多序列比对
多序列比对结果美化作图
还将介绍一些常用的可视化指标ຫໍສະໝຸດ 图形类型，如柱 状图、线图和网络图等。
02 多序列比对基本概念
序列比对定义
序列比对是将两个或多个序列进行比 较，找出它们之间的相似性和差异性 的过程。在生物信息学中，序列通常 指的是核酸序列或蛋白质序列。
序列比对的目的是为了找出不同序列 之间的相似区域和变异位点，从而揭 示它们之间的进化关系和功能差异。
突出关键区域
对于关键的变异位点和序列相似/相异 区域，可以适当调整间距以增强其视 觉效果。
使用不同颜色标记
区分不同序列
使用不同的颜色标记可以轻松地区分不同的序列，使比对结 果更加直观。
高亮变异位点
将变异位点或特定区域标记为不同的颜色，可以突出显示这 些重要信息。
添加注释和标签
注释说明
在比对结果中添加注释，对特定区域 或变异位点进行解释和说明，有助于 更好地理解比对结果。
感谢您的观看
多序列比对结果美化作图
目 录
• 引言 • 多序列比对基本概念 • 序列比对结果美化技巧 • 实际应用案例 • 常见问题与解决方案 • 未来展望与研究方向
01 引言
目的和背景
目的
多序列比对是生物信息学中常用的技术，用于比较多个序列的相似性和差异性。 为了直观地展示比对结果，需要将比对数据转化为可视化图形。
无法找到合适的比对算法
总结词
无法找到合适的比对算法可能是由于缺乏专 业知识或经验，以及对算法的了解不足所导 致。
详细描述
在进行多序列比对时，需要了解各种算法的 优缺点和适用范围，并根据实际情况选择合 适的算法。可以通过阅读相关文献、参加专 业培训或寻求专业人士的帮助来提高自己的 专业知识和经验，以便更好地选择和应用比 对算法。
多序列比对 兼并碱基
多序列比对兼并碱基
多序列比对是一种用于比较多个生物序列之间相似性和差异性的方法。
在生物信息学中，多序列比对是一项重要的工具，可以帮助研究人员理解不同物种、不同个体或不同基因之间的相似性和变异性。
兼并碱基则是指在比对过程中，为了提高比对的准确性和可靠性，可能会对序列进行一些碱基的合并或调整。
在进行多序列比对时，首先需要收集一系列相关的生物序列，这些序列可以是DNA、RNA或蛋白质序列。
然后，利用计算机算法将这些序列进行比对，找出它们之间的相似性和差异性。
在比对的过程中，可能会出现一些碱基不完全匹配的情况，这时就需要进行兼并碱基的处理，以确保比对结果的准确性。
兼并碱基的处理可以包括插入或删除碱基，或者将不完全匹配的碱基进行调整，使得序列之间的匹配更加准确。
这样可以避免在比对过程中出现误差，提高比对结果的可靠性。
通过多序列比对和兼并碱基的处理，研究人员可以更好地理解不同生物序列之间的相似性和差异性，进而深入探究生物进化、基因功能和疾病机制等重要问题。
因此，多序列比对和兼并碱基在生
物信息学研究中具有重要的应用价值，为我们揭示生命的奥秘提供了有力的工具和方法。
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。
生物信息学中的多序列比对方法
生物信息学中的多序列比对方法生物信息学是一门研究生命科学数据的计算机科学学科，主要用于从大量基因组、蛋白质组、代谢组等生命组学数据中发现、分析和研究基因、蛋白质、代谢途径等生命过程的规律。
其中的多序列比对（Multiple Sequence Alignment，MSA）技术是一个比较重要的研究方法，其主要应用于多种生物信息学研究方向，如物种分类、基因结构和功能研究、蛋白质结构和功能研究等。
本文就生物信息学中的多序列比对方法进行简要介绍。
一、多序列比对的意义及难点多序列比对是将多条生物序列进行比对，在把它们对齐之后确定它们之间的共同位点及其差异位点的过程，从而分析出序列间的相似性和异质性等结构、功能上的关联。
这一过程主要分为四步：选择序列、生成比对矩阵、进行比对分析和生成比对结果。
通过多序列比对可以揭示序列进化、注释微小RNA、寻找共同结构域、定位功能残基等关键性生物学问题。
多序列比对的难点主要包括以下几个方面：（1）大数据量。
由于生物序列的数据量是非常庞大的，比如对于人和马之间的比对，需要对他们的约3000万个碱基进行比对，而且每个人的基因组或每个生物的蛋白质组都是高度复杂和大量重复的，因此进行多序列比对的计算复杂度非常大，需要使用高效的计算方法，充分利用计算资源。
（2）序列多样性。
生物序列相互之间具有高度的多样性，包括同一物种内的不同个体、不同物种之间的比对和不同基因家族的比对等，这些差异给多序列比对带来很大的挑战，需要使用不同的比对算法、策略和参数，才能得到最优的结果。
（3）精度和可信度。
生物序列不同的比对方法可能会得到不同的结果，因此必须对比和评估多种方法的参数和性能指标，同时要考虑到数据的来源、质量和格式等，以提高比对结果的精度和可信度。
（4）效率和实时性。
多序列比对通常是大数据、高计算量的任务，因此需要使用高性能计算环境或分布式计算架构，同时要考虑到任务的时间复杂度、并行度和负载均衡等问题，从而提高比对效率和实时性。
多序列比对
的序列，结果不理想。
• 目前应用最广的多序列比对算法。
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ClustalW2
• （ /Tools/msa/clustalw2 ）目前应用 最广的多序列比对工具。 • 3个步骤：
1.) Construct pairwise alignments（构建双序列比对）
0 1 A 0 1 A 1 -2 A 2 T 3 T 3 G 3 -4 C 4 C
x coordinate y coordinate
--
A
T
G
C
•
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Alignment Paths
• Align 3 sequences: ATGC, AATC,ATGC
0 1 A 0 1 A 0 0 1 -2 A 1 2 T 3 T 2 3 G 3 -3 4 C 4 C 4
之前我们进行的是序列与序列的比对。 Can we align a sequence against a profile?
Can we align a profile against a profile?
Profile和pattern都可以表示多序列比对，哪个更好？
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Multiple Alignment: 贪婪算法
v1 v2 v3 v4
v1,3 v1,3,4 v1,2,3,4
Calculate: = alignment (v1, v3) = alignment((v1,3),v4) = alignment((v1,3,4),v2)
• 之前进行的是双序列比对
• 如果多个序列进行比对呢？ 如何进行？
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Multiple Alignment versus Pairwise Alignment
多序列比对方法
多序列比对方法多序列比对是生物信息学中一个常见的分析方法，用于比较多个序列之间的相似性和差异性。
本文将介绍多序列比对的基本原理、常用方法和软件工具，以及其在生物学研究中的应用。
一、多序列比对的基本原理多序列比对是指对多个生物序列进行比较和分析。
生物序列可以是蛋白质序列、DNA序列或RNA序列等。
多序列比对的主要目的是确定序列之间的保守区域和变异区域，并发现序列之间的结构和功能相关性。
多序列比对的基本原理是通过构建序列之间的相似性矩阵，确定最佳的比对结果。
相似性矩阵用于测量两个序列之间的相似性，通常使用BLOSUM、PAM或Dayhoff矩阵等。
基于相似性矩阵和动态规划算法，可以计算序列之间的最佳比对路径，以及比对的得分。
二、常用的多序列比对方法1. 基于全局比对的方法：该方法适用于序列之间的整体相似性比较，常用的算法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
这两种算法都采用动态规划策略，通过计算各种可能的比对路径来确定最佳比对结果。
全局比对方法的主要缺点是在序列相似性较低的情况下，比对结果可能不准确。
2. 基于局部比对的方法：该方法适用于序列之间的部分相似性比较，常用的算法有BLAST和FASTA。
局部比对方法主要通过搜索局部相似片段来进行比对，可以提高比对的敏感性和准确性。
BLAST和FASTA是两种常用的快速局部比对工具，可以快速比对大规模序列数据库。
3. 基于多重比对的方法：该方法适用于多个序列之间的比较和分析，常用的算法有ClustalW和MAFFT。
多重比对方法通过构建多个序列的比对结果，可以识别序列之间的共同保守区域和变异区域，以及序列的结构和功能相关性。
ClustalW和MAFFT是两种常用的多重比对工具，具有较高的准确性和可靠性。
三、常用的多序列比对软件工具1. ClustalW：ClustalW是一个常用的多重比对软件，主要用于比对蛋白质和DNA序列。
第五章 多序列比对
p78的所有得对于所得到的多重序列比对我们往往需要进行归纳分析总结这些序列的特征或者给出这些序列共性的表示hlvvgvlvggnlvvlhclvvhcl1保守序列表示序列每个位置上最可能出现的字符或者所有可能出现的字符atntscp表示在的每一列上各种字符出现的概率分布a代表字母表pjk代表字母表a中第k个字符在第列出现的概率
六、统计特征分析
• 对于所得到的多重序列比对，我们往往需要进行归纳分析， 总结这些序列的特征，或者给出这些序列共性的表示
—H—LVV G—VLVG GN—LVV LHCLVVHCL--
（1）保守序列 表示序列每个位置上最可能出现的字符（或者所有可能出 现的字符） ATNTSC (N - A,T,C,G ; S - G,C)
前趋节点的个数等于2k - 1
假设以k维数组A存放超晶格，则计算过程如下： a[ 0, 0, … ,0 ] = 0
a[ i ] = max {a[ i - b ] + SP-score(Column(s, i, b))}
Colum n ( s , i , b ) (c j ) j k s j [i j ] cj
6
-5 -16 -27 -38
-16
-27
多序列比对：最优算法
多项式时间复杂度：≤O(n3) 三条序列：时间复杂度：O(lmn) = O(n3)
[理学]多序列比对_OK
![[理学]多序列比对_OK](https://img.taocdn.com/s3/m/0edc65b2be1e650e53ea99d5.png)
nment for all possible pairs involved.
• 计算机程序自动比对 • 通过特定的算法（如穷举法，启发式算法等），由计算机程 序自动搜索最佳的多序列比对状态。
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穷举法
• 穷举法（exhaustive alignment method）
• 将序列两两比对时的二维动态规划矩阵扩展到多维矩阵。即用 矩阵的维数来反映比对的序列数目。这种方法的计算量很大， 对于计算机系统的资源要求比较高，一般只有在进行少数的较 短的序列的比对的时候才会用到这个方法
• DCA (Divide-and-Conquer Alignment）：a web-based program that i s semiexhaustive http://bibiserv.techfak.uni-bielefeld.de/dca/
12
启发式算法
• 启发式算法（heuristic algorithms）：
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第二节 多序列比对程序及应用
• Progressive Alignment Method • Iterative Alignment • Block-Based Alignment
14
1、Progressive Alignment Method
• Clustal: • Clustal，是由Feng和Doolittle于1987年提出的。 • Clustal程序有许多版本
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从双序列比对引入多序列比对的概念
• 双序列比对可以用两行的矩阵来表示。 • 同理，3个序列的比对可以用3行的矩阵表示。 A T _ G C G _ A _ C G T _ A A T C A C _ A
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比对 = 。。。路径
• Align 3 sequences: ATGC, AATC,ATGC
x coordinate y coordinate z coordinate
--
Aห้องสมุดไป่ตู้
T
G
C
• 比对结果在(x,y,z) 空间中的路径:
(0,0,0)(1,1,0)(1,2,1) (2,3,2) (3,3,3) (4,4,4)
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比对三条序列
sink • 与比对两条序列相同的策略 • 使用一个三维矩阵（三维网
• si,j,k = max
• (x, y, z) 是 3-D 打分矩 阵中的元素。 如果比对k条蛋白质序列，记分矩阵是？迭 代公式的方程个数是？
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多序列比对运行时间
• 对于3条长n的序列，算法的时间复杂度是7n3;
O(n3) • 对于k条序列，时间复杂度是(2k-1)(nk); O(2knk) • 结论: 动态规划法虽然可以直接从2维问题推广到 高维问题，但是算法是指数复杂度的。
格图），每个坐标轴代表一 个序列。
• 对于全局比对，就是从起点
到终点的一条曲线。
source
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双序列比对的曼哈顿网格
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Manhattan Tourist Problem（曼哈顿游客问题）
Manhattan represented as a graph with weighted edges。
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曼哈顿悬日
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2-D vs 3-D 比对网格
source V
W
2-D 矩阵
3-D 矩阵
sink
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2-D cell versus 3-D Alignment Cell
In 2-D, 3 edges in each unit square In 3-D, 7 edges in each unit cube
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3-D 比对单元的结构
(i-1,j-1,k-1) (i-1,j-1,k) (i-1,j,k-1)
(i-1,j,k)
(i,j,k-1) (i,j-1,k-1) (i,j-1,k) (i,j,k)
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Multiple Alignment: Dynamic Programming
si-1,j-1,k-1 + (vi, wj, uk) si-1,j-1,k + (vi, wj, _ ) si-1,j,k-1 + (vi, _, uk) si,j-1,k-1 + (_, wj, uk) si-1,j,k + (vi, _ , _) si,j-1,k + (_, wj, _) si,j,k-1 + (_, _, uk)
A
--
T
G
C
A
A
T
--
C
--
A
T
G
C
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比对路径
• Align 3 sequences: ATGC, AATC,ATGC
0 1 A 1 -2 T 3 G 4 C
x coordinate
A
A
T
--
C
--
A
T
G
C
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比对路径
• Align 3 sequences: ATGC, AATC,ATGC
0 1 A 0 1 A 1 -2 A 2 T 3 T 3 G 3 -4 C 4 C
x coordinate y coordinate
--
A
T
G
C
•
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Alignment Paths
• Align 3 sequences: ATGC, AATC,ATGC
0 1 A 0 1 A 0 0 1 -2 A 1 2 T 3 T 2 3 G 3 -3 4 C 4 C 4
Multiple Sequence Alignment
1
Outline
• 一、多序列比对的基本概念与意义 • 二、多序列比对的算法（clustalW）
• 三、软件应用：ClustalW的使用
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一、多序列比对的基本概念与意义
• 多序列比对与双序列比对
• 之前进行的是双序列比对
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多序列比对与双序列比对
• 之前进行的是双序列比对
• 如果多个序列进行比对呢？ 如何进行？
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Multiple Alignment versus Pairwise Alignment
• 之前进行的是双序列比对 • 如果多个序列进行比对呢？ 如何进行？
• 多序列比对会比双序列比对 更敏感，揭示更多的信息。 （Multiple alignments can reveal subtle similarities that pairwise alignments do not reveal）
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二、多序列比对的算法
• • • • Progressive (ClustalW)——累进法 Iterative (MUSCLE) Consistency (ProbCons) Structure-based (Expresso)
/Tools/msa
GXW[YF][EA][IVLM]
复习一下该表达式的含义。
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多序列比对
• 多序列比对(multiple sequence alignment)：把2条以上可 能有系统进化关系的序列（相似度不一定很高）进行比对 的方法。相同或者相似的氨基酸残基排在同一列上，这些 对齐的残基在进化意义上是同源的：来自共同的祖先。并 且从结构角度，这些残基也是同源的。
4. 用于描述一个同源基因之间的亲缘关系的远近，是分子进化分 析中构建进化树的必须步骤。
5. 其他应用，如构建profile，PSSM矩阵，打分矩阵等。
6. 参考《生物信息学与功能基因组学》p305。
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一个例子
This insertion could be due to alternative splicing
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多序列比对的意义（部分）
1. 比较基因组学研究，不同物种中，许多基因的功能保守，序列 相似性较高，通过多条序列的比较，发现保守与变异的部分， 以便了解一个基因家族的基本特征，如motif，保守区域等。 （GXW[YF][EA][IVLM]） 2. 共表达基因的共有调控序列。 3. 寻找同物种个体之间单核苷酸多态性(SNPs)