序列比对与数据库搜索汇总
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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。
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。
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
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。
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
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
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。
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。
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。
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（AligΒιβλιοθήκη Baidument）
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。
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
➢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
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（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。
❖ 例如： s: t: cost=2
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。
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。
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
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。
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
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
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。
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。
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。
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（AligΒιβλιοθήκη Baidument）
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。
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
➢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
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（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。
❖ 例如： s: t: cost=2