
2.设置各种参数部分
设置搜索的范围，entrez关键词， 或者选择特定物种
一些过滤选项，包括简 单重复序列，人类基因 组中的重复序列等
E值上限 窗口大小 如果你对blast的命令行选项熟悉的话，可以在这里加入更多的参数
17
Blast任务提交表单（三）
3.设置结果输出显示格式 E值范围 选择需要显示的选项 以及显示的文件格式 显示数目 Alignment的显 示方式
12
两种版本的Blast比较（一）
网络版本 包括NCBI在内的很多网站都提供了在线 的blast服务，这也是我们最经常用到的 blast服务。网络版本的blast服务就有方便， 容易操作，数据库同步更新等优点。但是 缺点是不利于操作大批量的数据，同时也 不能自己定义搜索的数据库。
13
两种版本的Blast比较（二）
5
序列相似性比较和序列同源性分析
序列相似性比较： 就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较， 用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似 的已知序列是什么。完成这一工作只需要使用两两序列 比较算法。常用的程序包有BLAST、FASTA等；
序列同源性分析： 是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种 的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其它序 列间的同源性大小。这是理论分析方法中最关键的一步。 完成这一工作必须使用多序列比较算法。常用的程序包 有CLUSTAL等；
时间序列相似性查询的研究与应用
时间序列相似性查询的研究与应用随着大数据时代的到来，时间序列数据的重要性逐渐凸显。
时间序列数据是指按照时间顺序排列的一组数据，例如股票价格、气温变化、心电图等。
时间序列相似性查询作为一种重要的数据分析技术，旨在寻找与查询样本相似的时间序列数据，从而揭示隐藏在数据背后的规律和趋势。
在各个领域的实际应用中，时间序列相似性查询已经发挥了重要的作用。
时间序列相似性查询的研究主要包括两个方面：相似性度量和相似性查询算法。
相似性度量是衡量两个时间序列数据之间相似程度的方法，常用的度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、动态时间规整等。
相似性查询算法是根据相似性度量方法，对大规模时间序列数据进行高效查询的方法，常用的算法包括基于索引的查询、基于哈希的查询、基于树结构的查询等。
这些研究成果为时间序列数据的分析和挖掘提供了基础。
时间序列相似性查询在实际应用中具有广泛的应用前景。
首先，在金融领域，通过对历史股票价格的相似性查询，可以预测未来股票价格的走势，为投资者提供决策依据。
其次，在气象领域，通过对历史气温变化的相似性查询，可以预测未来天气的变化，为气象预报提供支持。
再次，在医疗领域，通过对心电图的相似性查询，可以诊断心脏疾病，为医生提供治疗方案。
另外，在工业生产领域，通过对传感器数据的相似性查询，可以提前预测设备故障，进行维护和修复，提高生产效率。
然而，时间序列相似性查询也面临一些挑战。
首先，大规模时间序列数据的查询效率是一个问题，传统的查询算法无法满足实时查询的需求。
其次，相似性度量方法的选择也是一个难题，不同领域的数据可能需要采用不同的度量方法。
此外，在多维时间序列数据的查询中，如何考虑多个维度之间的相似性也是一个研究方向。
总之，时间序列相似性查询作为一种重要的数据分析技术，在各个领域的实际应用中发挥了重要作用。
未来，我们需要进一步研究相似性度量方法和查询算法，提高查询效率和准确性，以更好地应对大数据时代的挑战。
生物序列的相似性搜索_blast简介和应用
3.Blast的应用 网络版,单机版
4.深入了解Blast<改进程序,算法基础> 5.其他的序列相似性搜索工具〔fasta
3
生物序列的相似性
相似性<similarity>： 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.比如说,A序列和B序列的相似性是 80％,或者4/5.这是个量化的关系.当然 可进行自身局部比较.
操作系统
硬件环境〔CPU
linux
sparc
macox
powerPC
solaris
ia32
irix
ia64
aix
amd64
hpux
mips
freebsd
alpha
win32
39
单机版的Blast使用〔三
3.获取Blast数据库 a.直接从ncbi下载
b.用Blast程序包提供的formatdb工具自己格 式化序列数据成数据库. 假设有一序列数据〔sequence.fa,多序列,fasta格 式,欲自己做成Blast数据库,典型的命令如下：
40
单机版的Blast使用〔四
核酸序列： $ ./formatdb –i sequence.fa –p F –o T/F –n
db_name 蛋白序列： $ ./formatdb –i sequence.fa –p T –o T/F –n
db_name
41
单机版的Blast使用〔五
4.执行Blast比对 获得了单机版的Blast程序,解压开以后,如 果有了相应的数据库〔db,那么就可以开始 执行Blast分析了. 单机版的Blast程序包,把基本的blast分析, 包括blastn,blastp,blastx等都整合到了 blastall一个程序里面.
基因序列相似度 r语言
基因序列相似度 r语言基因序列相似度是比较两个基因序列之间的相似性的指标。
基因序列可以通过比较其碱基组成和序列排列的相似度来确定它们的相似程度。
在研究基因组学、进化生物学、系统生物学等领域，基因序列相似度是一个重要的指标，可以用来解决诸如亲缘关系研究、物种分型、标记辅助选择等问题。
在R语言中，有很多方法可以计算基因序列的相似度，下面将介绍几种常用的方法。
1. 碱基组成分析方法碱基组成分析方法是通过比较两个基因序列中各个碱基的比例来计算相似度。
常见的方法包括计算相同碱基的数量、计算核苷酸比例或频率、计算G+C含量等。
这些方法都可以通过R语言中的字符串处理函数和统计函数来实现。
2. 序列比对方法序列比对是通过比较两个基因序列的对应位置上的碱基是否相同来计算相似度。
常见的序列比对算法包括全局比对算法和局部比对算法。
全局比对算法可以比较整个序列的相似性，常用的方法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
局部比对算法可以比较序列中的相似片段，常用的方法有BLAST算法和FASTA算法。
在R语言中，可以使用biopython包和Bioconductor包中的函数来实现序列比对计算。
3. 序列相似性矩阵方法序列相似性矩阵是用来表示两个序列之间的相似度的矩阵。
在矩阵中，矩阵的每一个元素表示两个碱基之间的相似度。
可以通过比较两个序列中的每对碱基来计算相似度矩阵。
常见的相似性矩阵包括PAM矩阵和BLOSUM矩阵。
在R语言中，可以使用Bioconductor包中的函数来计算序列相似性矩阵。
4. 序列挖掘方法序列挖掘方法是一种通过比较两个序列中的模式来计算相似度的方法。
可以通过比较序列中的重复片段或者特定的结构域来计算相似度。
常见的序列挖掘方法有RepeatsMasker和RepeatFinder等。
在R语言中，可以使用Bioconductor包中的函数来实现序列挖掘计算。
综上所述，基因序列的相似度可以通过多种不同的方法来计算，每种方法都有其适用的场景和算法。
序列数据相似度计算
序列数据相似度计算（原创版）目录1.序列数据相似度计算的背景和意义2.序列数据相似度计算的方法3.常用的序列数据相似度计算工具和应用4.序列数据相似度计算的挑战和未来发展正文1.序列数据相似度计算的背景和意义序列数据相似度计算是计算机科学、信息处理和数据挖掘领域的一个重要研究方向。
在实际应用中，我们常常需要对序列数据进行相似度计算，以找出具有相似特征的数据序列。
序列数据相似度计算可以帮助我们更好地理解和分析数据，为生物学、语言学、推荐系统等领域提供有力支持。
2.序列数据相似度计算的方法序列数据相似度计算的方法主要分为以下几类：（1）基于长度的相似度计算方法：这类方法主要根据序列的长度来衡量相似度，如 Pearson 相关系数、Jaccard 相似系数等。
（2）基于统计的相似度计算方法：这类方法主要通过统计序列中字符或碱基的出现频率、分布情况等来计算相似度，如 Kolmogorov-Smirnov 统计检验、Good-Turing 估计等。
（3）基于模型的相似度计算方法：这类方法通过建立数学模型来描述序列的生成过程，从而计算相似度，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
（4）基于深度学习的相似度计算方法：这类方法利用深度神经网络学习序列数据的特征表示，然后计算特征之间的相似度，如序列到序列（Seq2Seq）模型、卷积神经网络（CNN）等。
3.常用的序列数据相似度计算工具和应用在实际应用中，有许多开源工具和库可以用于序列数据相似度计算，如 BLAST（生物信息学领域的比对工具）、DNAMAN（用于核酸序列比对和分析的软件）、TensorFlow（用于深度学习模型开发的开源库）等。
这些工具和库在不同领域的序列数据相似度计算中发挥着重要作用。
4.序列数据相似度计算的挑战和未来发展尽管序列数据相似度计算已经取得了显著的进展，但仍面临着许多挑战，如处理长序列时的计算复杂度、模型的泛化能力、多模态序列数据的融合等。
第四章 序列相似性搜索工具blast
“The central idea of the BLAST algorithm is to confine attention to segment pairs that contain a word pair of length w with a score of at least T.”
Altschul et al. (1990)
KENFDKARFSGTWYAMAKKDPEG 50 RBP (query) MKGLDIQKVAGTWYSLAMAASD. 44 lactoglobulin (hit)
extend
Hit!
extend
How a BLAST search works: 3 phases
Phase 3: In the original (1990) implementation of BLAST, hits were extended in either direction.
一、 BLAST 简介
BLAST程序是目前最常用的基于局部相似性的数据库 搜索程序，它们都基于查找完全匹配的短小序列片段， 并将它们延伸得到较长的相似性匹配。它们的优势在 于可以在普通的计算机系统上运行，而不必依赖计算 机硬件系统而解决运行速度问题。
BLAST数据库搜索策略
BLAST仅通过部分而不是全 部序列计算最适联配值 ——赢得搜索速度
5’ GTG GGT 5’ TGG GTA 5’ GGG TAG
TWO ASPECTS OF BLAST
BLAST ALGORITHM
Word Hit Heuristic
BLAST STATISTCS
Karlin-Altschul statistics: a general theory of alignment statistics Applicability goes well beyond BLAST
时间序列的相似 计算公式
时间序列的相似计算公式
时间序列的相似性计算是指通过一定的数学方法来衡量两个时间序列之间的相似程度。
常用的计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）等。
首先，欧氏距离是最常见的相似性度量方法之一，它衡量的是两个时间序列在每个时间点上的差值的平方和的开方。
其计算公式为，\[ \sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i y_i)^2} \] 其中 \( x_i \) 和 \( y_i \) 分别代表两个时间序列在第 \( i \) 个时间点上的取值。
其次，曼哈顿距离也是一种常用的相似性度量方法，它衡量的是两个时间序列在每个时间点上的差值的绝对值的和。
其计算公式为，\[ \sum_{i=1}^{n}|x_i y_i| \]
另外，动态时间规整（DTW）是一种考虑时间序列局部相似性的方法，它允许在比较序列时进行局部的时间拉伸或压缩。
DTW的计算过程复杂，但可以通过动态规划的方法来实现。
其计算公式需要通过动态规划算法来求解，不过可以简单描述为找到两个序列之间的最佳匹配路径，使得路径上的点之间的距离和最小。
除了上述方法，还有很多其他的时间序列相似性计算方法，比
如相关系数、余弦相似度等。
每种方法都有其适用的场景和局限性，选择合适的方法需要根据具体的应用需求和时间序列的特点来决定。
总的来说，时间序列的相似性计算是一个复杂而重要的问题，
需要根据具体情况选择合适的方法进行计算。
希望以上介绍能够对
你有所帮助。
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局部比对工具BLAST的列长度 m：数据库所有序列长度 S：标准化后得分 R：原始得分
基因组翻译区域的获得
基因组编码区域的获得
BLAST比对结果：5213-31463（基因组翻译区域）
局部比对工具BLAST的应用
插入空格可使序列间得以对齐，但是插入 太多空格又会影响序列比较质量，为此引 入空格罚分。 BLAST（Basic Local alignment Search Tool）是基本局部比对搜索工具的缩写。 BLAST比较结果是基于E值排列输出相关 的序列条目，E值越小（或越接近0）同源 性越高。
生物信息学
伦永志
大连大学医学院
目录
DNA测序技术 序列的获取 序列的相似性查询 多序列比对 蛋白质结构分析
局部比对工具BLAST的应用 基因组翻译区域的获得
局部比对工具BLAST的应用
局部比对工具BLAST的应用
相似性是在数量上描述两个序列相似程度， 而同源性是质的描述，当两个序列相似性 超过一定阈值时通常认为同源。两个序列 同源意味着具有共同的祖先。 序列比较是生物信息学基本技术之一，主 要包括两序列比较和多序列比较。 序列间优化比较时有四种形式：匹配、错 配、单独空格和延伸空格。