第5章 序列比对与数据库相似性搜索
序列的同源性比较及分子系统学和分子进化分析
在cdd库里面找 库里面找 到两个保守区域， 到两个保守区域， 点击可以进入
分析过程（ 分析过程（六）
图形结果
分析过程（ 分析过程（七）
匹配序列列表
分析过程（ 分析过程（八）
具体匹配情况
其他的序列相似性搜索工具 －FastA
FastA算法是由 算法是由Lipman和Pearson于1985年 算法是由 和 于 年 发表的（ 发表的（Lipman和Pearson，1985）。 和 ， ）。 FastA的基本思路是识别与代查序列相匹 的基本思路是识别与代查序列相匹 配的很短的序列片段，称为k-tuple。 配的很短的序列片段，称为 。 以下链接是EBI提供的 提供的fasta服务。 服务。 以下链接是 提供的 服务 /fasta
点击开始搜索
其他一些显示格式参数
提交任务
返回查询号（ 返回查询号（request id） ）
修改完显示格式后点 击进入结果界面
可以修改显示结果格式
结果页面（ 结果页面（一）
图形示意结果
结果页面（ 结果页面（二）
目标序列描述部分
带有genbank的链接，点击可以进入 的链接， 带有 的链接 相应的genbank序列 相应的 序列
各个参数选项
帮助信息 填入搜索序列
多序列比对及Clustal的使用 的使用 多序列比对及
多序列比对的意义
用于描述一组序列之间的相似性关系， 用于描述一组序列之间的相似性关系， 以便了解一个基因家族的基本特征， 以便了解一个基因家族的基本特征， 寻找motif，保守区域等。 寻找 ，保守区域等。 用于描述一个同源基因之间的亲缘关 系的远近，应用到分子进化分析中。 系的远近，应用到分子进化分析中。
3.填入序列（copy＋paste） 填入序列（ 填入序列 ＋ ） Fasta格式，或者纯序列 格式， 格式 4.选择搜索区域，这里我们要 选择搜索区域， 选择搜索区域 搜索整个序列， 搜索整个序列，不填 5.选择搜索数据库，这里我们 选择搜索数据库， 选择搜索数据库 非冗余的蛋白序列库)。 选nr(非冗余的蛋白序列库 。 非冗余的蛋白序列库 是否搜索保守区域数据库 ），蛋白序列搜索才有 （cdd），蛋白序列搜索才有。 ），蛋白序列搜索才有。 我们选上
序列比对与数据库搜索
Genomics and Bioinformatics 2011-2012, TMMU
Pairwise Sequence Alignment
Query: catcaactacaactccaaagacacccttacacccactaggatatcaacaa |||||||| |||| |||||| ||||| | ||||||||||||||||||||| Sbjct: catcaactgcaaccccaaagccacccct-cacccactaggatatcaacaa
18
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Genomics and Bioinformatics 2011-2012, TMMU
全局比对和局部比对
全局比对（Global Alignment）：
Genomics and Bioinformatics 2011-2012, TMMU
氨基酸打分矩阵：BLOSUM
BLOSUM：BLOcks SUbstitution Matrix
A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V 4 -1 5 -2 0 6 -2 -2 1 6 0 -3 -3 -3 9 -1 1 0 0 -3 5 -1 0 0 2 -4 2 5 BLOSUM62打分矩阵 0 -2 0 -1 -3 -2 -2 6 -2 0 1 -1 -3 0 0 -2 8 -1 -3 -3 -3 -1 -3 -3 -4 -3 4 -1 -2 -3 -4 -1 -2 -3 -4 -3 2 4 -1 2 0 -1 -1 1 1 -2 -1 -3 -2 5 -1 -2 -2 -3 -1 0 -2 -3 -2 1 2 -1 5 -2 -3 -3 -3 -2 -3 -3 -3 -1 0 0 -3 0 6 -1 -2 -2 -1 -3 -1 -1 -2 -2 -3 -3 -1 -2 -4 7 1 -1 1 0 -1 0 0 0 -1 -2 -2 0 -1 -2 -1 4 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 -2 -2 -1 -1 -1 -1 -2 -1 1 5 -3 -3 -4 -4 -2 -2 -3 -2 -2 -3 -2 -3 -1 1 -4 -3 -2 11 -2 -2 -2 -3 -2 -1 -2 -3 2 -1 -1 -2 -1 3 -3 -2 -2 2 7 0 -3 -3 -3 -1 -2 -2 -3 -3 3 1 -2 1 -1 -2 -2 0 -3 -1 4 A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V
生物信息学,复习资料
第一章生物信息学是生命科学、计算机科学、现代信息科学、数学、物理学以及化学等多个学科交叉结合形成的一门新学科，是利用信息技术和数学方法对生命科学研究中的生物信息进行存储。
检索和分析的科学。
1982年创建了GenBank数据库。
（1）序列数据资源：储存了生物信息学研究的原始数据，是生物信息学存在和发展的基础。
（2）序列比对与比对搜索：相似性分析是生物信息学最早涉及的问题之一。
常用的分析方法是序列比对。
（3）基因组结构注释（4）分子系统发生分析：系统发生关系是表示物种进化关系的参考依据。
通过分析分子水平的序列数据，可以了解物种系统发生的关系，目前常用树的形式来表示不同物种间的进化关系。
（5）蛋白质结构：蛋白质的空间结构是其行使功能的基础。
（6）蛋白质序列分析与功能预测。
（7）微阵列数据分析：微阵列是一种重要的基因表达高通量检测技术。
（8）蛋白质组数据分析：高通量的蛋白质组工程能够大范围地确定蛋白质功能，能确定蛋白质在哪种特殊的生理条件下会出现，还能确定那些蛋白质之间有相互作用。
（9）疾病相关研究：寻找疾病相关基因是认识疾病发生机理、研制疾病的基因诊断与防治手段的基础，也是人类基因组研究的重要手段。
（10）SNP芯片及深度测序数据分析。
视黄醇结合蛋白是一个相对分子质量小、被大量分泌的蛋白质，能结合血液中的视黄醇。
性质：①在多个物种中有许多蛋白质和RBP4同源，包括人、小鼠和鱼总的蛋白质。
②也有许多人类蛋白质额RBP4紧密相关，它们和RBP4的家族成为lipocalin家族——一群多样的小配体结合蛋白，它们倾向于分泌到细胞外空间。
③有细南的lipealin 蛋白，它们在对抗生素的抗性中起作用。
编码细菌lipocalin 的基因可能是一古老基因，它通过水平基因转移的过程进人真核生物基因组。
④些lipocalin 蛋白的表达水平受到显著的调控。
⑤lipealin 蛋白小而丰富，并且是可溶性的，它们的生物化学性质已被详细研究，许多蛋白质的三维结构也以x线晶体街射的方法被解析出来。
第五章数据库查询和数据库搜索
局部相似性和整体相似性
序列比对分类
整体比对：从全长序列出发，考虑序列的整体相似性
局部比对：考虑序列部分区域的相似性。
由于蛋白质的功能位点往往由较短的序列片段组成，故 尽管在序列的其它部位可能有插入、删除或突变，但是 这些部位的序列仍然具有相当大的保守性。此时，局部 相似性比对往往比整体比对具有更高的灵敏度，其结果 更具生物学意义。
生物序列相似性比较中绝大部分的问题在计算机科 学领域中主要体现为字符串的匹配和查找
相似性与同源性
相似性(Similarity)：指序列比对过程中用来描述检测序 列和目标序列之间具有相同DNA碱基/氨基酸残基顺序所 占比例的高低 同源性(homology)：如果两序列有一个共同的进化祖先， 那么称其为同源的。当两序列同源时，它们的氨基酸/核 苷酸序列通常有显著的一致性（identity）。 当相似程度高于50%时，比较容易推测检测序列和目标 序列可能是同源序列；而当相似性程度低于20%时，就 难以确定二者是否具有同源性。 两序列或者同源，或者不同源，所谓“具有50%同源 性”，或“这些序列高度同源”等说法，都是不确切的， 应该避免使用。
Hale Waihona Puke 可通过多种途径进行检索（名称、分类等级、序列等）
EBML SRS服务器界面
华南理工大学SRS服务器界面
SRS主要特点
统一的用户界面
安装通用网络浏览器即可查询世界上各地SRS服务器上的300多个 数据库 建立数据库索引文件，可快速高效实现查询，并可以某次查询结果 为子数据库进行进一步查询 超文本指针链接 可将序列分析等应用程序嵌入至基本查询中，做进一步分析及处理 数据库以文件系统的方式进行存放，便于更新和二次开发
实验二_数据库相似性搜索与序列比对
实验二_数据库相似性搜索与序列比对实验二数据库相似性搜索与序列比对实验原理：数据库相似性搜索以两两序列比对为基础，将感兴趣的基因序列与序列数据库中的每个序列进行比较，鉴别出相似的序列。
搜索结果显示出与最佳匹配序列的对位排列及匹配记分。
序列数据库搜索对发现基因的功能非常有效。
fasta和blast是两个著名的用于数据库相似性搜索的软件包。
其中blast（basiclocala1ignmentsearchtool）基于局部比对的搜索工具，是一种启发式搜索算法服务软件，包括blastp，blastn，blastx，tblastn 和tblastx程序。
实验目的和要求：学习数据库相似性检索和序列比对的程序的使用，能够理解程序给出的结果，从中获取有关功能和结构的信息。
（1）要求学生使用所学的数据库检索方法检索数据库中的特定基因（2）掌握数据库相似性搜索工具blast的基本比对方法，参数设置及结果分析（3）掌握核酸和蛋白质序列的比对方法、参数设置和结果分析实验材料：未知核酸序列；未知氨基酸序列；SOD基因工具软件：（1）数据库检索工具Entrez一、利用blast中的special类下的aligntwosequences(bl2seq)比较人与老鼠的sod基因蛋白质序列的相似性程度（1）人类aab27818是通过NCBI 1的ntrez和小鼠3gtt_E的SOD基因氨基酸序列或登录号（SOD分为SOD1或SOD2等，检索时注意选择完全相同的SOD基因）搜索蛋白质数据库获得的。
（2）进入NCBI的blast网页，然后选择specializedlast下的align two sequences（bl2seq）程序来比较这两个序列（3）选择blastp子程序，将序列或登录号分别粘贴到序列框中（4）其他选项采用默认的设置，运行程序（5）分析结果，并回答以下问题NCBI的Entrez搜索中使用了哪些关键词？humanandsodmouseandsod人和小鼠SOD基因蛋白质序列的注册号是多少？人aab27818 1和鼠标3gtt_e两序列比对得到的一致性百分比和相似性百分比分别为多少？识别127/153（83%）阳性135/153（88%）两序列比对结果中哪些区域出现了gap?差距0/153（0%）二、利用specielizedblast的conserveddomain进行蛋白质保守结构域分析（1）进入ncbi的blast网页（2）选择specialize last to enter下的保守域超链接（3）在cazy数据库查找一个糖苷水解酶glycosidehydrolases（gh+学号），获得其蛋白质序列或蛋白质序列的genbank登录号aek59386.1（4）在保守域页面的输入框中输入糖苷水解酶的登录号或蛋白质（5），选择默认参数，点击提交进行提交分析（6）阅读得到的结果，点击各hit的超链接了解找到的结构域的功能（7）将结构域图形和表格记录在实验报告中三、利用blast在数据库中搜索不同物种的同源基因（1）利用文献检索工具检索clostridiumthermocellum嗜热梭菌与其纤维素降解功能相关的基因，例如糖苷水解酶glycosidehydrolases（gh+学号）或多糖裂解酶polysaccharidelyases(pls)或碳水化合物酯酶carbohydrateesterases(ces)等（2）利用ncbi的entrez检索该基因获得其核酸序列ab125373或者使用（2）中的蛋白质注册号通过NCBI数据库中的相关信息链接到核酸数据库，以获得基因的核酸注册号或序列（3）利用blastn进行数据库相似性搜索搜索其他微生物中的同源基因（4）分析blast结果，并回答以下问题检索获得基因名称是？chi19-1该基因的登录号是多少？ab125373进行blastn搜索的数据库选项为？nr请列出其他3-5种具有该基因及其同源基因的微生物的注册号？ap009493.1。
序列比对
序列比对和数据库搜索引言在生物学的研究中,有一个常用的方法,就是通过比较分析获取有用的信息和知识。
达尔文正是研究比较了galapagos finches同其它一些物种的形态学特征，从而提出了自然选择学说。
今天，我们对基因和蛋白质序列进行比较，从本质上来讲是同达尔文一样，进行同样的分析，只不过更加精细，更加详尽。
在这个意义上，我们从核酸以及氨基酸的层次去分析序列的相同点和不同点，以期能够推测它们的结构、功能以及进化上的联系。
最常用的比较方法是序列比对，它为两个或更多个序列的残基之间的相互关系提供了一个非常明确的图谱。
在这一章，我们只讨论一下双重比对，即只比较两个序列，至于较多的序列即多序列比对，将在下一章介绍。
七十年代以来，DNA测序方法的飞速发展，极大地引发了序列信息量的扩增，从而使可供比较的序列数量呈现爆炸式增长。
分子生物学家应该意识到，将未知序列同整个数据库中的已知序列进行比较分析已经成为他们手中一个强有力的研究手段。
在过去的三十年里，即使不提及计算机的应用，序列比较的各种算法也已经发展得越来越迅速，也越来越成熟，已经能够跟上序列数据库增长的步伐。
今天，我们已经拥有一些小的模式物种的基因组的全序列，还拥有人类基因序列的一些较大的样品，我们已经进入比较基因组时代，也就是说，对两个物种进行全基因组序列比较已经不再是一个梦想。
序列比对的进化基础进行序列比对的目的之一是让人们能够判断两个序列之间是否具有足够的相似性，从而判定二者之间是否具有同源性。
值得注意的是，相似性和同源性虽然在某种程度上具有一致性，但它们是完全不同的两个概念。
相似性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，而同源性是指从一些数据中推断出的两个基因在进化上曾具有共同祖先的结论，它是质的判断。
基因之间要么同源，要么不同源，绝不象相似性那样具有多或少的数量关系。
如图7.1所示，比较家鼠和小龙虾的同源的胰蛋白酶序列，发现它们具有41%的相似性。
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.
实验三：相似性搜索与序列比对
实验三：相似性搜索与序列比对一：实验目的1. 能够熟练使用NCBI网站的BLAST系列工具和EMBL的BLAST和FASTA工具，掌握一定的数据库搜索相似序列的技巧。
2. 能够熟练运用Clustalx软件进行双序列和多序列比对。
3. 学会使用EMBL上的Clustalw工具进行比对二：实验内容及操作步骤1.BLAST和FASTA的使用Blastna)进入NCBI主页下载关于H5N1核酸序列或其它你感兴趣的核酸序列(Fasta格式)b)进入/BLAST/c)选择Nucleotide→Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)进行核酸相似性数据库搜索d)在search对话框中粘贴入下载的H5N1核酸序列或其它你感兴趣的核酸序列(Fasta格式)e)调整各参数值，直到获得最佳比对f)点击进行比对g)点击Format!对结果进行格式化，可在下面的选项中自行设计结果的显示方式h)查看比对结果，看在数据库中找到的序列与你的序列是否相似或相同Blastpa)进入NCBI主页下载某一蛋白质序列(Fasta格式)，如amineb)选择Protein→Protein-protein BLAST (blastp)进行蛋白质相似性数据库搜索c)在search对话框中粘贴入下载的蛋白质序列(Fasta格式)d)调整各参数值，直到获得最佳比对e)点击进行比对f)点击Format!对结果进行格式化，可自行设计结果的显示方式g)查看比对结果，看在数据库中找到的序列与你的序列是否相似或相同Bl2seqa)进入NCBI主页下载某两条核酸或蛋白质序列(Fasta格式)b)进入/BLAST/c)点击Special目录下的Align two sequences (bl2seq)d)将两条序列分别输入Sequence 1和Sequence 2区域e)点Align进行比对EMBL-BLASTa)进入/b)点击ToolBox下的Blast2 - NCBIc)自行练习EMBL-BLAST，并比较与NCBI上的BLAST有何区别FASTA1.进入EMBL主页：/2.点击Services,点击ToolBox下的FASTA3.设置好参数点击Run4.点击结果中Summary Table下的按钮查看不同的结果显示2.Clustalx软件和在线Clustalw的使用使用Clustalx软件进行双序列比对：a)在NCBI中，搜索H5N1或任何你感兴趣的核酸或蛋白序列，选中两条序列，并一起存为FASTA文件，文件名为newname.fasta, 文件内容例如：>xxxxATTTCGGGTGCTCGATGCTAGG>xxxxxATATTATCATAGAGGGATACCCCCTGGGGb)点击软件的File→Load Sequences，加载保存的fasta文件c)点击Alignment→Do Alignment，进行默认参数的双序列比对d)将比对后的文件存到指定的目录，并用记事本打开并查看你保存的文件e)点击Alignment→Alignment Parameters→Pairwise Alignment Parameters，设置各个参数，再进行第3步看结果有何不同f)点击Alignment→Output Format Options，将存储的文件格式进行修改（默认为xxx.aln），执行c、d步骤，看不同文件格式的文件内容有何不同使用Clustalx软件进行多序列比对：a)在NCBI中，搜索H5N1或任何你感兴趣的核酸或蛋白序列，选中三条或三条以上序列，并一起存为FASTA文件，文件名为newname.fasta, 文件内容举例如下：>xxxxATTTCGGGTGCTCGATGCTAGG>xxxxxATATTATCATAGAGGGATACCCCCTGGGG>xxxxxATATTATCATAGAGGGATACCCCCTGGGG...…b)点击软件的File→Load Sequences，加载我们存的fasta文件c)点击Alignment→Do Alignment，进行默认参数的多序列比对d)将比对后的文件存到指定的目录，并用记事本打开你保存的文件e)点击Alignment→Alignment Parameters→Multiple Alignment Parameters，设置各个参数，再进行第c步看结果有何不同使用EMBL的Clustalw工具进行多序列比对：a)在NCBI中下载三条或三条以上核酸或蛋白质序列（Fasta格式）b)进入EMBL主页：/c)点击Services, 点击ToolBox→Sequence Analysis→ClustalWd)在对话框中输入下载的核酸或蛋白序列，点击Run进行默认参数的比对e)点击查看Results of search下的内容f)进入c步骤所在页面，修改Clustalw中的各参数并重复d步骤，看比对结果有何不同g)进入c步骤所在页面，在输入你的E-mail，并在选择E-mail，查看邮箱中的结果三、作业1．了解什么是BLAST，它有哪些应用。
核酸序列比对算法及相似性搜索实践
核酸序列比对算法及相似性搜索实践核酸序列比对算法是生物信息学中的重要技术之一，它能够对两个或多个核酸序列进行比较，以求得它们之间的相似性和差异。
在生物学研究中，核酸序列比对算法被广泛应用于基因识别、物种分类、突变检测等领域。
本文将介绍常用的核酸序列比对算法，并结合实践案例展示其应用。
1. 序列比对算法概述核酸序列比对算法的目标是在两个或多个序列中找出相同或相似的片段。
根据比对的目的和序列特点，可以选择不同的算法。
以下是几个常用的核酸序列比对算法：1.1 基于Hash的序列比对算法基于Hash的序列比对算法通过构建序列的Hash表来快速搜索相同的片段。
它能够在很短的时间内找到相同的序列片段，但对于相似性较高的序列比对效果较差。
1.2 Smith-Waterman算法Smith-Waterman算法是一种动态规划算法，能够找到两个序列中最大的局部比对得分。
它通过计算得分矩阵并回溯最优比对路径，来确定最佳的比对结果。
Smith-Waterman算法可用于发现两个序列中的差异、寻找序列间的变异和插入缺失序列等。
1.3 Needleman-Wunsch算法Needleman-Wunsch算法是一种全局比对算法，能够找到两个序列之间的最佳全局比对。
它通过计算得分矩阵并回溯最优比对路径，来确定最佳的全局比对结果。
Needleman-Wunsch算法广泛应用于物种进化树的构建和序列同源性分析等。
1.4 BLAST算法BLAST算法（Basic Local Alignment Search Tool）是一种快速的序列比对算法，能够在大规模数据库中搜索相似的序列。
它通过构建索引和预计算，将待比对序列与数据库中的序列进行局部比对，从而快速找到相似的序列。
BLAST算法被广泛应用于基因组注释、蛋白质结构预测等领域。
2. 核酸序列相似性搜索实践案例为了展示核酸序列比对算法的应用，以下是一个实践案例。
在某次研究中，科研人员需要比对一组已知基因组的核酸序列与新发现的未知基因组中的核酸序列，以寻找可能的突变和变异。
生物信息学A卷答案
一、名词辨析（每题5分，共20分）1、基因与基因组：Gene 基因：遗传功能的单位。
它是一种DNA序列，在有些病毒中则是一种RNA 序列，它编码功能性蛋白质或RNA分子。
Genome 基因组：染色体组，一个生物体、细胞器或病毒的整套基因；例如，细胞核基因组，叶绿体基因组，噬菌体基因组。
2、相似性与同源性：所谓同源序列，简单地说，是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。
同源性可以用来描述染色体—“同源染色体”、基因—“同源基因”和基因组的一个片断—“同源片断”必须指出，相似性(similarity)和同源性(homology)是两个完全不同的概念。
相似性是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。
相似性本身的含义，并不要求与进化起源是否同一、与亲缘关系的远近、甚至于结构与功能有什么联系。
3、CDS与cDNA：cDNA序列：互补DNA序列，指的是mRNA为在逆转录酶的作用下将形成DNA 的过程。
CDS序列：编码序列,从起始密码子到终止密码子的所有序列。
4、数据库搜索和数据库查询：数据库查询：对序列、结构以及各种二次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找（又称数据库检索）。
数据库搜索：通过特定的序列相似性比对算法，找出核酸或蛋白质序列数据库中与检测序列具有一定程度相似性的序列。
搜索对象不是数据库的注释信息，而是序列信息。
二、判断题（20分）1、生物信息学可以理解为生命科学中的信息科学。
（√）2、DNA分子和蛋白质分子都含有进化信息。
（√）3、目前生命科学研究的重点和突破点的已完全转移到生物信息学上，已不需要实验做支撑。
（×）4、生物信息学的发展大致经历了三个阶段：前基因组时代、基因组时代和后基因组时代。
（√）5、基因组与蛋白质组一样，都处于动态变化之中。
（×）6、蛋白质三维结构都是静态的，在行使功能的过程中其结构不会改变。
（×）7、生物信息学中研究的生物大分子主要是脂类和多糖。
生物数据库检索基本方法
生物数据库检索基本方法生物数据库是生物信息学研究的重要工具，可以存储和管理生物实验数据、基因组序列、蛋白质结构等丰富的生物信息资源。
生物数据库的检索方法多种多样，对于生物学研究者来说，熟练掌握生物数据库的检索技巧是进行生物学研究的基本要求之一、本文将探讨几种常用的生物数据库检索方法。
首先，关键字检索是最常用的数据库检索方法之一、用户可以通过输入关键字来相关的生物信息。
关键字可以是生物学的术语、基因名称、蛋白质名称等。
例如，在NCBI (National Center for Biotechnology Information)网站上，用户可以通过关键字数据库中的文章、序列、蛋白质等信息。
在关键字检索中要注意选择合适的关键字和结合逻辑运算符，如“与”、“或”、“非”等，以提高结果的准确性。
其次，序列相似性是生物数据库检索的重要方法。
序列相似性可以通过比对查询序列与数据库中的序列进行相似性计算，找到与查询序列具有高度相似性的序列。
常用的序列相似性工具包括BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)、FASTA (Fast All)、Smith-Waterman等。
用户可以将待的序列输入到这些工具中，然后选择适当的数据库进行。
另外，数据库的交叉也是一种常用的检索方法。
交叉是指将一个数据库的结果与另一个数据库的结果进行对比和整合，在多个数据库中进行检索以获取更详细和全面的信息。
例如，在进行基因表达研究时，可以先在Gene Expression Omnibus (GEO)数据库中相关基因的表达数据，然后将结果与其他数据库中的信息进行整合，来进一步分析和解读实验结果。
最后，生物数据库的检索还可以借助于一些专门的数据库检索工具和软件。
这些工具和软件通常提供更高级、更专业的功能和功能，可以更有效地检索生物数据库中的信息。
例如，Ensembl、UniProt-GOA、Reactome 等数据库不仅提供了丰富的生物信息和数据，还提供了一系列分析工具和可视化工具，方便用户进行更深入的研究。
序列比对和数据库搜索讲解
查询序列中的重复片段
表3. BLAST的核酸数据库：
数据库
FASTA 的计算说明了一个重要事实：即使两条序列匹配的 p值较低，大数据库中对应的E值可以相当大。由于这个原 因，E值往往比p值更能反映实际情况。
敏感性和特异性
敏感性和特异性评价数据库搜索结果的最佳标准 是两个互补的测度。
假如E或p的阈值已经选定，则认为比阈值低的E 或p值的序列相似度是由意义的。通常我们把有意义 的相似序列叫做击中项。数据库搜索把数据库分割成 两个子集。击中项（阳性）和非击中项（阴性）。
序列相似性分析一般使用两种动态规划算法。 即Needleman-Wunsch 算法(全局联配) 和 Smith-Waterman算法（局部联配） 。
Needleman-Wunsch 算法查找的是序列间的全局相似 性，试图尽可能地覆盖整条序列，从某条序列的最 左端开始到最右端结束。
Smith-Waterman算法查找的是局部相似性，得出的联配 结果可能是只覆盖了每条序列的一小部分（局部）。
仿射法（A+ Bl）：A为空位开放罚分，B为空 位扩展罚分
蛋白质序列由表示20个天然存在的氨 基酸的字母组成。和核苷酸一样，蛋白质 序列也可以进行联配。
但由于蛋白质在进化过程中，不同氨基酸替代对蛋白 质功能和结构所造成的影响是不同的，所以粗糙的比对方 法仅仅用相同/不同来描述两个残基的关系，显然这种方 法无法描述残基取代对结构和功能的不同影响效果，缬氨 酸对异亮氨酸的取代与谷氨酸对异亮氨酸的取代应该给予 不同的打分。
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)
实验6 利用Blast 进行数据库相似性搜索
实验6 利用Blast 进行数据库相似性搜索一、实验目的本实验要求掌握Blast的基本比对方法，Blast 的参数设置及Blast 结果分析。
二、实验工具Blast 程序：/BLAST/或 ／。
三、实验作业1 ．对于查询同源性较远的相似性序列，采用蛋白质查询为什么比DNA 好？答、蛋白质序列是直接与生物功能相关，其序列才能直接的显示物种间的同源性1、由于同源性较远，原核与真核生物的基因结构不同，真核生物基因结构中包括有内含子在蛋白质结构中不会含对应的氨基酸序列；2、由于物种的密码子的扩张、无义密码子的重定义以及密码子的偏好性的差异等导致具有相似氨基酸序列，其DNA的比对结果可能差异较大；3、当前生物学较多的生物技术尚未解决，如四核苷酸决定一氨基酸或者五核苷酸决定一氨基酸等未解决的机制等，导致CDS区按照软件既定程序预测到的氨基酸之间存在差异。
2 . PsiBlast 优点在于能搜索同源性较远的相似序列，它的不足之处是什么？答：特异位点迭代对比程序在蛋白质数据库中循环收索查询蛋白质，所有多次迭代比对，直到前一次psiblast发现的统计显著蛋白值序列整合成新计分矩阵，通过多次迭代比对，知道不在发现统计学显著的蛋白质。
其高敏感性的特点为收索直系同源蛋白提供线索。
不足之处同源性直接相关的结构域会因大部分非结构域的可变区大量突变或恢复突变影响物种同源性的分析。
3 ．已知如下序列：aatcaacaaa acttatcatt caatatctcg ccgcaagaac aaatcgtcat tcccaagtcgaacaaatgat tgttgaatct tctccaatct tggaagcttt tggtaatgca aaaacaattagaaataataa ctcttctaga tttggtaaat ttattgaaat tcaatttaat agagaaggtcatatttctgg tgctagaatt ataaattgta agtttttcca gaaaaaaaag aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa aaattgagta ttaatatttt tttatttcac tttttttttt catcaaccct cttgtcaaaa ttttttattt tttttatttc tacaaattct atcaaaccat accaaaaaaa aaaaagaett attagaaaaa tctagaattt cacatcaagc tagttca利用blastn 程序，nr 数据库进行数据库搜索，解释第二条alignment 结果含义并指出编码的是何种蛋白质。
面向生物信息学的序列相似性搜索算法研究
面向生物信息学的序列相似性搜索算法研究序列相似性搜索算法在生物信息学研究中具有重要的应用价值。
直接将生物序列全部比对的复杂度很大，因此需要一些列较为精确、高效且适应性强的搜索算法。
一、相似性搜索算法简介序列相似性搜索算法是将两个生物序列进行比对，找出其中相似区域的算法。
其可以通过基于词语的方法、像滑动窗口、前缀树和哈希等方法进行搜索。
Bowtie算法是一种常用的基于词语的算法。
其可以在快速比对基因组来自DNA测序的短读（Reads）时得到高效的应用。
由于比对是一个重复性很高的过程，因此许多算法都采用了索引的策略。
而代码之家保障后继代码高效可维护性可以节省coder大量的时间成本。
二、基于编辑距离的算法编辑距离指的是两个序列之间由一个变为另一个所需的最少编辑操作次数。
编辑操作包括插入一个字符、删除一个字符或将一个字符替换为另一个字符。
常用的基于编辑距离的算法有Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
这两种算法同属动态规划算法，可以用来发现两个序列的局部相似区域和全局相似区域，不过Smith-Waterman算法是针对局部相似性而设计，而Needleman-Wunsch算法能够用于全局比对。
三、BLAST算法BLAST算法是一种比对算法家族，能够用于比对两个序列之间的相似度。
BLAST的全称是“Basic Local Alignment Search Tool”，大致意思是基于局部比对的搜索工具，而全称中fast意味着BLAST是一种快速算法。
BLAST算法通常分为基于蛋白质序列的BLASTP和基于核酸序列的BLASTN 两个版本。
BLAST算法通过对查询序列和库序列进行预处理，可以快速地检索数据库中与查询序列相似的序列。
BLAST算法速度快的同时，由于其使用了较少的匹配信息，可能会导致错误的比对结果。
因此在一些特定要求较高的任务中应该考虑使用其它算法。
四、结合多个算法的比对策略考虑到每个算法都有自身的优点和局限性，我们可以采用一些结合多个算法的比对策略。
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
9
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
生物信息学应用：序列比对与数据库搜索汇总
250PAM突变概率矩阵(Dayhoff等,1979)
*表中数值均乘以了100；
BLOSUM矩阵
BLOSUM（ Blocks substitution matrix）矩阵
Dayhoff模型假设基于全序列，且蛋白质序列各部位进化的 速率 是均等的。但事实上并非如此，因为保守区的进化速率
分析物种的进化
48条染色体〔24对） 黑猩猩细胞色素C的氨基酸顺序与人类的相同
Pan troglodytes chr22
神经功能相关基因NCAM2和GRIK1黑猩猩中大片段DNA缺失
语言能力相关基因FOXP2序列在人-黑猩猩间存在两个氨基酸的差异
Homo Sapiens chr21 46条染色体〔23对）
序列１（待测序列）： 序列２（目标序列）：
ATCTG ||| | ATCAG
序列比对目的和实现方法
目的：通过寻找序列间的最佳匹配，判断序列间 的相似性程度
实现方法：依据打分系统，利用算法寻找最佳匹配
打分系统
打分矩阵 空位罚分
寻找最佳匹配的算法
打分系统---打分矩阵
打分矩阵（scoring matrix）
9 match
Key point 2,打分方式
序列１（待测序列）： 序列２（目标序列）：
ATCTG ATCAG
Match 2, mismatch -1, gap 0
8分
Match 2, gap -1, mismatch 0
序列１（待测序列）： 序列２（目标序列）：
ATC_TG ||| | ATCA_G
Global vs. Local
序列比对中的两个关键点
Key point 1,对齐方式
生物信息学期末复习题
9)预测基因的一般步骤是什么？答案：⑴获取DNA目标序列⑵查找ORF并将目标序列翻译成蛋白质序列，利用相应工具查找ORF并将DNA序列翻译成蛋白质序列⑶在数据库中进行序列搜索，利用BLAST进行ORF核苷酸序列和ORF翻译的蛋白质序列搜索⑷进行目标序列与搜索得到的相似序列的全局对比⑸查找基因家族进行多序列比对，获得比对区段的基因家族信息⑹查找目标序列中的特定模序，分别在Prosite、BLOCK、Motif数据库中进行profile、模块（block）、模序（motif）检索⑺预测目标序列蛋白质结构，利用PredictProtein（EMBL）、NNPREDICT等预测目标序列的蛋白质二级结构。
15)在基因组序列分析方面，科学家关注哪些信息？答案：就人类基因组而言，编码区域在人类基因组所占的比例不超过3%。其余97%是非编码序列。对于非编码序列，人们了解得比较少，尚不清楚其含义或功能。然而，非编码区域对于生命活动具有重要的意义。这部分序列主要包括内含子、简单重复序列、移动元件（mobile element）及其遗留物、伪基因（pseudo gene）等。
3)简要介绍FASTA序列格式答案：FASTA格式，又叫Pearson格式，是最简单的，使用最多的格式。它的基本形式分为三个部分：⑴第一行：大于号（﹥）表示一个新的序列文件的开始，为标记符。后面可以加上文字说明，gi号，GenBank检索号，LOCUS名称等信息。⑵第二行：序列本身，为DNA的标准符号，通常大小写均可。⑶结束：无特殊标志，但建议多留一个空行，以便将序列和其他内容区分开。
16)为什么要进行序列片段组装？在进行序列片段组装时会遇到哪些问题？答案：大规模基因组测序得到待测序列的一系列序列片段，这些序列片段覆盖待测序列，序列片段之间也存在着相互覆盖或者重叠。遇到的问题：碱基标识错误；不知道片段的方向；存在重复区域；缺少覆盖。
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AGCACACA ACACACTA
s: AGCACACA t: ACACACTA score (s，t）= 5
序列比对的目的是寻找一个得分最大（或代价最小）的比对。
序列两两比对的基本算法
首先生成两个序列所有可能的比对 分别计算代价函数 挑选一个代价最小的比对作为最终结果 本质问题：优化 策 略：动态规划算法
-4 -4 -4 -4 5 -4 -4 5
（2）蛋白质打分矩阵（替换矩阵）
PAM矩阵 PAM矩阵
BLOSUM矩阵 BLOSUM矩阵
PAM30
BLOSUM45 BLOSUM62 BLOSUM80
PAM70
PAM250
PAM矩阵(Point accepted mutation matrices)
homologs, domains, motifs
Gene identification, validation
Multiple alignment
Structure comparison, modelling
RNA sequence, structure, function
Interaction networks
同源性与相似性间的关系
同源性（homology）
由某一共同祖先经趋异进化而成。包括 直向/直系同源(Orthologs)与横向/旁系 同源(paralogs)
描述对象：染色体—“同源染色体”
基因—“同源基因” DNA片断—“同源片段”
相似性（similarity）
序列比对过程中，用来描述检测序列
1、局部比对
----AGCT---ATGCAGCTGCTT
目标: 使序列最大匹配，不计前缀的得分, 也不计删除后缀的得分
序列S: 序列t: - - - - AGCT - - - ATGCAGCTGCTT
2、准全局比对
准全局比较：在评价序列比对时不计终端“空缺” （end space，或空位）的得分或代价
Human genetics, SNPs
DBD
Therapeutics, drug design
insertion domain
Therapeutics, drug discovery LBD
Julie Thompson – IGBMC
binding sites / mutations
多重序列比对目的：
序列1 长度为18 序列2 长度为8
（a）准全局比对：6个匹配，
1个错配，1个空位
（b）全局比对：8个
3、连续空位
K 阶空位 — K个连续的空位字符 “-” ATG-A-T-C-A-G ATG-----ATCAG ATGCAGTGCAATG ATGTTTTTATCAG 空位罚分 生物学意义 “插入” 或“删除” 突变 突变次数 连续空位可能对应于一次突变 非连续空位对应于 多次突变
ACGCCTG
序列比对的打分系统
（1）核酸打分矩阵
设DNA序列的字母表为 = { A，C，G，T }
a. 等价矩阵 b. BLAST矩阵 c. 转移矩阵
表3.1 等价矩阵表 A A T C G 1 0 0 0 T 0 1 0 0 C 0 0 1 0 G 0 0 0 1 A T C G 表3.2 BLAST矩阵 A 5 -4 -4 -4 T -4 5 -4 -4 C G A T C G 表3.3 转移矩阵 A 1 -5 -5 -1 T -5 1 -1 -5 C -5 -1 1 -5 G -1 -5 -5 1
Smith-Waterman算法：在Needleman-Wunsch
算法基础上发展而来的一种局部比对算法。
两种算法均可以用于核酸和蛋白质序列。在给定空位罚值和替换矩阵情况 下，它们总是能给出具有最高比对值的排列。
双序列比对及基本操作
双序列全局比对工具——Needle的使用
1、输入序列
2、设置参数
序列比对的基本过程
序列比对的数学模型
序列比对的经典算法
序列比对的实施方法
序列比对的数学模型
序列比对依赖于数学模型(Model)
不同的模型，从不同角度反映序列的特性，如结构、功能、 进化关系等。不能说一个模型一定比另一个模型好，只能说 它们是从某个角度反映了序列的生物学特性。
此外，同一模型的不同参数，也可能导致比对结果的不同
映序列间相似性关系及其生物学特征。
序列比对的根本任务：
寻找序列之间的相似性 辨别序列之间的差异
序列比对的目的：
相似序列 相似的结构，相似的功能 判别序列之间的同源性
推测序列之间的进化关系
序列同源性与相似性
同源性（homology）
相似性（similarity）
定义 描述方法
>=62%相同的序列组成的串对应BLOSUM62矩阵
BLOSUM62矩阵
空位罚分 Gap penalties
线性空位罚分（linear gap penalty）
罚分公式： G * n
其中 • • G 是空位罚分值 n 空位的长度
仿射空位罚分（affine gap penalty）
罚分公式： G+L*n
与目标序列之间相同DNA碱基或氨基
酸残基所占比例。
相似性本身，并不要求比较对象之间是否存在进化起源、 不考虑亲缘关系的远近以及结构与功能间的联系。
序列相似性描述的方式 定性描述 定量描述
相似度similarity:其值越大,序列越相似
相似性与同源性间的关系
同源序列一般相似 相似性可以反映同源性
基于进化的点突变模型
证据：编码相同蛋白质的基因随着进化发生分歧，相似度降低。
PAM1就是一个进化的变异单位, 即1%的氨基酸改变，PAM120矩阵用 于比较相距120个PAM单位的序列。
分析同源蛋白在进化中氨基酸变化的可能性 根据进化距离采用相应的PAM 矩阵
序列相似度 = 40% 50% 60% 14－27％
P-A--W-HEAE
序列比对结果分值计算过程：
考虑比对的残基是否相同 打分矩阵 空位罚分
考虑比对的残基是否相似
空位插入需要赋予不同分数
序列比对的经典算法
算法（Algorithm）：为解决一个问题而采取的方法和步骤，
就称为算法。
Needleman-Wunsch算法：整体比对算法，最佳
比对中包括了全部的最短匹配序列。
其中 •G是空位开放罚分（gap-opening penalty） •L是空位延伸罚分（gap-extension penalty）
•n是空位长度
•G>L
第二节
概述
序列两两比对
基本算法
局部比对 准全局比对 空位
序列的两两比对
序列两两比对（Pairwise Sequence Alignment） 按字符位置重组两个序列，使得两个序列达到一样 的长度。
|
打分矩阵 = PAM120
|
PAM80
|
PAM 60
|
PAM250
PAM250
A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V
•各个氨基酸本身的替换频率最大
2 •氨基酸本身的替换频率越高表示该氨基酸 -2 6 在自然界中比较少 0 0 2 0 -1 2 4 •正值表示氨基酸之间的替换频率大 -2 -4 -4 -5 12 0 1 1 2 -5 4 •负值表示氨基酸之间的替换频率小 0 -1 1 3 -5 2 4 1 -3 0 1 -3 -1 0 5 -1 2 2 1 -3 3 1 -2 6 -1 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -3 -2 5 -2 -3 -3 -4 -6 -2 -3 -4 -2 -2 6 -1 3 1 0 -5 1 0 -2 0 -2 -3 5 -1 0 -2 -3 -5 -1 -2 -3 -2 2 4 0 6 -3 -4 -3 -6 -4 -5 -5 -5 -2 1 2 -5 0 9 1 0 0 -1 -3 0 -1 0 0 -2 -3 -1 -2 -5 6 1 0 1 0 0 -1 0 1 -1 -1 -3 0 -2 -3 1 2 1 -1 0 0 -2 -1 0 0 -1 0 -2 0 -1 -3 0 1 3 -6 2 -4 -7 -8 -5 -7 -7 -3 -5 -2 -3 -4 0 -6 -2 -5 17 -3 -4 -2 -4 0 -4 -4 -5 0 -1 -1 -4 -2 7 -5 -3 -3 0 10 0 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -1 -2 4 2 -2 2 -1 -1 -1 0 -6 -2 4 A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V
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
多序列比对的用途
对在系统发生与进化分析中发挥着重要作用 可以用于功能预测（同源预测法） 可应用于蛋白质结构预测 有助于发现基因家族或蛋白质家族的序列特 征
多序列比对工具 －clustalX
Clustal是一个单机版的基于渐进比对的 多序列比对工具，由Higgins D.G. 等开发。 有应用于多种操作系统平台的版本，包括 linux版，DOS版的clustlw，windows版 本的clustalx等。
两类数学模型:
全局比对（Global alignment）: 序列的整体
局部比对（Local alig白质功能位点往往由较短的序列片段组成，这些序列相
当保守，尽管在序列的其它部位可能有插入、删除或突变。 局部比对往往比整体比对具有更高的灵敏度，其结果更具 生物学意义。
BLOSUM矩阵（Blocks Amino Acid Substitution Matrices）