生物信息学第二版 序列比对
(生物信息学)lecture04双序列比对
SAMtools软件
1
SAMtools是一个用于处理和分析序列对齐映射 （SAM）格式数据的生物信息学软件工具。
2
SAMtools软件提供了多种用于双序列比对的工 具，如SAMtools sort、SAMtools index和 SAMtools view等。
BLAST软件具有高效、准确和灵活的特点，广泛应用于生物信息学领域的序列比对 和相似性搜索。
GATK软件
GATK（Genome Analysis Toolkit）是一个用于分析高通量测序数据的生 物信息学软件工具集。
GATK软件提供了多种用于双序列比对的工具，如Smith-Waterman算法 和Burrows-Wheeler变换等。
药物作用机制研究
通过比对药物作用前后的基因或蛋白质序列，分析药物对生 物分子的影响和作用机制，有助于深入理解药物的作用原理 和潜在副作用。
05
双序列比对的挑战与未来发展
数据规模与计算复杂度
数据规模
随着测序技术的快速发展，产生的序列数据量呈指数级增长，给 双序列比对带来了巨大的挑战。
计算复杂度
双序列比对的算法复杂度较高，尤其是在处理大规模数据时，需 要消耗大量的计算资源和时间。
通过比对患者与健康人的基因序列，寻找与疾病相关的基因变异位点，有助于定位和阐明疾病发生的分子机制。
药物靶点发现
通过比对不同物种的基因或蛋白质序列，寻找与药物分布、活化等相关的靶点，有助于发现新的药物候选分子。
药物发现与设计
药物靶点筛选
通过比对已知药物靶点序列与数据库中的序列，筛选出潜在 的药物靶点，有助于发现新的药物作用机制和候选药物。
生物信息学中的序列比对和蛋白质结构预测
生物信息学中的序列比对和蛋白质结构预测生物信息学为生物学这一学科带来了新的思路、新的研究方法和新的发现方式。
生物信息学中的序列比对和蛋白质结构预测这两个技术，尤其是相对较新的蛋白质结构预测技术，已经逐步成为生物学研究中不可或缺的工具。
一、序列比对序列比对是指将两条或多条生物序列进行比较，从而寻找它们之间的相似性和差异性。
序列比对的目的是发现序列之间的同源性，即它们是否来自同一个起源，并推断该序列的结构和功能。
序列比对方法分为两种：全局比对和局部比对。
全局比对将整个序列与另一个序列比较，适用于相似性较高的序列。
局部比对将序列中一部分与另一个序列进行比较，适用于相似性较低的序列。
序列比对有一系列的算法，其中最常用的是Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法和BLAST算法。
这些算法的优缺点不同，需要根据具体情况进行选择。
序列比对在生物学研究中具有广泛的应用，例如基因诊断、基因组比较、进化研究等。
二、蛋白质结构预测随着生物学技术的不断发展，越来越多的蛋白质序列被解析出来，但是蛋白质的结构往往无法通过实验方法获得。
这就需要一种新的理论和技术来对蛋白质的结构进行预测，以便更好地理解其分子机理和功能。
蛋白质结构预测是指通过计算机模拟和预测技术，基于蛋白质序列，推断出蛋白质的三维结构。
目前的蛋白质结构预测技术主要分为三种：基于模板的预测、基于物理性质的预测和基于机器学习的预测。
基于模板的预测是将已知的蛋白质结构模板应用于相似性较高的蛋白质序列中。
基于物理性质的预测是通过基本物理原理和化学原理来预测蛋白质结构。
基于机器学习的预测是通过对大量已知的蛋白质结构和序列进行训练，构建模型以对未知序列进行预测。
虽然目前的蛋白质结构预测技术面临许多挑战和限制，但是通过不断的研究和改进，它已经成为了分子生物学研究和药物研发中不可或缺的工具。
结语生物信息学为生物学研究带来了新的思路和方法。
序列比对和蛋白质结构预测是这一领域中的两个非常重要的技术。
生物信息学-序列比对-实验报告
姓名
学号
专业年级
基础学院生物信息学教研室
题目
序列比对
日期
实验者
一、实验目的
掌握BLAST 2的使用和功能
了解点阵法进行双序列比对的优点
二、实验器材
电脑
三、方法与步骤
见下文
四、结果与讨论
1，例题中其它的最佳比对结果
2，用动态规划法找出两序列的所有最佳比对，要求写出详细过程。打分矩阵采用{（4，－3，－4}，即匹配得4分，不匹配得－3分，空位得－4分。序列1：AAAG，序列2：ACG。
61 GCCCCGGCTCAGGGCCAAGAACAGATGAGACAGCTGAGTGATGGGCCAAACAGGATATCT
121 GTGGTAAGCAGTTCCTGCCCCGGCTCGGGGCCAAGAACAGATGGTCCCCAGATGCGGTCC
序列2与序列3比对：两者为反向互补序列，可以发现可能的发夹状结构。
（1）给动态规划矩阵赋初值
0
A
A
A
Gபைடு நூலகம்
0
0
-4
-8
-12
-16
A
-4
C
-8
G
-12
（2）按照最优分的递归算法填充动态规划矩阵
0
A
A
A
G
0
0
-4
-8
-12
-16
A
-4
4
0
-4
-8
C
-8
0
1
-3
-7
G
-12
-4
-3
2
1
（3）从最后一个单元格开始，回溯最优化比对路径
生物信息学中的序列比对算法分析与优化
生物信息学中的序列比对算法分析与优化序列比对是生物信息学中一项重要的技术与方法，用于研究生物序列之间的相似性和差异性。
比对的准确性和效率直接影响到后续的功能注释、进化分析和结构预测等生物学研究。
本文将对生物信息学中的序列比对算法进行分析与优化，探讨不同算法的原理、优缺点以及改进方法。
一、序列比对算法的原理序列比对算法的基本原理是通过寻找序列之间的共同特征来衡量它们之间的相似性。
常用的序列比对算法包括全局比对、局部比对和多序列比对，采用的算法包括动态规划、贪心算法和快速搜索算法等。
1. 全局比对全局比对算法用于比较两个序列的整个长度，并给出最佳的匹配结果。
最常用的算法是Needleman-Wunsch算法，其基本思想是通过动态规划的方法，计算出一个最优的比对方案。
全局比对适用于两个序列相似度较高的情况，但计算复杂度较高，对大规模序列比对不太适用。
2. 局部比对局部比对算法用于比较两个序列的一部分，并给出最佳的局部匹配结果。
最常用的算法是Smith-Waterman算法，其基本思想是通过动态规划的方法，计算出所有可能的局部比对方案，并选择得分最高的方案作为最佳匹配结果。
局部比对适用于两个序列相似度较低的情况，可以发现较短的共同片段。
3. 多序列比对多序列比对算法用于比较多个序列之间的相似性，常用于进化分析和亲缘关系推断等研究。
最常用的算法是CLUSTALW算法，其基本思想是通过多次的全局比对和局部比对，逐步构建多个序列的比对结果。
二、序列比对算法的优缺点不同的序列比对算法在准确性、效率和适用范围等方面有不同的优缺点。
1. 全局比对的优缺点全局比对算法可以找到两个序列的所有匹配段，准确度高；但计算复杂度高，对于大规模序列比对的时间和空间开销较大。
2. 局部比对的优缺点局部比对算法可以找到两个序列的相似片段，准确度高；但由于需要计算所有可能的局部比对，计算复杂度较高，对于大规模序列比对的时间和空间开销较大。
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。
5、生物信息学序列比对
PAM-1
Protein substitution matrices 蛋白替换矩阵
BLOSUM250 matrix:
• Positive scores on diagonal (identities)
• Similar residues get higher scores
• Dissimilar residues get smaller (negative) scores
第一位点
A A
A
A -
得分 +1 -1 -1
剩余序列
CTCG CAGTAG
ACTCG CAGTAG
CTCG ACAGTAG
Dynamic Programming 动态规划法求解序列比对
• 序列1： ACTCG • 序列2： ACAGTAG
gap A
C
T
C
G
gap 0
-1
-2
-3
-4
-5
A
-1
1
0
-1
What’s Alignment
3
The Need of Sequence Alignment
4
Homology study 同源研究
EST analysis 表达序列标签分析
Genomic study 组学研究
Phylogenetic study 系统进化研究
Pattern (motif) identification
length(x) => M Length(y) => N for i = 1-> M
for j = 1 -> N if xi = yj D(i, j) = 1 else D(i, j) = 0
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。
第2讲 生物信息学算法：序列比对
A
0
0
Fi 1, j 1
Fi, j 1 G
0
s xi , y j
d
C
0
Fi 1, j
d
Fi, j
A CGT
A 2 -7 -5 -7
C -7 2 -7 -5
A
A
G
G -5 T -7
-7 2 -7 -5 -7 2
0
0
0
0
空位起始 (d) = 延伸 (e) = -5 A
0
2
2
0
G
0
0
0
4
0
Fi 1, j 1
Fi, j 1 C
0
0
0
0
s xi , y j
d
Fi 1, j
d
Fi, j
A CGT
A 2 -7 -5 -7
C -7 2 -7 -5
A
A
G
G -5 T -7
-7 2 -7 -5 -7 2
0
0
0
0
空位起始 (d) = 延伸 (e) = -5 A
0
2
2
0
G
0
0
0
4
0
Fi 1, j 1
Fi, j 1 C
Fi, j 1
s xi , y j
d
Fi 1, j
d
Fi, j
嘌呤 嘧啶
转换
A
G
颠换
C
T
A
C
G
T
A
2
-7
-5
-7
C
-7
2
-7
-5
G
-5
-7
2
生物信息学中的序列比对与序列分析研究
生物信息学中的序列比对与序列分析研究序列比对与序列分析是生物信息学领域中非常重要的研究内容之一。
在基因组学和蛋白质组学的快速发展下，对生物序列的比对和分析需求不断增长。
本文将介绍序列比对和序列分析的概念、方法和应用，并探讨其在生物学研究中的重要性。
一、序列比对的概念与方法：1. 序列比对的概念：序列比对是将两个或多个生物序列进行对比，确定它们之间的相似性和差异性的过程。
在生物信息学中，序列通常是DNA、RNA或蛋白质的一连串碱基或氨基酸。
序列比对可以用来寻找相似性，例如发现新的基因家族、识别保守的结构域或区分不同的物种。
2. 序列比对的方法：序列比对的方法可以分为两大类：全局比对和局部比对。
全局比对将整个序列进行比对，用于高度相似的序列。
而局部比对则将两个序列的某个片段进行比对，用于相对较低的相似性。
最常用的序列比对算法是Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
Smith-Waterman算法是一种动态规划算法，它在考虑不同区域的匹配得分时，考虑到了负分数，适用于寻找局部相似性。
而Needleman-Wunsch算法是一种全局比对算法，通过动态规划计算最佳匹配得分和最佳比对方式。
二、序列比对在生物学研究中的应用：1. 基因组比对：序列比对在基因组学中具有广泛的应用。
它可以帮助研究人员对特定基因进行鉴定，发现重要的调控元件以及揭示物种间的基因结构和功能差异。
此外，基因组比对还可以用于揭示突变引起的遗传疾病和肿瘤等疾病的发病机制。
2. 蛋白质结构预测：序列比对在蛋白质结构预测中也起着重要的作用。
通过将待预测蛋白质序列与已知结构的蛋白质序列进行比对，可以预测其二级和三级结构以及可能的功能区域。
这些预测结果对于理解蛋白质的功能和相互作用至关重要。
3. 分子进化分析：序列比对在分子进化研究中也扮演着重要的角色。
通过将源自不同物种的基因或蛋白质序列进行比对，可以构建进化树，研究物种的亲缘关系和演化历史。
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）
生物信息学序列比对
20种氨基酸的相对突变能力
Ala: 主观的设定为100
PAM1的数值
氨基酸改变 概率值
PAM2矩阵
• 1. 基本假设：每个氨基酸的突变的概率独立 于前次突变。因此，PAM2=PAM1*PAM1
PAM250矩阵
• 1. PAM250: 250%的期望的突变； • 2. 蛋白质序列仍然有15-30%左右的相似性， 例如：
The Concepts of Orthology and Paralogy
Orthologs and Paralogs are two types of homologous sequences. Orthology describes genes in different species that derive from a common ancestor. Orthologous genes may or may not have the same function. Paralogy describes homologous genes within a single species that diverged by gene duplication.
序列比较是如何进行的？
----打分矩阵的原理(Principles of Scoring Matri ces) • Blosum矩阵(The Blosum matrices) 再以簇群方式将不同进化距离整合进方案内：当两 个序列排比的匹配率高于某个阈值时便归为一个簇 群。不断将匹配率高于阈值的序列加入簇群内。然 后将簇群内所有序列平均。通过簇群方式使得关系 紧密的序列在匹配率表中的权重减少，而且随着阈 值的减小而减小，从而也象PAM矩阵系列一样产生 一系列的矩阵。 这个矩阵称为Blosum矩阵。用一个指数来指示簇群 的阈值水平，即Blosum80指将序列区间归为簇群 时以80%匹配率为阈值。Blosum62最接近于PAM2 50。
生物信息学中的序列比对算法分析
生物信息学中的序列比对算法分析生物信息学是一门综合性的学科，涉及到生物学、计算机科学、数学、统计学等多个领域。
其中，序列比对算法是生物信息学中非常重要的一个研究领域。
本文将就生物信息学中的序列比对算法进行分析与探讨。
1. 什么是序列比对？生物学中的序列指的是DNA、RNA或蛋白质序列，而序列比对则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。
序列比对通常被用来确定两个或多个序列之间的进化关系，并且在基因鉴定、药物设计和疾病诊断中也有很大的应用价值。
2. 序列比对的算法序列比对算法可以分为精确序列比对和近似序列比对两种类型。
在精确序列比对中，算法的目标是找到两个序列之间的精确匹配点。
而在近似序列比对中，算法的目标则是找到两个序列之间的最佳匹配。
下面我们将介绍几种常见的序列比对算法：2.1 精确序列比对算法2.1.1 Smith-Waterman算法Smith-Waterman算法是一种基于动态规划的算法，用来寻找两个序列之间的最佳局部对齐。
该算法的时间复杂度为O(N^2)，因此适用于较短的序列比对。
2.1.2 Needleman-Wunsch算法Needleman-Wunsch算法也是一种基于动态规划的算法，用来寻找两个序列之间的最佳全局对齐。
该算法的时间复杂度同样为O(N^2)，但是由于其考虑了整个序列，因此速度比Smith-Waterman算法慢。
2.2 近似序列比对算法2.2.1 BLAST算法BLAST算法是基于比较序列片段的算法，它将一个序列分割成较小的片段用来进行比对。
BLAST算法的时间复杂度为O(N* log N)。
2.2.2 模式匹配算法模式匹配算法是利用某种模型来进行序列匹配的算法，其中最为常见的模型是k-mer。
k-mer是一种常用的序列分割方式，它可以对序列进行切分，然后将切分后的小片段与另一个序列进行比对。
这种算法在生物信息学中有着广泛的应用。
3. 序列比对算法的评价标准评价序列比对算法的好坏通常需要对比已知的真实比对结果。
生物信息学2016-9-序列比对
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
Bioinformatics
Liaoning University
序列比对软件使用方法介绍
Bioinformatics
Liaoning University
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。
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。
生物信息学第二版
生物信息学第二版生物信息学是一门综合性的学科，它将生物学、计算机科学和统计学相结合，利用计算机技术和大数据分析方法来研究生物学问题。
生物信息学的发展与生物学和计算机科学的迅速发展密不可分，它在基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学等领域发挥着重要作用。
生物信息学的发展源于人类对生物信息的需求。
随着基因组学、蛋白质组学和转录组学等高通量数据的产生，生物学家们迫切需要一种有效的方法来存储、管理和分析这些海量的生物数据。
生物信息学应运而生，成为解决这一问题的关键工具。
生物信息学的研究内容主要包括以下几个方面：1.序列分析：序列分析是生物信息学的核心内容之一。
它主要研究生物序列（如DNA、RNA和蛋白质序列）的结构、功能和进化等问题。
序列比对、序列分类和序列模式识别等是序列分析的重要技术手段。
2.基因组学：基因组学是研究生物体基因组的组成和功能的学科。
通过对基因组的测序和分析，可以揭示生物体的遗传信息、基因功能和基因调控网络等。
3.蛋白质组学：蛋白质组学是研究生物体蛋白质组成和功能的学科。
通过蛋白质组学的研究，可以了解蛋白质的结构、功能和相互作用等信息，从而揭示生物体的生理过程和疾病机制。
4.转录组学：转录组学是研究生物体转录组的组成和功能的学科。
通过对转录组的测序和分析，可以了解基因的表达模式、基因调控网络和细胞功能等信息。
5.代谢组学：代谢组学是研究生物体代谢产物的组成和功能的学科。
通过对代谢产物的测定和分析，可以了解生物体的代谢途径、代谢调控和代谢疾病等信息。
生物信息学的研究方法主要包括以下几个方面：1.数据库：生物信息学离不开数据库的支持。
生物数据库是存储、管理和查询生物信息的重要工具，如GenBank、UniProt和KEGG等数据库。
2.序列比对：序列比对是生物信息学中常用的方法之一。
通过比对生物序列，可以找到序列之间的相似性和差异性，从而揭示序列的结构和功能。
3.结构预测：结构预测是研究生物分子（如蛋白质和RNA）三维结构的方法。
生物信息学课件2-双序列比对
V
E S L C Y
1gap
2gap …
本例：线性罚分
r ( g ) gd
Bioinformatics, 2007-2008, Semester 1, USTC
全局比对 (2)
Gap Gap 0 V -11 D -22 S -33 C -44 Y -55
Bioinformatics, 2007-2008, Semester 1, USTC
R S T V W Y Z 0.4 0.0 -0.4 0.0 0.0 -0.8 0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.0 -0.4 0.2 0.2 0.0 -1.2 -0.6 0.0 A 0.5 -0.9 0.6 0.4 -1.0 0.1 0.3 -0.4 0.1 -0.7 -0.5 0.4 -0.2 0.3 -0.1 0.1 0.0 -0.4 -1.1 -0.6 0.4 B 2.4 -1.0 -1.0 -0.8 -0.6 -0.6 -0.4 -1.0 -1.2 -1.0 -0.8 -0.6 -1.0 -0.8 0.0 -0.4 -0.4 -1.6 0.0 -1.0 C 0.8 0.6 -1.2 0.2 0.2 -0.4 0.0 -0.8 -0.6 0.4 -0.2 0.4 -0.2 0.0 0.0 -0.4 -1.4 -0.8 0.5 D 0.8 -1.0 0.0 0.2 -0.4 0.0 -0.6 -0.4 0.2 -0.2 0.4 -0.2 0.0 0.0 -0.4 -1.4 -0.8 0.6 E 1.8 -1.0 -0.4 0.2 -1.0 0.4 0.0 -0.8 -1.0 -1.0 -0.8 -0.6 -0.6 -0.2 0.0 1.4 -1.0 F 1.0 -0.4 -0.6 -0.4 -0.8 -0.6 0.0 -0.2 -0.2 -0.6 0.2 0.0 -0.2 -1.4 -1.0 -0.1 G 1.2 -0.4 0.0 -0.4 -0.4 0.4 0.0 0.6 0.4 -0.2 -0.2 -0.4 -0.6 0.0 -0.4 H 1.0 -0.4 0.4 0.4 -0.4 -0.4 -0.4 -0.4 -0.2 0.0 0.8 -1.0 -0.2 -0.4 I 1.0 -0.6 0.0 0.2 -0.2 0.2 0.6 0.0 0.0 -0.4 -0.6 -0.8 0.1 K 1.2 0.8 -0.6 -0.6 -0.4 -0.6 -0.6 -0.4 0.4 -0.4 -0.2 -0.5 L 1.2 -0.4 -0.4 -0.2 0.0 -0.4 -0.2 0.4 -0.8 -0.4 -0.3 M 0.4 -0.2 0.2 0.0 0.2 0.0 -0.4 -0.8 -0.4 0.2 N 1.2 0.0 0.0 0.2 0.0 -0.2 -1.2 -1.0 -0.1 P 0.8 0.2 -0.2 -0.2 -0.4 -1.0 -0.8 0.6 Q 1.2 0.0 -0.2 -0.4 0.4 -0.8 0.6 R 0.4 0.2 -0.2 -0.4 -0.6 -0.1 S 0.6 0.0 -1.0 -0.6 -0.1 T 0.8 -1.2 -0.4 -0.4 V PAM250矩阵 3.4 0.0 -1.2 W 2.0 -0.8 Y 0.6 Z
生物信息学（第二版）
生物信息学（第二版）第一篇：生物信息学(第二版)《精要速览系列-先锋版生物信息学（第二版）》D.R.Westhead，J.H.Parish & R.M.Twyman科学出版社2004A生物信息学概述相关学习网站plexes）的形成。
了解这些复合物对于注释蛋白质功能是必需，也是解释信号级联和调控网络等分子途径的一个步骤。
死效应反映了两个突变的蛋白质2．遗传方法抑制子突变体可以通过恢复被破坏的蛋白质互作来补偿有害的原始突变体。
而合成致死效应反映了两个突变的蛋白质不能相互作用，显性负突变（dominant negative mutation）显示了一种起着多聚复合体作用的蛋白质。
3．亲和性方法可通过几种利用蛋白质亲和性（特异结合的倾向）分析的物理方法来为蛋白质之间的相互关系提供直接的证据，比如亲和性管柱层析法，免疫共沉淀。
由Ciphergen公司使亲和实验格式更趋微型化，使得在蛋白质芯片的发展中达到顶峰。
4．分子和原子的方法X射线晶体学和核磁共振谱有助于在原子水平识别蛋白质互作，其它的蛋白质互作分析的分子方法包括荧光共振能量传递（FRET），表面基元共振谱（SPR）和表面增强激光接吸附/离子化技术（SELDL），其中的很多方法可通过质谱技术直接集成到蛋白质注释中。
5．基于文库的方法基于文库的蛋白质互作实验有两个主要优点：它是高度并行的实验格式；候选互作蛋白质及其cDNAs之间直接关联。
影响最大的方法是酵母双杂交系统（yeast two-hybrid system，Y2H），在这个系统中蛋白质通过识别与之连接的一个功能转录因子进行互作。
C数据库--内容，结构和注释已注释的序列数据库1．初级序列数据库GenBank（NCBI）、核酸序列数据库（EMBL）和日本的DNA 数据库（DDBJ）2．SWISS-PROT和TrEMBLSWISS-PROT收集了确认的蛋白质序列及与结构，功能和所属蛋白质家族有关的注释信息。
【生物信息学第二版】序列比对
生物信息学
第二章
序列比对
南方医科大学 吉on 1
言
Introduction
一 、同源、相似与距离
（一） 同源
两个序列享有一个共同的进化上的祖先，则这两 个序列是同源的。 对于两个序列，他们或者同源或者不同源，不能 说他们70%或80%同源。
列比对具有较高效率。最流行的渐进多序列比对软 件是Clustal家族。
ClustalW有以下特点：
首先，在比对中对每个序列赋予一个特殊的权值以
降低高度近似序列的影响和提高相距遥远的序列的 影响（如下图）。
ClustalW中对序列赋权的方法
其次，根据序列间进化距离的离异度（divergence） 在比对的不同阶段使用不同的氨基酸替换矩阵； 第三，采用了与特定氨基酸相关的空缺（gap）罚分 函数，对亲水性氨基酸区域中的空缺予以较低的罚分； 第四，对在早期配对比对中产生空缺的位置进行较少 的罚分，对引入空缺和扩展空缺进行不同的罚分。
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
多个值，值的大小取决于两个序列对应位置上相同 字符的个数，值越大则表示两个序列越相似。 编辑距离（edit distance）也可定量地定义为两个 序列的函数，其值取决于两个序列对应位置上差异 字符的个数，值越小则表示两个序列越相似。
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动态规划法示意 （A）使用动态规划法寻找两个序列的最长公共部分；
（B）动态规划表的填写。
四、序列比对的作用
获得共性序列 序列测序 突变分析 种系分析 保守区段分析 基因和蛋白质功能分析
其他多序列全局比对方法
迭代法 基于一致性的方法 遗传算法
五、多序列局部比对
全局比对，其共同特征是序列中所有对应字符均假 定可以匹配，所有字符具有同等的重要性，空格的 插入是为了使整个序列得到比对，包括使两端对齐。
局部比对不假定整个序列可以匹配，重在考虑序列 中能够高度匹配的一个区段，可赋予该区段更大的 计分权值，空格的插入是为了使高度匹配的区段得 到更好的比对。
对于一个比对，不论使用什么计分函数进行计分， 相似性被定义为总等值于最大的计分：
对于k个序列，如果用一个函数cost（）对每一列
的所有替换操作进行计分，则多个序列之间的距 离等值于最小的计分：
对相似性的计分
编辑距离（edit distance）：一般用海明距离表示。
三、算法实现的比对
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 多个值，值的大小取决于两个序列对应位置上相同 字符的个数，值越大则表示两个序列越相似。
编辑距离（edit distance）也可定量地定义为两 个序列的函数，其值取决于两个序列对应位置上差 异字符的个数，值越小则表示两个序列越相似。
核苷酸转换矩阵
（三）蛋白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。
可按照规则建立得分矩阵：
S（i,0） = 0, 0 ≤ i ≤ m S（0,j） = 0, 0 ≤ j ≤ n
配 S（i,j）=max
缺失不罚分
S（i-1,j-1）+ w（ai,bj） 匹配或错
S（i-1,j）+ w（ai,-） S（i,j-1）
插入
例如，对于序列a=ACACACTA，序列b=AGCACACA， 计分规则w（匹配）=+2；w（a,-）=w（-,b）=w
PAM/BLOSUM矩阵编号与序列亲缘关系的比较
二、双序列全局比对
动态规划算法的思想
⑴ a, b是使用某一字符集∑的序列（DNA 或蛋白
质序列）；
⑵ m = a的长度； ⑶ n = b的长度； ⑷ S（i,j） 是按照某替换计分矩阵得到的前缀
a[1...i]与b[1...j]最大相似性得分；
⑸ w（c,d）是字符c和d按照替换计分矩阵计算的得分。
其次，根据序列间进化距离的离异度（divergence） 在比对的不同阶段使用不同的氨基酸替换矩阵；
第三，采用了与特定氨基酸相关的空缺（gap）罚分 函数，对亲水性氨基酸区域中的空缺予以较低的罚分；
第四，对在早期配对比对中产生空缺的位置进行较少 的罚分，对引入空缺和扩展空缺进行不同的罚分。
生物信息学
生物信息学
第二章 序列比对
南方医科大学 吉林大学
朱浩 李瑛
第一节 引 言
Section 1 Introduction
一 、同源、相似与距离
（一） 同源
两个序列享有一个共同的进化上的祖先，则这两 个序列是同源的。
对于两个序列，他们或者同源或者不同源，不能 说他们70%或8
处理子序列与完整序列（或短序列与长序列）比对
的一般过程是：设短序列a和长序列b，它们的长度 分别为La和Lb，比对是在b序列中寻找La长度的a序
列的过程。
四、多序列全局比对
多序列比对主要涉及四个要素： ①选择一组能进行比对的序列（要求是同源序列）； ②选择一个实现比对与计分的算法与软件； ③确定软件的参数； ④合理地解释比对的结果；
对2个序列进行全局和局部比对可得到完全不同的结果
基于隐马尔可夫模型的多序列比对方法
隐马尔可夫模型和3个蛋白质序列PHSFTYVMT、PGSFTYW、 RFTGFW的最小公共超图
同源可分为垂直同源（ortholog）和水平同源（paralog）
垂直同源与水平同源
（二）相似性与距离
相似性、距离：是两个定量描述多个序列相似度 的度量。
相似性：被比对序列之间的相似程度。 距离：被比对序列间的差异程度。 相似性既可用于全局比对也可用于局部比对，而
距离一般仅用于全局比对，因为它反映了把一个 序列转换成另一个序列所需字符替换的耗费。
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 matrix） BLAST矩阵
对于接近或超过100个序列的多序列比对，渐进多序 列比对具有较高效率。最流行的渐进多序列比对软 件是Clustal家族。
ClustalW有以下特点： 首先，在比对中对每个序列赋予一个特殊的权值以
降低高度近似序列的影响和提高相距遥远的序列的 影响（如下图）。
ClustalW中对序列赋权的方法
与双序列比对一样，多序列比对也有全局比对 和局部比对。
（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