序列比对与数据库搜索汇总
生物信息学概论第二章数据库搜索与两两比对
C
-2
T
-3
C
-4
G
-5
1-1=0，表示在横向序列中插入 ， 一个空位， 一个空位，然后与纵向序列中 比较， 的C比较，空位罚分 。 比较 空位罚分-1。 -1+0=-1，表示横向 ， 序列的A与纵向序 序列的 与纵向序 列的C进行比较 进行比较， 列的 进行比较， 失配得分0。 失配得分 。 -2-1=-3，表示在纵 ， 向序列中插入一个 空位， 空位，然后与横向 序列中的A比较 比较， 序列中的 比较， 空位罚分-1。 空位罚分 。 A
除以m 利用每个氨基酸出现的频度对起进行标准化，得到PAM-1矩 矩 以Aij除以 a 利用每个氨基酸出现的频度对起进行标准化，得到 阵中的元素R 阵中的元素 ij
式①中Mab为任意氨基酸b替代a的概率 式②中pa为氨基酸a未被替换的概率
100个残基发生一次替换的PAM-1矩阵
针对不同的进化距离采用PAM 矩阵 针对不同的进化距离采用
打分矩阵（ 打分矩阵（Scoring Matrix） ）
核酸打分矩阵设DNA序列所用的字母表为 Α = { A，C，G，T }
a. 单位矩阵 b. BLAST矩阵 c. 转换-颠换矩阵（transition，transversion） （嘌呤：腺嘌呤A，鸟嘌呤G；嘧啶：胞嘧啶C，胸腺嘧啶T）
单位矩阵 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 BLAST矩阵 矩阵 A 5 T -4 C -4 -4 5 -4 G -4 -4 -4 5 A T C G 转换-颠换矩阵 转换 颠换矩阵 A 1 -5 -5 -1 T 1 C G -5 -5 -1 -1 -5 -5 -1 1
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
红岭创投
注册“红岭创投”P2P理财平台，请输入 官方优惠码21253直接成为VIP会员 12%-18%固定收益
VIP会员100%本息担保
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
excel表格中数据比对和查找的几种技巧
文章标题：Excel表格数据比对和查找的多种技巧及应用在日常的工作中，我们经常需要处理大量的数据，而Excel表格是其中最常用的工具之一。
在处理数据的过程中，数据比对和查找是非常重要的功能，可以帮助我们快速准确地找到需要的信息，进行数据分析和决策。
在本文中，我将共享几种常用的数据比对和查找技巧，并结合实际案例，帮助读者更全面、深入地掌握这些技巧的应用。
一、使用VLOOKUP函数进行精确匹配查找VLOOKUP函数是Excel中非常常用的查找函数，可以根据一个值在表格中查找另一个值。
它的基本语法为：VLOOKUP(lookup_value, table_array, col_index_num, [range_lookup])。
其中，lookup_value是要查找的值，table_array是要进行查找的表格区域，col_index_num是要返回的值所在的列数，range_lookup是一个可选参数，用于指定查找方式，FALSE表示精确匹配，TRUE表示模糊匹配。
举例来说，假设我们有一个销售数据表格，包括产品名称和销售额两列。
我们想要根据产品名称查找对应的销售额，可以使用VLOOKUP函数进行精确匹配查找。
=VLOOKUP(A2, $A$2:$B$100, 2, FALSE)这个公式的意思是在A2单元格中输入产品名称，然后在$A$2:$B$100表格区域中查找对应的产品名称，并返回销售额。
这样，我们就可以快速准确地找到需要的销售数据。
二、使用INDEX和MATCH函数进行灵活查找除了VLOOKUP函数外，INDEX和MATCH函数结合起来使用也是一种非常灵活的查找方法。
INDEX函数可以返回表格区域中的特定值，MATCH函数可以返回查找值在表格中的位置。
结合起来使用，可以实现灵活的查找功能。
举例来说，假设我们有一个客户反馈数据表格，包括客户尊称、反馈类型和反馈内容三列。
我们想要根据反馈类型和客户尊称查找对应的反馈内容，可以使用INDEX和MATCH函数进行灵活查找。
生物信息学中的序列比对工具对比总结
生物信息学中的序列比对工具对比总结序列比对是生物信息学中的核心技术之一，它是通过对比两个或多个生物序列的相似性和差异性来研究其结构、功能和演化关系的重要方法。
为了进行序列比对，科学家们开发了许多不同的序列比对工具。
本文将对一些常用的序列比对工具进行对比和总结。
1. BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)BLAST 是最常用的序列比对工具之一。
它可以在短时间内快速比对大量生物序列。
BLAST 提供了多种不同的比对算法，包括常见的BLASTN（nucleotide序列比对）和BLASTP（蛋白质序列比对）。
BLAST 的优点是速度快、易用性好，适用于快速筛选大量相似序列。
2. ClustalWClustalW 是多序列比对的常用工具之一。
它使用多重序列比对算法，将多个序列的相似部分按照最佳的方式对齐。
ClustalW 可以在网页界面或命令行中使用，对于中小规模的序列比对非常高效。
3. MUSCLE (MUltiple Sequence Comparison by Log-Expectation)与ClustalW 类似，MUSCLE 也是一种常用的多序列比对工具。
它采用较新的比对算法，能够更加准确和高效地进行大规模序列比对。
MUSCLE 的优点是能处理大量序列，且能够生成高质量的比对结果。
4. MAFFT (Multiple Alignment using Fast Fourier Transform)MAFFT 是一种高性能的多序列比对工具，其算法基于快速傅立叶变换。
它可以处理大规模序列，且比对结果质量高。
MAFFT还提供了许多可选参数，以满足用户对比对过程的个性化需求。
5. T-Coffee (Tree-based Consistency Objective Function for Alignment Evaluation)T-Coffee 是一种基于树的多序列比对工具，它利用树模型来提高序列比对的准确性。
生物信息学8序列比对
局部相似性和整体相似性
序列比对的基本思想，是找出检测序列和目标序列的相 似性。比对过程中需要在检测序列或目标序列中引入空位， 以表示插入或删除（图2）。
图2 序列比对，图中“-”表示插入和删除，用字符表示相同的残基，“+”表示相似残基
序列比对的最终实现，必须依赖于某个数学模型。不 同的模型，可以从不同角度反映序列的特性，如结构、 功能、进化关系等。很难断定，一个模型一定比另一个 模型好，也不能说某个比对结果一定正确或一定错误， 而只能说它们从某个角度反映了序列的生物学特性。此 外，模型参数的不同，也可能导致比对结果的不同。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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，就难以确定或者根本无法确定其是否具有 同源性。 总之，不能把相似性和同源性混为一谈。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。
而同源又有两种不同的情况即垂直方向的(orthology) 与水平方向的(paralogy)。 直系同源(orthology)是比较基因组学中最重要的定义。 直系同源的定义是： (1)在进化上起源于一个始祖基因并垂直传递(vertical descent)的同源基因； (2)分布于两种或两种以上物种的基因组； (3)功能高度保守乃至于近乎相同，甚至于其在近缘物 种可以相互替换； (4)结构相似； (5)组织特异性与亚细胞分布相似
旁系同源(paralogy)基因是指同一基因组(或同系物种 的基因组)中，由于始祖基因的加倍而横向(horizontal) 产生的几个同源基因。
直系与旁系的共性是同源，都源于各自的始祖基因。其区别在于： 在进化起源上，直系同源是强调在不同基因组中的垂直传递，旁系同源 则是在同一基因组中的横向加倍；在功能上，直系同源要求功能高度相 似，而旁系同源在定义上对功能上没有严格要求，可能相似，但也可能 并不相似(尽管结构上具一定程度的相似)，甚至于没有功能(如基因家族 中的假基因)。旁系同源的功能变异可能是横向加倍后的重排变异或进化 上获得了另一功能，其功能相似也许只是机械式的相关 (mechanistically related)，或非直系同源基因取代新产生的非亲缘或 远缘蛋白在不同物种具有相似的功能。
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。
第三章序列对比与数据库搜索(上)
滑动窗口技术与完整点矩阵图结果比较
(a) （1）对人类（Homo sapiens） 与黑猩猩（Pongo pygmaeus） 的β球蛋白基因序列进行比较的 完整点阵图。
(1)
(2) (b) （2）利用滑动窗口对以上的 两种球蛋白基因序列进行比较 的点阵图，其中窗口大小为10 个核苷酸，相似度阈值为8。
两条序列的相似程度计算
相似度： 它是两个序列的函数，其值越大，表示两个序列越相似 。 距离： 两个序列之间的距离越大，则两个序列的相似度就越小。
序列转化与字符编辑操作（Edit Operation）
• 字符编辑操作可将一个序列转化为一个新序 列 匹配 Match（a，a） 删除 Delete（a，-） 替代 Replace（a，b） 插入 Insert（-，b）
符号 G A 含义 G A 说 明 Guanine Adenine 鸟嘌呤 腺嘌呤
T
C R Y
T
C G or A T or C
Thymine
Cytosine Purine Pyrimidine
胸腺嘧啶
胞嘧啶 嘌呤 嘧啶
M
K S W H B V
A or C
G or T G or C A or T A or C or T G or T or C G or C or A
Alignment1: GACGGATTAG GATCGGAATAG
Alignment2: GA CGGATTAG GATCGGAATAG
序列表示与字母表
• 字母表
– 4字符DNA字母表：{A, C, G, T} – 扩展的遗传学字母表或IUPAC编码 – 单字母氨基酸编码
扩展的遗传学字母表或IUPAC编码
序列比对和数据库搜索讲解
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。
nr中过去30天内的最新序列 SWISS-PROT数据库 PDB结构数据库中的蛋白质序列 酵母基因组中编码的全部蛋白质 大肠杆菌基因组中编码的全部蛋白质 Kabat的免疫学相关蛋白质序列 由REPBASE中的Alu重复序列翻译而来，用来遮蔽
查询序列中的重复片段
表3. BLAST的核酸数据库：
数据库
nr
month dbest dbsts htgs yeast E.coli pdb kabat vector mito alu
gss
简述
非冗余的GenBank＋EMBL＋DDBJ＋PDB序列，除了EST、STS、 GSS和0,1,2阶段的HTGS序列 nr中过去30天的最新序列 非冗余的Genbank＋EMBL＋DDBJ＋PDB的EST部分 非冗余的Genbank＋EMBL＋DDBJ＋PDB的STS部分 0,1,2阶段的高产量基因组序列(3阶段完成的HTG序列在nr库里) 酵母的全基因组序列 大肠杆菌的全基因组序列 由三维结构库来的核酸序列 Kabat的免疫学相关序列库 Genbank的载体子集 线粒体核酸序列 REPBASE中Alu重复序列翻译而来，用来遮蔽查询序列中的重复片 段 基因组勘测序列(Genome Survey Sequence)
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。
生物信息学的基本原理与方法
生物信息学的基本原理与方法生物信息学是一门集生命科学、计算机科学和统计学于一体的跨学科领域，它在生物学研究中起着至关重要的作用。
生物信息学的基本原理和方法涉及到DNA、RNA和蛋白质序列的分析、基因表达的研究、进化分析以及生物系统的建模等诸多方面。
本文将介绍生物信息学的基本原理和方法，包括序列比对、基因预测、蛋白质结构预测、基因表达分析和进化分析等。
生物信息学的基本原理和方法之一是序列比对。
序列比对是通过比较DNA、RNA和蛋白质序列之间的相似性来推断它们之间的亲缘关系以及功能。
常用的序列比对方法有序列对比法和数据库搜索法。
序列对比法，如Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法，能够精确地找到两个序列之间的最佳匹配。
而数据库搜索法，如BLAST和FASTA，通过将待查询的序列与数据库中的已知序列比对，找到最相似的序列并作出推断。
除了序列比对，生物信息学中的基因预测也是一项重要的任务。
基因预测是指通过生物信息学的方法来预测基因的位置和功能。
常用的基因预测方法包括基于序列特征的方法和基于比对的方法。
基于序列特征的方法主要依赖于编码DNA或蛋白质的序列特征，如编码区和非编码区的序列组成、密码子偏好性等。
而基于比对的方法则将待预测的序列与已知基因序列进行比对，从而确定基因的位置和功能。
蛋白质结构预测是生物信息学中的另一个重要任务。
蛋白质的结构决定了其功能，因此预测蛋白质结构对于理解蛋白质的功能和相互作用机制至关重要。
蛋白质结构预测有两种主要方法：比较模拟和折叠模拟。
比较模拟方法基于已知结构的蛋白质进行比较，找到相似度较高的结构并预测目标蛋白质的结构。
而折叠模拟方法则通过计算机模拟蛋白质的折叠过程来预测其结构。
基因表达分析是生物信息学中另一个重要的研究方向。
基因表达分析可以揭示基因在不同组织、不同时期以及不同环境条件下的表达模式，从而帮助我们理解基因的功能以及生物体的发育和适应机理。
生物信息学资料
生物信息学资料生物信息学绪论1.HGP通过国际合作，用15年时间(1990～2005)至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA的全部核苷酸序列，定位约2.5万基因，并对其它生物进行类似研究。
2.我国自主产权的全基因组测序计划水稻(2002)家鸡(2004)家蚕(2004)家猪(2012)大熊猫(2009)3.生物信息学的概念采用信息科学技术，借助数学、生物学的理论、方法，对各种生物信息（包括核酸、蛋白质等）的收集、加工、储存、分析、解释的一门学科。
收集、加工、储存：计算机科学家分析、解释：生物学家4.生物信息学的发展历史20世纪50年代，生物信息学开始孕育20世纪60年代，生物分子信息在概念上将计算生物学和计算机科学联系起来20世纪70年代，生物信息学的真正开端(序列比对算法)20世纪80年代初期，生物信息分析方法的发展20世纪80年代以后，生物信息服务机构和数据库20世纪90年代后，HGP促进生物信息学的迅速发展1956: 美国田纳西州首次召开了“生物学中的理论研讨会”；1962: Zucherkandl和Pauling研究了序列变化与进化的关系，开创了一个新的领域——分子进化；1967: Dayhoff研制出蛋白质序列图集，即后来著名的蛋白质信息源PIR；1970: Needleman和Wunsch提出了著名的序列比对算法，是生物信息学发展中最重要的贡献；1970: Gibbs和McIntyre发表著名的矩阵打点做图法；1978: Gingeras等人研制了核酸序列中酶切位点识别程序；1981: Smith和Waterman提出了著名的公共子序列识别算法，同年Doolittle提出了关于序列模式的概念；1982: GenBank第3版本正式发行；1983: Wilbur和Lipman发表了数据库相似序列搜索算法；1986: 日本核酸序列数据库DDBJ诞生；1986: 蛋白质数据库SWISS-PROT诞生；1988: 美国国家生物技术信息中心NCBI诞生；1988: 成立欧洲分子生物学网络(EMBNet)，EMBL数据库诞生；1988: Person和Lipman发表了著名的序列比较算法FASTA；1990: 快速相似性序列搜索算法BLAST问世，1987年BLAST的改进版本PSI-BLAST投入使用1996: Affymetrix生产出第1块DNA芯片。
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。
生物信息学中的序列比对方法研究
生物信息学中的序列比对方法研究序列比对是生物信息学中常用的一项基础技术，用于确定两个或多个生物序列之间的相似性和差异。
这对于理解生物系统的演化关系、预测蛋白质结构和功能以及研究基因组变异等具有重要的意义。
本文将介绍生物信息学中常用的序列比对方法和它们的优缺点。
1. 单序列比对方法单序列比对方法主要用于比较一个序列与数据库中的其他序列的相似性，例如BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）和FASTA（Fast All）。
BLAST是一种快速而准确的比对算法，它通过在查询序列与目标序列中找到相似的片段并计算分数来确定序列之间的相似性。
BLAST将查询序列与目标序列比对的过程分为两步：首先，寻找高分数的核苷酸（或氨基酸）片段；其次，对这些片段进行扩展以确定整个比对序列。
BLAST是一种非常快速的比对方法，适用于大规模的数据库搜索。
FASTA是另一种常用的序列比对方法，它通过计算两个序列之间的局部相似性来确定它们的相似性。
FASTA使用快速而高效的算法，可以找到目标序列中完全或部分匹配的片段，并通过得分来评估相似性。
FASTA比对方法适用于较小规模的数据库搜索，并具有较高的灵敏度。
2. 多序列比对方法多序列比对方法主要用于比较多个序列之间的相似性，例如ClustalW、MUSCLE和MAFFT。
ClustalW是一种经典的多序列比对算法，它通过将多个序列进行两两比对并计算相似性得分来构建一个序列矩阵。
然后，ClustalW将该矩阵用于构建进化树，并生成一种优化的多序列比对结果。
ClustalW适用于较小规模、低复杂度的序列。
MUSCLE（Multiple Sequence Comparison by Log-Expectation）是一种基于概率模型的多序列比对方法。
它通过最大化序列之间的整体相似性得分来构建多序列比对结果。
MUSCLE相对于ClustalW而言，能够获得更准确的多序列比对结果。
序列比对(生物数据库搜索)
数据库查询
所谓数据库查询 数据库查询，是指对序列、结构以及各种二 数据库查询 次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找。数 据库查询有时也称数据库检索，它和互联网上通 过搜索引擎 (Search engine) 查找需要的信息是 一个概念。
请大家操作！ 请大家操作！
利用NCBI中的查询工具Entrez找出蛋白质序列数 据库SwissProt中有关人（HOMO）的 HOMO）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
Blast结果给出的信息
Blast结果会列出跟查询序列相似性比较高，符合限定要求 的序列结果，根据这些结果可以获取以下一些信息。 1.查询序列可能具有某种功能 2.查询序列可能是来源于某个物种 3.查询序列可能是某种功能基因的同源基因
三、BLAST介绍（主要的BLAST程序）
程序名 Blastn Blastp Blastx Tblastn TBlastx 查询序列 核酸 蛋白质 核酸 蛋白质 核酸 数据库 核酸 蛋白质 蛋白质 核酸 核酸 搜索方法 核酸序列搜索逐一核酸数据库中的序列 蛋白质序列搜索逐一蛋白质数据库中的序列 核酸序列6框翻译成蛋白质序列后和蛋白质 数据库中的序列逐一搜索。 蛋白质序列和核酸数据库中的核酸序列6框 翻译后的蛋白质序列逐一比对。 核酸序列6框翻译成蛋白质序列，再和核酸 数据库中的核酸序列6框翻译成的蛋白 质序列逐一进行比对。
生物信息学实验
实验二 Blast介绍及应用
一、实验目的
了解和掌握数据库搜索工具BLAST， 并能熟练运用。
NCBI在线BLAST使用方法与结果详解
NCBI在线BLAST使用方法与结果详解NCBI（National Center for Biotechnology Information）是一个包含大量基因组学、生物信息学等相关数据和工具的数据库。
其中，BLAST （Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的序列比对工具，可用于在数据库中搜索相似序列。
一、BLAST简介BLAST是一种基于序列比对的方法，可用于确定一给定序列与数据库中序列的相似性。
其工作原理是将查询序列与数据库中的序列进行比对，并生成一个比对得分来衡量它们之间的相似程度。
通过BLAST的结果，可以获得序列的匹配位置、长度、相似性等信息，从而帮助研究人员进行更深入的生物学研究。
二、使用方法1. 打开NCBI网站首先，打开浏览器，输入NCBI的网址（https:///），进入NCBI的官方网站。
2. 进入BLAST页面在NCBI的主页上，找到“BLAST”或“BLAST and Alignments”选项，并点击进入BLAST页面。
3. 输入查询序列在BLAST页面上，找到“Enter Query Sequence”或“Enter accession number, gi, or FASTA sequence”等文本框，将需要查询的序列输入其中。
可以直接复制粘贴序列，或选择上传文件的方式输入。
4. 选择数据库在BLAST页面上，找到“Choose Search Set”或“Database”等选项，选择需要比对的数据库。
NCBI提供了多个数据库，如“nr”（非冗余蛋白数据库）、“nt”（非冗余核酸数据库）等，根据研究需要选择合适的数据库。
5. 设置参数根据需要，可以通过“Algorithm parameters”等选项来设置比对参数，如设置匹配的阈值、比对的方式等。
6. 运行BLAST设置完成后，点击“BLAST”或“Run BLAST”等按钮运行BLAST。
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
NCBI中Blast序列比对小总结
NCBI中Blast可以用来进行序列比对、检验引物特异性Blast导航主页面主体包括三部分BLAST Assembled Genomes选择你要对比的物种，点击物种之后即可进入对比页面BasicBLAST包含5个常用的Blast，每一个都附有简单介绍SpecializedBLAST是一些特殊目的的Blast，如Primer-BLAST、IgBLAST根据需要做出选择本学期学习了最基本的核苷酸序列的比对点击BasicBLAST部分的nucleotide链接到一个新的页面，打开后的页面特征：大体上包括三个部分EnterQuerySequence部分可以让我们输入序列，其中的JobTitle部分可以为本次工作命一个名字ChooseSearchSet部分可以选择要与目的序列比对的物种或序列种类。
其中的EntrezQuery可以对比对结果进行适当的限制。
ProgramSelection部分可以选择本次对比的精确度，种内种间等等。
其次Blast按钮下面有一个“Algorithmparameters”算法参数，可设置参数。
点击Blast后，出现的页面大体上包括四个部分一．"所询问和比对序列的简单信息1．"询问序列的简单信息——名称、描述、分子类型、序列长度2．"所比对数据库的名称、描述和所用程序二．"GraphicSummary——blast结果图形显示相似度颜色图（黑、蓝、绿、粉红、红，相似度由低到高）三．"Descriptions——blast结果描述区1．"到其他数据库的链接2．"描述以表格的形式呈现（以匹配分值从大到小排序）(1)Accession下程序比对的序列名称，点击相应的可以进入更为详细的mapviewer(2)Descriptions下是对所比对序列的简单描述接下来是5个结果数值：(3)Max score匹配分值，点击可进入第四部分相应序列的blast的详细比对结果(4)Total score总体分值(5)Query coverage覆盖率(6)E value——E（Expect）值，表示随机匹配的可能性。
2双序列比对
哈尔滨医科大学 生物信息学院
李霞教授
第一节
引言
同源（homology）- 具有共同的祖先
直向同源（Orthologous ） 共生同源（paralogous ）
相似（similarity）
同源序列一般是相似的，相似序列不 一定是同源的
2
3
4
通过点矩阵进行序列比较
5
6
7
Normalize Total Mutation Rate to 1%
This defines an evolutionary period: the period during which the 1% of all sequences are mutated (accepted of course)
1
2 1 2 2 1 0 1 2 2 2 1 2 1 2 2
1
1 1 2 2 2 1 0 2 1 1 2 2 2 1 2
1
2 2 1 1 2 2 2 0 1 2 2 2 1 2 2
1
2 1 1 2 2 2 1 1 0 2 2 1 1 1 1
2
1 2 2 2 2 2 1 2 2 0 1 1 2 2 2
但这并不意味100次PAM后，每个氨基酸都发生变化，因为其中一些位置可能 会经过多次突变，甚至可能会变回到原来的氨基酸。
PAM矩阵的制作步骤 •构建序列相似（大于85％）的比对 •计算氨基酸 j 的相对突变率mj（j被其它氨基酸替换的次数） •针对每个氨基酸对 i 和 j , 计算 j 被 i 替换次数 •替换次数除以相对突变率（mj）
41
取最小值！
计算过程：
42
计算过程：
•按行计算
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1.1 序列的相似性描述
➢定性的描述 ➢定量的数值
❖相似度 ❖距离
序列比较的基本操作是比对（Alignment）
两个序列的比对是寻找这两个序列中各个字符的一种一一对应 关系，或字符的对比排列 。分析序列同源性和相似性的过程。
相似性和同源性
数据库搜索的基础是序列的相似性比对，而寻 找同源序列则是数据库搜索的主要目的之一。
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。
第四章 序列比较与数据库搜索
主讲：张宏 西北农林科技大学农学院遗传教研组
第一节 序 列 比 对
❖ 序列比较的根本任务是：
寻找序列之间的相似性 辨别序列之间的差异 是进行序列相似性与同源性分析的一种研究方法
❖ 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
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。
1.4 序列比对的经典算法
计算两条序列间的最适比对的经典算法： ➢算法：做任何事情都有一定的步骤。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
（两条蛋白质序列具有最多匹配残基）中包括了全部的最短匹配 序列。
基于滑动窗口的点矩阵方法可以明显地降低点 阵图的噪声，并且明确无误的指示出了两条序列间 具有显著相似性的区域。
1.5.4 序列两两比对
❖ 序列两两比对（Pair重组两个序列，使得两个序列达到一样的长度。
❖ 例如： s: t: cost=2
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。
序列比对的最终实现，必须依赖于某个数学模 型。不同的模型，可以从不同角度反映序列的特性， 如结构、功能、进化关系等。很难断定，一个模型 一定比另一个模型好，也不能说某个比对结果一定 正确或一定错误，而只能说它们从某个角度反映了 序列的生物学特性。此外，模型参数的不同，也可 能导致比对结果的不同。
1.3 序列比对的数学模型
1. 序列的相似性与同源性
同源（homology）- 具有共同的祖先, 趋异进化。
❖ 直系（向）同源（Orthologous ） 基因功能相同，出现在不同物种 ❖ 旁系（共生）同源（paralogous ） 在同一基因组，功能不同
相似（similarity）
— 同源序列一般是相似的 — 相似序列不一定是同源的 — 进化趋同（同功能）
序列比对的数学模型大体可以分为两类: ➢ 整体比对（global alignment）: 序列的整体 ➢ 局部比对（Local alignment）: 序列部分区域
局部相似性比对的生物学基础: 蛋白质功能位点往往 是由较短的序列片段组成的，这些部位的序列具有相 当大的保守性，尽管在序列的其它部位可能有插入、 删除或突变。
设有两个序列： GACGGATTAG， GATCGGAATAG
Alignment1: GACGGATTAG GATCGGAATAG
Alignment2: GA-CGGATTAG GATCGGAATAG
序列比较可以分为四种基本情况：
（1）两条长度相近的序列相似 找出序列的差别
（2）判断一条序列的前缀与另一条序列的后缀相似 （3）判断一条序列是否是另一条序列的子序列 （4）判断两条序列中是否有非常相似的子序列
➢Smith-Wateman算法：在Needleman-Wunsch算法基础
上发展而来的一种局部比对算法。 这二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联配值的联配。但是， 这个联配并不需要达到生物学意义上的显著水平。
1.5 序列比对的实施方法
1.5.1 距离的编辑与计算
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。
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， 就难以确定或者根本无法确定其是否具有同源性。
GCATGACGAATCAG
TATGACAAACAGC
GCATGACGAATCAG
TATGAC-AAACAGC
说明两条序列的相似程度 ——〉定量计算
❖ 两条序列的相似程度的定量计算 相似度：其值越大，序列越相似 距离：距离越大，序列的相似度就越小
ACCGACAATATGCATA
ATAGGTATAACAGTCA
1.2 序列比对的基本思想 序列比对的基本思想，是找出检测序列和目标序列的
相似性。比对过程中需要在检测序列或目标序列中引入空 位(一般用”-”来表示)，以表示插入或删除（图2）来比较 两个（双序列比对）或多个序列（多序列比对）,使得这 些序列获得最大匹配。
图2 序列比对，图中“-”表示插入和删除， 用字符表示相同的残基，“+”表示相似残基
第二条序列头尾颠倒
ACCGACAATATGCATA ACTGACAATATGGATA
扩展的编辑操作
1.5.2 通过点矩阵进行序列比较 -“矩阵作图法” 或 “对角线作图”
1.5.3 滑动窗口技术
➢问题？
两条序列中有很多匹配的字符对，因而在点矩阵中 会形成很多点标记。
➢解决方案
使用滑动窗口代替一次一个位点的比较是解决 这个问题的有效方法。假设窗口大小为10，相似度 阈值为8，则每次比较取10个连续的字符，如相同的 字符超过8个，则标记。