生物信息学2016-9-序列比对
生物信息学中的序列比对技术分析
生物信息学中的序列比对技术分析随着生物技术的不断进步，自动化测序技术的快速发展，大量生物学数据呈爆炸式增长。
同时，对生物信息学分析的需求日益增大，序列比对则成为生物信息学最常见的分析手段之一。
序列比对技术可以对已知序列与未知序列进行匹配、比对，以找出其中的异同点，分析其功能和演化关系，是生物科学、基因组学等分支的核心技术之一。
1. 序列比对的基本概念序列比对是指将两个或多个序列进行对比，找出它们的相似和不同之处的过程。
从基本原理上讲，序列比对是将一条DNA或RNA序列与另一条同源序列进行匹配的过程，而通过比较相同和不同之处来推断它们可能存在的共同祖先。
所谓同源序列，指的是两个或多个序列具有较高的序列相似度，可能来自相同种属的生物体或同一基因家族中的不同基因成员。
同源序列对于了解分子进化、基因结构与功能以及物种关系具有重要的意义。
2. 序列比对的类型在生物信息学领域，基本可以将序列比对分为全局比对和局部比对两种。
（1）全局比对全局比对是指将整个序列与另一条序列进行比对，寻找全长匹配区域。
全局比对适用于已知的高度同源性序列分析。
最常用的全局比对算法包括 Needleman-Wunsch 和 Smith-Waterman 算法。
其中，Needleman-Wunsch 算法较为严谨，适用于匹配全长序列；而 Smith-Waterman 算法则更为灵活，可以匹配任意长度的序列片段，并且可以找到更为相似的匹配序列。
（2）局部比对局部比对是指只比对序列中一部分序列，而不需要考虑整个序列，寻找相似或同源的序列区间。
相较于全局比对，局部比对更适合用于寻找序列中比较短且高度相似的区域。
常用的局部比对算法有 BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 和 FASTA (Fast Alignment Search Tool) 算法。
这些算法适用于较长的未知序列与基因或蛋白质序列数据库进行比对。
生物信息学中的序列比对算法及评估指标比较
生物信息学中的序列比对算法及评估指标比较序列比对是生物信息学中非常重要的工具之一，用于分析和比较生物序列的相似性和差异。
序列比对是理解生物进化和功能注释的关键步骤，在基因组学、蛋白质学和遗传学等领域都有广泛应用。
本文将介绍序列比对的算法原理和常用的评估指标，并对几种常见的序列比对算法进行比较。
一、序列比对算法1.全局比对算法全局比对算法用于比较整个序列的相似性，常见的算法有Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman算法。
这两种算法都是动态规划算法，其中Needleman-Wunsch算法用于比较两个序列的相似性，而Smith-Waterman算法用于寻找局部相似的片段。
这些算法考虑了序列的整体结构，但在处理大规模序列时计算量较大。
2.局部比对算法局部比对算法用于找出两个序列中最相似的片段，常见的算法有BLAST （Basic Local Alignment Search Tool）算法和FASTA（Fast All）算法。
这些算法以快速速度和高敏感性著称，它们将序列切割成小的段落进行比对，并使用统计模型和启发式搜索来快速找到最佳匹配。
3.多序列比对算法多序列比对算法用于比较多个序列的相似性，常见的算法有ClustalW和MAFFT（Multiple Alignment using Fast Fourier Transform）算法。
这些算法通过多次序列比对来找到共有的特征和区域，并生成多序列的一致性描述。
二、评估指标1.一致性分数（Consistency Score）一致性分数是衡量序列比对结果一致性的指标，它反映了序列比对的精确性和准确性。
一致性分数越高，表示比对结果越可靠。
常用的一致性分数有百分比一致性（Percentage Identity）和序列相似度（Sequence Similarity）。
2.延伸性（Extension）延伸性是衡量序列比对结果的长度的指标。
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。
生物信息学的序列比对与基因表达分析
生物信息学的序列比对与基因表达分析序列比对和基因表达分析是生物信息学中两个重要的研究领域。
序列比对是指通过比较两个或多个生物序列的相似性和差异性，从中获取有关生物学功能和进化关系的信息。
基因表达分析则是研究在不同环境或发育阶段中基因的表达模式和水平，并探究其与生物特征的关联。
序列比对是生物信息学研究的核心工具之一，它能够揭示生物序列中的序列保守性、功能域和结构域等重要信息。
常见的序列比对方法包括全局比对、局部比对和多序列比对。
全局比对适用于两个序列较长且相似度较高的情况，如BLAST和Needleman-Wunsch算法；局部比对则对两个序列的最相似的片段进行比较，如Smith-Waterman算法。
多序列比对则可以用来比较三个或多个序列的相似性关系，通常应用于比较进化关系或寻找保守性结构域。
基因表达分析是通过分析基因在组织、细胞或生物体中的表达水平，探究它们在生物特征中的作用和调控机制。
现代基因表达分析通常利用高通量测序技术，如RNA测序和微阵列技术。
RNA测序能够直接获取各个基因的转录本信息和表达水平，可以用于鉴定差异表达基因和发现新的RNA分子。
而微阵列技术则通过检测杂交基因和参考基因的信号强度差异，来推断样本间基因的表达差异。
这些技术可以帮助研究人员识别不同组织、细胞或疾病状态下的关键基因，进而探索其在生物过程中的功能和调控网络。
序列比对和基因表达分析在科研和生物医学领域中有广泛的应用。
通过序列比对，研究人员可以比较基因组中的基因和序列变异，从而揭示物种间的亲缘关系、进化过程和功能变异。
序列比对还可以用来预测蛋白质结构和功能域，以及寻找特定序列、家族或重复元件。
基因表达分析则可以帮助研究人员理解不同组织或细胞类型之间的基因调控差异，鉴定致病基因和疾病进展的关键调控通路。
随着生物信息学技术的不断发展，序列比对和基因表达分析的方法和工具也在不断更新和优化。
例如，有更快速和准确的比对算法、基于机器学习的表达模式预测方法和功能注释工具，以及基于云计算和人工智能的大规模数据分析平台。
生物信息学第2版序列比对
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。
第二节 比对算法概要
Section 2 Alignment Algorithms
一、替换计分矩阵
（一）通过点矩阵对序列比较进行计分
A.两条序列完全相同
B.两条序列有一个共同的子序列
C.两条序列反向匹配
D.两条序列存在不连续的两条子序列
（二）DNA序列比对的替换计分矩阵
➢ 等价矩阵（unitary matrix） ➢ 转换-颠换矩阵（transition-transversion mat质序列比对的替换计分矩阵
➢ 等价矩阵 ➢ 遗传密码矩阵（GCM） ➢ 疏水性矩阵（hydrophobic matrix ） ➢ PAM矩阵 ➢ BLOSUM矩阵
➢ PAM矩阵是从蛋白质序列的全局比对结果推导出来 的，而BLOSUM 矩阵则是从蛋白质序列块（短序 列）比对推导出来的。
BLAST算法图示
二、衍生BLAST
（一）PSI-BLAST
➢ 主要用于搜索与感兴趣的蛋白质关系较远的蛋白质。
（二）PHI-BLAST
➢ 用来帮助判断这个蛋白质属于哪个家族。
（三）BLASTZ
➢ BLASTZ是在比对人和鼠的基因组中发展起来的， 它适合于比对非常长的序列。
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。
生物信息学中的序列比对算法综述
生物信息学中的序列比对算法综述序列比对是生物信息学领域中的一个重要问题，指的是比较两个生物序列（DNA，RNA或蛋白质序列）之间的相似性和差异性。
序列比对是许多研究任务中的第一步，如基因识别、物种分类、进化关系的推断等等。
在本文中，我们将介绍序列比对算法的基本概念、方法和软件，包括全局比对、局部比对、多序列比对等方面。
一、序列比对的基本概念序列比对的目的是找出两个序列之间的相似性和差异性，根据相似性分析序列的结构、功能以及进化关系。
相似性可以被表示成一个比对得分，即正数表示相似性，负数表示差异性。
比对得分的计算取决于匹配分、替换分和缺失分。
匹配分是指在比对中找到相同的位置并且相等的分数。
替换分是指找到不同的位置并且不相等的分数。
缺失分是指在任意序列中找不到匹配的分数。
计算得分的方法有很多种，其中最流行的方法是 Needleman-Wunsch 算法和 Smith-Waterman 算法。
二、全局比对算法全局比对算法是一种比较两个序列的整个长度的算法，使得它们之间的相似性或差异性能够被准确地测量。
全局比对算法通常用于比较高度相似的序列或同一物种中相似的序列。
Needleman-Wunsch 算法与 Smith-Waterman 算法是全局比对中最为经典的算法。
Needleman-Wunsch 算法： Needleman-Wunsch 算法是最经典的全局比对算法之一。
该算法通过构建一个二维矩阵，其中每个元素代表在比对过程中两个序列的一个指定位置。
该算法通过分配一个比对得分并使用动态规划来计算所有可能的比对方式。
通过比对得分的计算，算法确定序列之间的最佳比对方式，使比对得分最大化。
该算法常用于比较高度相似的序列，或者已知序列的情况下以寻找相同物种中潜在基因组之间的相似性信息。
Smith-Waterman 算法： Smith-Waterman 算法是一种类似Needleman-Wunsch 算法的全局比对算法。
生物信息学中的序列比对和分析
生物信息学中的序列比对和分析序列比对和分析是生物信息学中非常基础和重要的一项研究内容。
通过比对和分析序列，可以发现序列之间的相似性和差异性，进而研究生物进化、遗传、表达等方面的问题。
本文将从序列比对和分析的意义、比对方法、分析工具和应用实例等几个方面进行讨论。
一、序列比对的意义和方法序列比对是一种比较两个或多个序列相似度的方法，通过比较序列的相同和不同部分，可以获得有关序列功能、结构和进化的信息。
序列比对的主要目的是确定两个序列之间的相似性程度，从而推断它们的共同祖先、结构和功能。
因此，序列比对是研究生物学、医学和生物工程等领域的必要手段。
序列比对的方法主要包括全局比对和局部比对两种。
全局比对是将一整个序列与另一个序列比对，得到两序列的整体相似性程度。
一般要求两序列中的相似部分要尽可能多，而不注重不同部分的对齐。
常用的全局比对算法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
局部比对是寻找两个序列中任意长度的子序列之间的相似性。
与全局比对不同，局部比对更注重相同的局部片段，忽略不同的片段。
局部比对算法有BLAST和FASTA等。
二、序列分析的工具和方法序列分析是通过对比对后的序列进行进一步分析，获得生物信息的过程。
序列分析的主要内容包括序列注释、序列搜索、序列聚类和序列比较等。
序列分析的方法和工具主要包括多序列比对、单序列比对、序列搜索、聚类分析、进化树分析和功能预测等。
多序列比对是将多个序列进行比对，得到这些序列之间的共同特征和差异。
常用的多序列比对工具有Clustal X和MUSCLE等。
单序列比对是将一个序列和已知的库中所有序列进行比对，以查找相似性和相关性。
常用的单序列比对工具有BLAST和PSI-BLAST等。
序列搜索是在一个已知的序列库中搜索相似的序列。
常用的工具有HMMER、PhyloGenie等。
聚类分析是将相似的序列放在一起形成聚类，便于分析相关性。
生物信息学中的序列比对方法
生物信息学中的序列比对方法序列比对是生物信息学中一项非常重要的工具，其主要目的是将两个或更多的DNA、RNA或蛋白质序列进行比较，以找到它们之间的相似性和差异性。
这样的比对可以用来识别基因、预测蛋白质结构、推断进化关系和研究生物系统的复杂性等。
随着DNA测序技术的快速发展，越来越多的生物学家和生物信息学家开始研究序列比对方法。
序列比对是一项复杂而耗时的任务，需要对大量的序列进行计算和分析。
因此，发展高效的序列比对方法对于生物信息学的发展至关重要。
当前，生物信息学界广泛应用的序列比对方法主要包括全局比对、局部比对和多序列比对等。
一、全局比对全局比对是指将整个序列与另一个相似序列进行比对。
它的应用场景通常是在两个相对较短的序列中查找相似片段，以便在进一步的研究中进行详细的分析。
全局比对方法最常用的是Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
Needleman-Wunsch（NW）算法是第一个被开发出来的全局比对算法。
该算法基于动态编程的思想，通过将整个序列进行比对，计算出最佳匹配的得分和路径。
然而，这种方法的时间复杂度非常高，随着序列长度的增加，其计算成本也会呈指数级增长。
Smith-Waterman（SW）算法是一种优化的全局比对算法，其核心思想与NW算法类似。
不同之处在于SW算法将匹配的得分设置为正数，而将多余的间隔和未匹配的子序列得分设置为负数。
通过这种方式，SW算法可以得到一个全局最佳的比对结果。
然而，该算法的计算成本也比较高，因此其应用场景受到一定的限制。
二、局部比对局部比对是指在比对序列的过程中，只对部分区域进行比对。
与全局比对不同，局部比对更适用于两个序列之间只有一些片段相似的情况。
常用的局部比对方法主要包括BLAST算法和FASTA算法等。
BLAST算法是一种聚集序列算法，它将大量的搜索序列放入一个空间中，通过加速计算找到最匹配的序列。
通过BLAST算法，可以快速搜索数据库中的所有序列，并找到与目标序列相似的匹配。
生物信息学中的序列比对方法
生物信息学中的序列比对方法序列比对是生物信息学中的核心问题之一。
它是指将两个或多个序列进行比较，以寻找相似性或同源性。
序列比对方法的应用范围非常广泛，包括基因组学、蛋白质组学、微生物学、疫苗设计等领域。
序列比对的重要性自不必言，只有准确的序列比对才能够进行准确的结构预测、功能预测、演化分析等。
序列比对方法可以分为全局比对和局部比对。
全局比对是指将整个序列进行比对，而局部比对则只比对两个序列中的一部分。
全局比对一般用于比较相似的序列，而局部比对则用于比较不同长度和结构的序列。
根据序列比对的算法不同，序列比对方法又可分为动态规划法、启发式算法、图像算法等。
动态规划法是最常见的序列比对算法之一。
它是一种优秀的全局比对算法，在序列相似度计算和演化分析中经常使用。
使用动态规划法进行序列比对的过程非常复杂，需要处理大量的计算和数据。
它的基本思路是将整个序列划分为若干个子序列，然后计算每个子序列的得分，最后将所有子序列的得分相加。
在计算子序列得分的时候，需要考虑序列匹配、序列替换和序列插入删除等操作，通常采用得分矩阵来表示这些操作的得分。
得分矩阵通常由两个序列中的每个位置组成，其中每个位置有一定的得分，表示在这个位置进行匹配、替换、插入或删除操作的得分。
动态规划法的主要优点是它能够得到最优的序列比对结果。
但是，它的计算复杂度非常高，时间和空间占用也非常大，所以在大规模的序列比对中不太适用。
为了解决这个问题，启发式算法应运而生。
启发式算法是一种较快的局部比对算法。
它不断地比较序列中的一部分，直到找到最好的匹配。
由于启发式算法不需要计算整个序列，因此它的计算速度很快。
但是，启发式算法的缺点是它不能保证得到最佳的序列比对结果，可能会漏掉某些相似的序列区域。
图像算法是另一种常用的局部比对算法。
它将序列看作是一幅图像，然后将比对问题转化为图像匹配问题。
图像算法的主要优点是它可以处理大规模的序列比对，同时还可以对序列进行可视化展示。
生物信息学 第三章：序列比对原理
blastx Search protein database using a translated nucleotide query tblastn Search translated nucleotide database using a protein query
tblastx
Search translated nucleotide database using a translated nucleotide query
一、序列比对打分
序列分析的目的是揭示核苷酸或氨基酸序列编码的 高级结构或功能信息目的。
二、打分矩阵
稀疏矩阵、相似性打分矩阵
（一）DNA打分矩阵
即两个序列中相应的核苷酸相同，计1分；否则计0分。 如果考虑颠换和置换，可采用以下打分矩阵
（二） 氨基酸序列打分矩阵
1.PAM矩阵（Dayhoff突变数据矩阵）
（二）直系同源、旁系同源
直系同源基因（orthologous gene）是指在不同物种 中有相同功能的同源基因，它是在物种形成过程中 形成的。
旁系同源基因（paralogous gene）是指一个物种内 的同源基因。
直系同源基因和旁系同源基因统称为同源基因 （homolog）。
第二节 序列比对打分方法
ClustalX的比对步骤: 1.加载要比对的序列文件 序列格式可以支持NBRF/PIR、EMBL/Swiss-Ppot、 FASTA、GDE、Clustal、MSF、RSF等。
2.多序列比对
3.比对结果输出
（二）T-Coffee工具 （三）MultAlin工具 （四）MAFFT工具
比对结果
（二）高级BLAST工具 1、PSI-BLAST（position specific interated BLAST）
生物信息学中的序列比对与进化树构建
生物信息学中的序列比对与进化树构建生物信息学是一门涉及生命科学和计算科学的交叉学科，其应用在分子生物学、生物医学、生态学、进化论、生物技术等诸多领域中。
序列比对和进化树构建是生物信息学的重要组成部分，是理解生物学进化的重要途径之一。
一、序列比对序列比对是将两个或多个蛋白质或核酸序列究竟有多少相同、多少不同进行比较的过程。
序列比对在生物学中极其重要，因为它可以帮助科学家确定两个生物物种之间的相似性，进而推断它们之间的亲缘关系以及共同祖先的时间。
序列比对中最基础和常用的方法是全局比对和局部比对。
全局比对试图比较两个序列的完整长度，一般用于比较相似性较高的序列，它最先被应用于分析DNA和蛋白质，是序列比对过程中最古老、最经典的算法方法。
而局部比对则更注重比较两个序列中的相似区域，忽略其中任何间隔，通常用于比较两个较短的序列或者两个相对较不相关的序列。
例如，在核酸序列比对中，这种算法更适用于获取多个剪接变异或者重复序列之间的相似性。
另外，序列比对有一个关键问题，就是如何准确的衡量两条序列的相似性和相异性。
在这方面有很多方法，例如编辑距离、盒子型、PAM矩阵、BLOSUM 矩阵等等，其中都采用了不同的评分标准。
二、进化树构建进化树（Phylogenetic Tree）是用来表示生物物种间亲缘关系的结构，也称演化树或家谱树。
进化树是通过对基于DNA和RNA等生物分子序列进行分析，推导出各物种之间共同祖先的关系构建起来的，同时它也综合了形态、系统和分子信息等其他生物学数据。
进化树的构建过程中涉及许多算法，其中最基础的是贪心算法。
贪心法从序列的最初状态开始，一步步选择最佳的演化路径，最终得到最优的进化树；而Neighborhood-joining (NJ)算法则是以序列之间的 Jukes-Cantor 模型距离或 Kimura 二参数模型距离为基础，使用最小进化步骤（Minimum Evolution，ME）标准构建进化树，是目前应用比较广泛的算法。
生物信息学分析方法
生物信息学分析方法生物信息学是一门综合应用信息学、生物学和统计学等相关知识和技术的学科，旨在通过利用计算机和信息技术处理和分析生物学数据，揭示生物系统的结构和功能，并解决生物学研究中的问题。
生物信息学分析方法主要包括序列比对、基因预测、蛋白质结构与功能预测、基因表达谱分析、基因调控网络构建和演化分析等。
以下将对其中几种常见的生物信息学分析方法进行详细介绍。
1. 序列比对：序列比对是生物信息学中最基本、最常用的方法之一、通过将待比对的序列与已知数据库中的序列进行比对，可以判断序列的相似性和进化关系，从而推断序列的功能和结构。
序列比对方法主要包括全局比对、局部比对和多序列比对等。
常用的序列比对工具有BLAST、ClustalW等。
2.基因预测：基因预测是指通过对DNA序列进行分析和预测，确定其中的基因位置和结构。
基因预测方法主要包括基于序列、基于比对和基于表达等方法。
其中，基于序列的方法依据基因的核苷酸组成、序列保守性和启动子顺应性等特征进行预测；基于比对的方法通过将待预测序列与已知基因进行比对，从而确定基因位置和结构；基于表达的方法则通过分析基因的表达模式和转录组数据，推断基因的存在和功能。
3.蛋白质结构与功能预测：蛋白质结构与功能预测是指通过分析蛋白质序列和结构，预测其二级结构、三级结构和功能。
蛋白质结构预测方法主要包括同源建模、蛋白质折叠动力学和序列匹配等方法。
同源建模是最常用的蛋白质结构预测方法，其基本原理是通过将待预测蛋白质序列与已知结构的同源蛋白质进行比对，并从中找到最佳匹配。
蛋白质功能预测方法主要包括结构域分析、功能域预测和功能注释等方法。
4.基因表达谱分析：基因表达谱分析是通过对基因在不同组织或条件下的表达水平进行比较和分析，揭示基因在生物体内的功能和调控机制。
常见的基因表达谱分析方法有RT-PCR、微阵列和高通量测序等。
RT-PCR是一种常用的基因表达定量方法，可以通过测定特定基因在RNA水平的表达量推断基因的转录水平；微阵列技术则可以同时检测数千个基因的表达水平，从而了解基因在不同组织和条件下的表达情况；高通量测序技术可以对整个转录组进行测序，从而揭示基因的全局表达谱。
生物信息学中的序列比对算法
生物信息学中的序列比对算法生物信息学是一门交叉学科，它融合了计算机科学、数学、物理学、化学和生命科学等多个学科。
其中，序列比对算法是生物信息学中的一个重要分支。
序列比对是指在两个序列之间找到相同或相似的部分以及它们的位置，它是了解基因、蛋白质等生物大分子的结构和功能的基础。
序列比对算法通常可分为全局比对和局部比对两类。
全局比对是指将两个序列的整个长度进行比较，如Needleman-Wunsch算法、Smith-Waterman算法等。
而局部比对则是将两个序列的一部分进行比较，如BLAST算法、FASTA算法等。
Needleman-Wunsch算法是一种典型的全局序列比对算法。
其基本思想是将待比较的两个序列分别以行和列的形式写成矩阵，然后通过动态规划的方式来寻找最优比对路径。
在计算比对路径的过程中，会涉及到每个位置上的得分以及得分的计算方法。
矩阵左上角的位置代表两个序列均为空时的得分，而得分的计算则是依据设定的匹配得分、代价得分和惩罚得分来计算。
匹配得分表示两个相同的字符或修饰基间的得分，代价得分表示不同的字符或修饰基间的代价，惩罚得分则表示一个序列在与另一个序列进行比对的过程中，可能存在一个序列的片段与另一个序列完全不匹配的情况。
Smith-Waterman算法是另一种全局序列比对算法。
其基本思想和Needleman-Wunsch算法类似，只是在比对路径的寻找过程中进行了一些优化。
在Smith-Waterman算法中，比对路径是从得分最高的点开始构建的，而在Needleman-Wunsch算法中则是从矩阵的右下角开始构建。
此外，Smith-Waterman算法在计算得分时，会将贡献值小于零的得分设置为0。
这样，当比对的两个序列之间存在相对次优的部分匹配时，Smith-Waterman算法可以将其排除在外，得到最优的比对结果。
BLAST算法和FASTA算法则是两种常见的局部序列比对算法。
这两种算法都采用了启发式方法，即通过一系列的筛选步骤来减少不必要的计算，提高比对速度。
生物信息学2016-9-序列比对
Bioinformatics
Liaoning University
序列分别为鸡、小鼠、 人、猪和牛的RBP4蛋白 使用了Clustal Omega 软件 通过多序列比对可以发 现RBP4蛋白中的大部分 氨基酸残基在多个哺乳 动物中都保守。
Bioinformatics
Liaoning University
然后点击W按钮或通过菜单栏Alignment >> Alignment by ClustalＷ
出现参数页面，可以调整参数，一般都使用默认参数，点击OK进行序 列比对
Bioinformatics
Liaoning University
Bioinformatics
Liaoning University
首先在UNIPROT数据库中下载人RBP4蛋白（P02753）和人 lipocalin1蛋白（P31025）的氨基酸序列 然后打开Smith-Waterman算法程序（Water）的在线服务器网址 把人RBP4序列和人lipocalin1蛋白序列分别粘贴到两个文本框中
如果需要可以调整比对的参数，如：得分矩阵，空位罚分等
•
•
Bioinformatics
Liaoning University
序列比对结果的表示方法
匹配：竖线（|）
相似：双点（:） 较弱的相似：单点（.）
生物信息学中的序列比对方法
生物信息学中的序列比对方法序列比对是生物信息学中最常用的分析方法之一。
在基因组学、生物进化学、结构生物学、生物信息学、医学遗传学和分子生物学方面都得到广泛应用。
序列比对的目的是通过比较两个或多个生物序列，确定它们之间的相似性和差异性，从而推断它们的源头、演化关系、结构、功能和遗传破坏等信息。
由此可以派生出一系列的技术和工具，如序列搜索、同源检索、物种归属确定、分子结构预测、药物研发、疾病诊断和治疗等。
序列比对的基本原理是将不同序列的碱基进行逐一比对，计算相似性和差异性的程度，以此形成比对结果。
序列比对分为全局比对和局部比对两种类型。
全局比对是将整个序列进行比对，用于比较相对较为相似的序列。
局部比对是将序列中的一部分进行比对，用于比较相对较为不同的序列。
序列比对的结果会形成相似性矩阵和比对图等格式，对于大量的序列比对结果可以形成多序列比对。
序列比对的方法主要分为基于比较的方法和基于概率的方法两大类。
比较法是将两个序列进行比较，并确定相同或不同的碱基，然后计算序列的相似性和差异性。
概率法则是通过估计比对序列之间存在的进化模型的参数，进而利用模型计算序列的相似性和差异性。
在这两种方法之间，又可以分为全局比对和局部比对。
全局比对方法全局比对方法是将整个序列与另一个序列进行比对，由于每个位置都被考虑，计算结果较为准确，但计算时间和空间复杂度较高。
常用的全局比对方法有 Needleman-Wunsch（N-W）算法和Smith-Waterman（S-W）算法。
这两种算法均采用动态规划的思想，但N-W算法是求全局比对的最优方案，而S-W算法是求局部比对的最优方案。
N-W算法是一种比较经典的算法，但在序列比对中很少使用，其原因是其所需的计算和存储空间非常高。
局部比对方法局部比对方法是只考虑序列的一部分，并将其与另一个序列进行比对。
这种方法适合于比较较大序列中相似的片段，它可以提高计算效率和提高比对准确性，常见的局部比对方法有 BLAST算法、FASTA算法和Smith-Waterman（S-W）算法。
生物信息学中的序列比对和基因家族研究
生物信息学中的序列比对和基因家族研究生物信息学是一门治理生物信息的学科，涉及到生物学、计算机科学、数学统计学等多个领域，为对生物体的基因组、蛋白质组、代谢组等高通量数据进行收集、处理和分析提供了有力的工具。
其中序列比对和基因家族研究是生物信息学中的两个重要研究方向，下面我们将重点论述这两个方向在生物信息学中的主要作用。
序列比对是生物信息学中最为基础的研究方法之一，其主要用于寻找序列之间的相似性和差异性。
在基因组测序和蛋白质组研究中，序列比对可以帮助我们确定相同物种或不同物种间基因的同源性关系，同时可以寻找同物种不同个体、不同组织甚至不同细胞状态下的DNA序列和蛋白质序列中的差异。
可以说，序列比对是高通量分析中必备的一项技术，其在不同领域中具有广泛的应用，如医学、农业、动物学和生态学等。
序列比对的主要算法包括全局比对、局部比对、基因组级比对和多序列比对等。
全局比对是序列比对中最为基础和最容易实现的算法之一，其可以解决全序列的比对问题，如基因组序列的比对，常用的算法有Needleman-Wunsch和Smith-Waterman等。
但是全局比对的方法在比对长序列或大量序列时时间和空间复杂度较高，运算时间过长，因此需要使用更加高效的算法，如局部比对和基因组级比对等。
局部比对是序列比对中另一种较常见的比对算法，其主要用于比对两个长度不同的序列，如DNA修复检查、基因的分子演化等。
常用的算法包括Smith-Waterman算法、Gotoh算法和BLAST算法等。
其中BLAST算法是基于BLAST软件开发的快速局部散列搜索算法，其主要特点是速度快、精度高和数据量大，在生物信息学中的基因鉴定和序列注释方面有着非常广泛的应用。
基因组级比对是序列比对中另一种重要算法，其主要用于比对两个基因组间的序列和基因结构。
它可以帮助我们确定基因组重组、插入和删除，间接地确定哪些基因序列是寄生或编码的，为在一个物种和物种间进行基因组比较研究提供了重要的手段。
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与注释
生物信息学中的序列比对与注释在现代科技的不断发展中，生物信息学作为一门交叉学科，正在为我们认识DNA序列、RNA序列以及蛋白质序列等生命分子提供着全新的视角。
其中，序列比对与注释是生物信息学研究的关键问题，也是生物学进一步理解生命现象的基础。
一、序列比对序列比对是生物信息学中非常重要的一个问题，其基本思想与方法是将两个或多个相关的序列按照一定的比对模型进行比较，以发现它们之间的相似性和差异性。
序列比对是生物信息学中的基础工作，它不仅能够帮助我们理解基因家族的进化关系，还可以为研究蛋白质的结构和功能提供重要的信息。
1. 比对算法目前常用的序列比对算法主要有Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法、BLAST算法和FASTA算法等。
其中，Smith-Waterman算法是一种局部比对算法，适用于比对较短的序列或相似度较低的序列。
它能够识别出两个序列之间的所有局部相似区域，并给出局部比对的得分。
Needleman-Wunsch算法是一种全局比对算法，适用于比对较长的序列或相似度较高的序列。
该算法通过动态规划的方式，找出两个序列之间的最优全局比对结果，并给出全局比对的得分。
BLAST算法和FASTA算法则属于序列比对的启发式算法，它们的比对速度较快，但其比对结果的置信度较低。
BLAST算法利用了生物序列中存在的局部同源区域，根据这些相似区域发现序列间的潜在同源篇幅。
而FASTA算法则是基于序列间的局部相似性进行比对，通过定义最大可允许误差和期望分值来提高比对速度。
2. 序列比对的应用序列比对在生物信息学中有着广泛的应用，它能够帮助我们理解生物进化、功能预测、分子诊断以及药物发现等方面的问题。
序列比对可以用于生物进化树的构建，它可以精确地测量不同物种之间的差异性和相似性。
比对进化相关的基因或蛋白质序列可以揭示它们之间的相互关系，帮助我们更好地理解生物的进化历程。
（2）功能预测序列比对可以用于预测蛋白质的功能。
生物信息学中的序列比对方法和技术
生物信息学中的序列比对方法和技术生物信息学是指运用计算机和信息学方法研究生物学领域的一门学科。
在生物信息学中，序列比对是一项非常重要的基础工作。
序列比对方法和技术可用于识别蛋白质或DNA序列的相似性，并用于生物学和医学研究中的各种应用程序。
本文将探讨生物信息学中的序列比对方法和技术。
1. 序列比对的概念序列比对是将两个或多个序列进行比较，找出相同之处和不同之处的过程。
序列比对可以识别DNA、RNA和蛋白质序列之间的相似性，有助于确定它们之间的进化关系、预测功能和进行基因检测等。
在序列比对中，最常见的方法是全局比对和局部比对。
2. 序列比对的方法（1）Smith-Waterman算法Smith-Waterman算法是局部比对的经典算法。
它使用一个得分矩阵来确定两个序列的每个区域的匹配得分，然后查找局部匹配得分最高的局部匹配（也称为最佳局部匹配）。
（2）Needleman-Wunsch算法Needleman-Wunsch算法是全局比对的常见算法，能够确定两个序列的全局最佳匹配。
该算法使用一个得分矩阵来确定两个序列之间的匹配得分，并使用动态规划方法计算全局匹配得分。
（3）BLAST算法BLAST算法是一种常见的快速序列比对算法，能够用于全局和局部比对。
在BLAST算法中，使用了启发式搜索来快速确定序列间的相似性。
3. 序列比对的技术（1）多序列比对多序列比对是比较三个或更多序列之间的相似性。
多序列比对可用于发现全基因组复制、形成适应性进化策略和预测序列的结构和功能。
（2）蛋白结构比对蛋白结构比对是将两个或多个蛋白质结构进行比较的技术。
它可用于预测蛋白质结构和功能，设计新药物和发现新的蛋白质家族。
（3）基因功能预测基因功能预测是基于已知的或相似的基因和蛋白质进行预测。
序列比对技术可用于发现新基因、比较基因和预测基因功能等。
4. 序列比对的应用程序序列比对技术可用于许多生物学和医学应用程序。
以下是序列比对的几个应用程序：（1）基因检测：序列比对技术可用于检测基因是否在某个物种中存在，从而帮助研究人员确定某个物种的基因组和生物信息学。
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课堂练习题
1. 练习课件中的例子1-5 2. 使用ClastalX和MEGA比对载脂蛋白D（P05090），人视黄醇结合蛋 白4（P02753），孕激素相关子宫内膜蛋白（P09466），补体8 （γ肽）（P07360），lipocalin1（P31025），人气味结合蛋白 2A（Q9NY56）， α-1微球蛋白（P02760），嗜中性明胶酶相关蛋 白（P80188），前列腺素D2合成酶（P41222）。并找到序列中的 保守氨基酸。括号中为蛋白的UNIPROT ID，根据此ID可在UNIPROT 网站中下载蛋白质序列。 3. 使用ClastalX和MEGA比对自己下载到的细菌ITS序列。注意在MEGA 中选择序列类型为DNA序列。
/ （下载网站）
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例子3：使用Clustal Omega比对人RBP4蛋白，小鼠RBP4蛋 白，鸡RBP4蛋白，猪RBP4蛋白，牛RBP4蛋白的氨基酸序列 具体步骤：
首先在UNIPROT数据库中下载人RBP4蛋白（P02753），小鼠RBP4蛋 白（Q00724），鸡RBP4蛋白（P41263），猪RBP4蛋白（P27485）， 牛RBP4蛋白（P18902）的氨基酸序列
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序列分别为鸡、小鼠、 人、猪和牛的RBP4蛋白 使用了Clustal Omega 软件 通过多序列比对可以发 现RBP4蛋白中的大部分 氨基酸残基在多个哺乳 动物中都保守。
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例子4：使用ClstalX比对人RBP4蛋白，小鼠RBP4蛋白，鸡 RBP4蛋白，猪RBP4蛋白，牛RBP4蛋白的氨基酸序列 ClustalX是需要安装的软件，需要先下载， 安装之后才能使用。 具体步骤：
打开ClustalX后，点击File Load Sequences，加载包含上述蛋白 序列的FASTA文件
GXW 保守 模体
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多序列比对常用软件
Clustal Omega /Tools/msa/clustalo/
MUSCLE
/Tools/msa/muscle/ CLUSTAL X /clustal2/（下载网站） MEGA（分子发育分析综合软件，集成了ClustalW和MUSCLE）
然后打开Clustal Omega的在线服务器网址 把所有蛋白序列粘贴到文本框中，也可以直接上传FASTA文件 然后提交
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多序列比对结果 ALN格式，参照 第三节课PPT中 介绍
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然后点击W按钮或通过菜单栏Alignment >> Alignment by ClustalＷ
出现参数页面，可以调整参数，一般都使用默认参数，点击OK进行序 列比对
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然后点击Alignment >> Do complete alignment，选择好比对结果 文件的文件夹，进行序列比对
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例子5：使用MEGA中的ClustalW比对人RBP4蛋白，小鼠RBP4 蛋白，鸡RBP4蛋白，猪RBP4蛋白，牛RBP4蛋白的氨基酸序 列 MEGA也需要安装之后才能使用。 具体步骤：
动态规划算法:
全局序列比对：Needleman-Wunsch算法 /Tools/psa/emboss_needle/ 局部序列比对：Smith-Waterman算法 /Tools/psa/emboss_water/
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•
•
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序列比对结果的表示方法
匹配：竖线（|）
相似：双点（:） 较弱的相似：单点（.）
空位：短横线（-）
不相似的替换：空白
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• 两序列进行比对，通常使一个得分矩阵（scoring matix）来计算比对的分值，以得到一个评价优劣的 标准。 • 核酸的得分矩阵：等价矩阵、BLAST矩阵……
多序列比对
• • • 多序列比对，实际上是一组蛋白质之间的一系列的双 序列比对。 与双序列比对相比，多序列比对更能发现进化保守关 系信息。 在双序列比对中出现的相同的氨基酸残基，虽然在两 条序列上是保守的，但这种保守可能只是偶然的。
•
而如果某一位点在多序列比对的都出现了相同的氨基 酸残基，则说明该残基是进化保守的可能性更大。
然后提交
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人RBP4蛋白和人 lipocalin1蛋白局 部比对结果
比对不是从第一个氨基酸 开始的，也不是到最后一 个氨基酸结束，而是找出 了相似性最高的一部分 （局部比对）
全局比对结果
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Hale Waihona Puke 序列比对结果Bioinformatics
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例子2：使用Smith-Waterman算法对人RBP4蛋白和人 lipocalin1蛋白进行局部比对 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。 具体步骤：
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生物信息学
Life Science School Hongsheng Liu Prof.
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第三章：序列比对
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序列比对的基本概念 打分矩阵 序列比对算法 序列比对软件使用方法介绍
如果需要可以调整比对的参数，如：得分矩阵，空位罚分等
然后提交
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粘贴序列
粘贴序列
修改参数
提交 Bioinformatics
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人RBP4蛋白和小鼠 RBP4全局序列比对 结果
一致性 相似性 空位 得分
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首先在UNIPROT数据库中下载人RBP4蛋白（P02753）和人 lipocalin1蛋白（P31025）的氨基酸序列 然后打开Smith-Waterman算法程序（Water）的在线服务器网址 把人RBP4序列和人lipocalin1蛋白序列分别粘贴到两个文本框中
如果需要可以调整比对的参数，如：得分矩阵，空位罚分等
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Clustal W
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ClustalW的参数设置页面，一般 情况下使用默认参数
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序列分别为人的载脂蛋 白D，人视黄醇结合蛋白 4，孕激素相关子宫内膜 蛋白，补体8（γ肽）， lipocalin1，人气味结合 蛋白2A， α-1微球蛋白， 嗜中性明胶酶相关蛋白， 前列腺素D2合成酶 通过多序列比对可以发 现人这些旁系同源物序 列高度趋异，互相之间 的相似度并不高。 但都存在一个保守的模 体：GXW，即甘氨酸-任 意氨基酸-色氨酸。
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例子1：使用Needleman-Wunsch算法对人RBP4蛋白和小鼠 RBP4蛋白进行全局比对 全局比对：对序列从头到尾进行比较。试图使尽可能 多的字符在同一序列中匹配。全局比对适用于相似度 较高而长度相近的序列。 具体步骤：
首先在UNIPROT数据库（ /）中下载人 RBP4蛋白（P02753）和小鼠RBP4蛋白（Q00724）的氨基酸序列 然后打开Needleman-Wunsch算法程序（Needle）的在线服务器网址 把人RBP4序列和小鼠RBP4序列分别粘贴到两个文本框中
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序列比对软件使用方法介绍
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内容回顾
• • 一致性：一致性指两个序列相同的程度。 保守性：某一氨基酸残基或序列的改变（突变）保持 了原始氨基酸残基的物理化学特征，那么这个突变就 是保守的。 相似性：相似性表示序列之间相关联的程度。与一致 性比较相似性进一步考虑了发生保守突变的氨基酸的 数目，即考虑了相似氨基酸的数目。 同源性：如果两个序列是来源于一个共同的祖先，那 么他们是同源的。
打开MEGA后，点击Align >> Edit/Built Alignment >> Create New Alignment >> Protein，出现序列编辑的界面 可以将蛋白质序列粘贴进去，也可以通过菜单栏Data >> Open >> Retrieve Sequences from File，加载包含上述蛋白序列的FASTA文 件