序列比对
序列比对名词解释
序列比对名词解释序列比对，又被称为序列比对分析，是一种分析生物序列相似性的算法，能够比较并对比不同物种之间的 DNA蛋白质序列，以及用于识别和研究共同特征等。
这是一种运用统计学原理的分析方法，能够发现和比较生物物种的进化关系，从而对比其基因组的序列和结构的相似性。
序列比对的原理是，两个序列通过字符匹配单元来评估两个序列的相似性。
两个序列都会被分解成许多小段，这些小段中的字符将会被比较。
这个过程被称为“匹配盒”，他们使得比较更加精确。
这个算法也使用一种叫做全局算法的系统，用于将两个序列中所有的字符串串连接起来，比较它们之间的相似性。
要使用序列比对，需要使用一种特定的算法，这个算法可以计算出两个序列的相似性。
这个算法可以使用非常复杂的方法，也可以使用经典的比较算法，比如Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法、BLAST算法等。
序列比对常常被用来进行基因组学分析，可以用来分析DNA序列、蛋白质序列，也可以用来分析特定基因的变异性。
序列比对可以帮助研究者发现某些基因的Protein的特定变体，这也可以帮助研究者更进一步地了解这些基因的功能。
序列比对还可以被用于进化分析，可以比较和分析某些物种的基因组，寻找它们在进化过程中的变化。
序列比对也可以用来研究生物物种之间的相似性，可以用来了解它们的系统进化关系。
序列比对也可以用于识别特定的DNA结构，如DNA序列中出现的特定序列，可以帮助研究者识别出重要的基因序列。
此外，序列比对还可以帮助研究者发现特定序列中引入的错误，这对研究者分析基因组序列特征非常关键。
综上所述，序列比对是一种非常重要的算法，可以应用于基因组学、进化学和生物物种比较研究等领域。
它可以帮助研究者比较不同物种的序列或比较一个物种序列的变异性，并根据得出的结果来了解它们的进化关系和进化机制。
也可以用来发现基因组中的特征和错误，这极大地丰富了基因组学的发展。
序列分析一一序列比对
序列分析一一序列比对序列比对是一种广泛应用于生物学领域的分析方法，用于比较两个或多个序列的相似性和差异。
在分子生物学研究中，序列比对可以用于DNA、RNA或蛋白质序列的比较，从而推断基因或蛋白质的功能、进化关系和结构等信息。
序列比对的目标是找到两个或多个序列之间的共同特征和差异。
首先，需要选择一个参考序列，也称为查询序列。
然后，将其他序列与查询序列进行比较，通过标记相同的碱基或氨基酸，来确定它们之间的相似性和差异。
序列比对的常用方法有全局比对和局部比对。
全局比对尝试将两个序列的每个位置进行比较，寻找最佳的序列匹配。
全局比对适用于两个相似序列的比较，但效率较低。
局部比对则通过在序列中寻找最佳的片段匹配，来发现相似区域。
局部比对适用于寻找序列中的特定区域的共同特征。
常用的序列比对算法包括：Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法和BLAST（基本本地比对工具）。
其中，Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法是精确的序列比对算法。
这两种算法采用动态规划的方法，在计算比对得分的同时记录了比对路径，从而找到最优的比对结果。
然而，由于时间和空间复杂度较高，这两种算法主要用于较短序列的比对。
BLAST算法则是一种启发式方法，通过快速比较序列的特征，自动生成候选相似序列，并进行相似性评分和排序。
在序列比对中，常用的相似性评分方法是比对得分和比对位点的数目。
比对得分是根据序列之间的匹配和错配得分计算而来的，匹配得分通常较高，而错配得分较低。
比对位点的数目表示在比对结果中匹配和错配的总数。
通过这些评分指标，可以量化序列之间的相似性和差异。
序列比对在生物学研究中起到了重要的作用。
例如，可以通过比对DNA或RNA序列来推断物种之间的亲缘关系和进化历史。
比对蛋白质序列可以预测蛋白质的结构和功能。
此外，序列比对还可以用于寻找序列中的共享特征，例如启动子、编码区和保守区等。
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。
第三章 序列比对
英文名
Glycine Alanine
缩写 简称
Gly Ala G A
中文名
苏氨酸 半胱氨酸
英文名
Threonine Cystine
缩写 简称
Thr Cys T C
缬氨酸
亮氨酸 异亮氨酸 脯氨酸 苯丙氨酸 酪氨酸 色氨酸
Valine
Leucine Isoleucine Proline Phenylalanine Tyrosine Tryptophan
并系同源(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
直系与并系的共性是同源，都源于各自的始祖基因。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，并系 同源则是在同一基因组中的横向加倍；
PAM矩阵的制作步骤：
构建序列相似（99％）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） 利用每个氨基酸出现的频度对j 进行标准化 取常用对数，得到PAM-1(i, j) 将PAM-1自乘N次，可以得到PAM-N
3 0 1 0 0 0 0 -1 -1 -1 0 -1 0 -2 0 -3 -3 -5 T
6 1 -1 -1 -1 -1 0 0 0 -1 -2 -2 -3 -1 -5 -5 -6 P 2 1 0 0 0 0 -1 -2 -1 -1 -1 -2 0 -4 -3 -6 A 5 0 1 0 -1 -2 -3 -2 -3 -3 -4 -1 -5 -7 -7 G 2 2 1 1 2 0 1 -2 -2 -3 -2 -2 -2 -4 N
基因组学研究中的序列比对
基因组学研究中的序列比对在基因组学研究中，序列比对是至关重要的技术之一。
它可以将已知基因组中的DNA序列与未知的DNA序列进行比较，从而揭示基因组之间的相似性和差异性，为基因功能研究和遗传变异分析提供基础信息。
1. 序列比对的基本原理序列比对的基本原理是将两个或多个DNA序列进行对齐，找出它们之间的相同和不同之处。
这个过程可以通过计算两个序列之间的编辑距离来完成，即计算出将一个序列转化为另一个序列所需的最小操作数，包括插入、删除和替换。
通过比较所有可能的序列对齐方案，可以找到最优的序列比对结果。
2. 序列比对的算法及应用目前，常用的序列比对算法主要包括Smith-Waterman和Needleman-Wunsch算法。
其中，Smith-Waterman算法是一种局部比对算法，适用于寻找两个序列之间的部分相似性。
而Needleman-Wunsch算法是一种全局比对算法，适用于寻找两个序列的整体相似性。
在基因组学研究中，这些算法经常被用于比较不同物种之间的基因组序列，鉴定功能作用未知的基因，以及寻找基因的保守区域和变异区域。
3. 序列比对的挑战和未来发展尽管序列比对技术在基因组学研究中起着至关重要的作用，但它面临着许多挑战和限制。
首先，随着大规模测序技术的不断发展，产生的序列数量不断增加，这给序列比对带来了巨大的计算压力。
其次，由于基因组间存在复杂的结构和变异，序列比对常常受到基序重复、插入缺失和剪接事件等多种因素的影响，导致结果不够准确和完整。
因此，未来需要通过不断改进比对算法和开发更高效的计算平台来应对这些挑战，并不断提高序列比对的准确性和可靠性。
4. 结语综上所述，序列比对技术是基因组学研究中的重要工具之一，它可以提供基因组序列的相似性和差异性信息，帮助我们深入了解物种之间的遗传关系和变异机制。
随着测序技术和计算平台的不断发展，序列比对技术也将不断完善，为基因组学和生命科学研究打下更加坚实的基础。
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。
序列比对
第二节序列比对1引言序列比对是生物信息学的基本组成和重要基础。
序列比对的基本思想是，基于生物学中序列决定结构，结构决定功能的普遍规律，将核酸序列和蛋白质一级结构上的序列都看成由基本字符组成的字符串，检测序列之间的相似性，发现生物序列中的功能、结构和进化的信息。
序列比对包括双序列比对(pair alignment)和多序列比对(multiple alignment)，主要有三个方面的应用。
1．序列功能预测：了解未知序列和已知序列的相同和不同点，可以推测未知序列的结构和功能。
2．分子进化分析：通过多序列比对，分析序列的相似性，判别序列之间的同源性，推测不同序列在结构、功能以及进化上的联系，进行分子进化上的研究。
3．搜索序列数据库，找到已发布的相似性和同源性序列。
值得注意的是，在分子生物学中，DNA或蛋白质的相似性是多方面的，可能是核酸或氨基酸序列的相似，可能是结构的相似，也可能是功能的相似。
一级结构序列相似的分子在高级结构和功能上并不必然有相似性，反之，序列不相似的分子，可能折叠成相同的空间形状，并具有相同的功能。
一般的序列比对主要是针对一级结构序列上的比较。
序列和结构之间的比对方面也已经有不少研究，有兴趣的读者可以参考“文献“中的”序列和结构之间的比对“部分。
1部分内容取自Ｗeir B．S．Genetic Data AnalysisⅡ—Methods for Discrete Population Genetic Data， Sunderland：Sinauer Associates Inc．Publishes，1996双序列比对双序列比对的算法主要分为两类：1．整体比对(global alignment)从全长序列出发，考虑序列的整体相似性，即。
Needleman-Wunsch算法是一种经典的基于动态规划的整体比对算法，其最佳比对中包括了全部的最短匹配序列。
2．局部比对(Local alignment)考虑序列部分区域的相似性，即有时两个序列总体并不很相似，但某些局部片断相似性很高。
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。
序列比对
•
•
tblastn：蛋白序列对核酸库的比对，将库中的核酸翻译成蛋白序列， 然后进行比对。
tblastx：核酸序列对核酸库在蛋白级别的比对，将库和待查序列都 翻译成蛋白序列，然后对蛋白序列进行比对。
基因组BLAST
基本BLAST有5种。
基本blast
粘贴序列
结 果 显 示
结 果 显 示
结 果 显 示
序列比对的生物学依据
• 生物信息学的基础：
1. 所有的生物都起源于同一个祖先； 2. 序列不是随机产生，而是在进化上，不断发生着演 变； 3. 基本假设： 序列保守性 结构保守性（功能保守性）
序列比对的生物学依据
生物信息学的两大基本任务： 1. 找到两条序列的相同点 和不同点； 2. 解释它们为什么相同， 为什么不同；
• 功能非常强大，可以用来计算进化距离，构建系 统发育树等
MEGA
竖线：一致性 (identities) 缺口(gap)：不同之处
MEGA
• Mega（Molecular Evolutionary Genetics Analysis） 是一个界面友好、操作简便、功能强大的分子进 化遗传分析软件，也是文献中经常用到的分析软 件。 • 里面附带了MUSCLE， Clustal可以进行全局比对
序列比对
李建文 lijianwen@
课程简介
1. 2. 3. 4. 什么是序列比对 序列比对的生物学依据 基本概念 各种比对软件的使用
学习目标
1. 了解序列比对的基本概念和意义 2. 初步掌握几种常用的比对软件，并解决相关问 题
什么是序列比对
• 序列比对（alignment）：为确定两个或多个 序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按 照一定的规律排列。
序列比对原理
序列比对原理
序列比对是一种在计算机科学和生物学中常用的技术，用于比较两个或多个DNA、RNA或蛋白质序列的相似性和差异性。
在无论是基础研究还是应用研究中，序列比对都是非常重要的步骤之一。
序列比对的原理是通过比较两个序列之间的相似性和差异性来找到它们之间的共同特征和变化。
这样的比对能够揭示出序列之间的共同起源、演化关系等信息。
一般来说，序列比对可以分为全局比对和局部比对两种方式。
全局比对是指将整个序列与另一个序列进行比对，找出两个序列之间的相似区域和差异区域。
这种比对方法通常适用于两个相似但长度可能有所不同的序列。
局部比对是指仅将序列的一部分与另一个序列进行比对，找出两个序列中的相似区域和差异区域。
这种比对方法通常适用于两个序列之间只有一部分相似的情况，比如在同一个基因家族中，不同个体的基因可能只有部分序列相似。
为了进行序列比对，通常使用算法和技术来计算两个序列之间的相似性。
其中最常见的算法是动态规划算法（如Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法），它们可以计算出两个序列之间的最佳比对方式和相似度得分。
在序列比对的过程中，还需要考虑一些因素，如序列的长度、序列之间的差异程度、比对的目的等。
对于大规模的序列比对，
还需要借助高性能计算技术来加速计算过程。
总的来说，序列比对是一种重要的技术，可以帮助研究人员理解序列之间的关系，揭示生物进化和功能的规律。
随着测序技术的进步和生物信息学方法的不断发展，序列比对在基因组学、蛋白质组学和生物信息学等领域的应用也越来越广泛。
序列比对结果怎么看
序列比对结果怎么看序列比对结果是生物信息学中常用的分析方法之一，用于将不同序列之间的相似性和差异性进行比较和分析。
通过比对结果，我们可以了解两个或多个序列之间的异同，进而推断它们的结构和功能。
本文将会介绍序列比对的基本原理以及如何解读序列比对结果。
一、序列比对的原理序列比对是将一个或多个序列与参考序列进行对比，以寻找相同或相似的部分。
在比对过程中，需要考虑到序列的长度、结构和序列中的碱基或氨基酸的种类。
常见的序列比对算法包括全局比对算法和局部比对算法。
1. 全局比对算法全局比对算法适用于两个序列整体相似的情况，常用的算法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
这些算法会将整个序列进行比对，并计算出最优的匹配结果。
全局比对通常会得到较为准确的比对结果，但计算成本较高。
2. 局部比对算法局部比对算法适用于两个序列只有部分相似的情况，常用的算法有BLAST和FASTA算法。
这些算法会在序列中找出最相似的片段并进行比对，得到最优的局部比对结果。
局部比对在处理大规模序列比对时具有较高的效率。
二、序列比对结果的解读对于序列比对的结果，我们通常会关注以下几个方面来进行解读。
1. 比对得分和相似度比对得分是根据比对算法评估的两个序列之间的相似性指标，得分越高表示两个序列越相似。
相似度是指两个序列之间相同碱基或氨基酸的百分比，是判断序列相似程度的重要指标。
通常，当得分很高且相似度较高时，表示这两个序列具有较高的相似性。
但需要注意，相似度仅仅是表面的指标，还需要综合考虑其他因素进行综合分析。
2. 匹配和错配在比对结果中，匹配代表序列中完全一致的碱基或氨基酸，而错配则代表不一致的碱基或氨基酸。
比对结果中的匹配和错配的位置可以帮助我们了解序列之间的差异和相似之处。
较长的匹配序列通常表示这两个序列在这个位置上具有较高的相似性。
3. 缺失和插入缺失表示参考序列中有一段序列在测试序列中没有出现，插入则表示测试序列中有一段序列在参考序列中没有出现。
常用序列比对
常用序列比对
常用的序列比对方法包括：
1. 双序列比对：将两个序列进行比对，找到它们之间的相似性和差异性。
这是最基本的序列比对方法，常用于基因序列比对、蛋白质序列比对等。
2. 多序列比对：将多个序列进行比对，找到它们之间的共同特征和差异性。
这可以帮助研究人员发现不同物种或不同基因之间的进化关系。
3. 局部比对：在双序列或多序列比对中，只比较其中的一部分序列，而不是整个序列。
这种方法常用于寻找特定区域的相似性，例如蛋白质结构域的比对。
4. 动态规划比对：这是一种基于动态规划算法的比对方法，通过计算不同位置的相似性得分来找到最优比对。
这种方法可以有效地处理长序列比对，并在时间和空间复杂度上具有较好的性能。
5. Smith-Waterman 比对：这是一种经典的局部比对方法，通过在比对过程中引入空位罚分来处理插入和删除操作。
Smith-Waterman 比对常用于生物信息学领域，如基因序列比对和蛋白质序列比对。
6. 启发式比对：一些基于启发式规则的比对方法，如BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）和 FASTA，通过使用索引和搜索算法来加速比对过程。
这些方法常用于大规模数据库搜索和序列相似性分析。
这些序列比对方法在不同的应用场景中具有各自的优势和适用范围。
选择合适的比对方法取决于具体的需求和问题的特点。
序列比对的原理和方法
序列比对的原理和方法
序列比对是指将两个或多个DNA、RNA或蛋白质序列进行比较，以揭示它们之间的相似性和差异性的过程。
序列比对的原理基于序列之间的共同性和异质性。
序列比对的方法主要有以下几种：
1. 精确匹配法（Exact Match Method）：将参考序列和查询序列进行比对，寻找完全匹配的部分。
这种方法适用于已知的高度相似的序列。
2. 最长公共子序列法（Longest Common Subsequence Method）：寻找两个序列之间的最长公共子序列，即在两个序列中能够找到的最长的连续匹配子序列。
这种方法适用于具有较高的相似性但存在插入或缺失的序列。
3. 比对矩阵法（Alignment Matrix Method）：将两个序列转化为一个二维矩阵，通过动态规划的方法计算每个位置上的得分，以确定最优的比对方式。
常用的比对矩阵算法包括Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
4. 模式匹配法（Pattern Matching Method）：通过查找和比对已知的序列模式或特征，来寻找查询序列中的相似性。
常用的模式匹配方法包括BLAST和FASTA算法。
5. 多序列比对法（Multiple Sequence Alignment Method）：将多个序列进
行比对，寻找它们之间的共同特征和差异。
常用的多序列比对算法包括ClustalW 和MAFFT算法。
这些方法可以根据序列的性质和比对的需求来选择，常用于基因组学、蛋白质结构预测、物种分类和演化关系研究等领域。
序列比对定义
序列比对定义
序列比对是一种对两个或多个基因序列、蛋白质序列或其他生物学序列进行比较和分析的方法。
序列比对可以帮助我们识别出物种之间的相似性和差异性，以及研究生物分子进化和功能的关系。
在序列比对中，我们通常使用一种叫做“算法”的数学方法来对比较的序列进行配对。
这些算法可以根据序列中的相同字母、相近字母、缺失字母和插入字母来进行匹配和比对。
一般来说，序列比对时我们采用的算法包括全局比对、局部比对和相似性比对。
全局比对是一种将两个序列的整个长度进行比较的方法。
这种方法可以有效地找出两个序列在结构上的相同之处，但是也会忽略掉一些位于序列中的局部变异。
局部比对不同于全局比对，他将两个序列中相似的局部片段进行匹配和比对，忽略掉其中的不同之处。
这种方法常用于检测蛋白质序列中的保守结构域或一些重要的氨基酸。
相似性比对则是一种将两个或多个序列中相似的地方进行比较的方法。
这种方法可以检测到序列中的不同速率区域发生的进化过程，并识别物种之间的关系。
通过序列比对，我们可以揭示基因、蛋白质或者其他生物分子之间的演化规律，并进一步研究它们的功能和作用。
因此，序列比对已经成为现代生物学研究中必不可少的工具。
序列比对名词解释
序列比对名词解释序列比对是一种分析性处理方法，它可以用来比较和识别两个或更多的相关的生物序列。
它的基本原理是：从一组序列中比较出最相似的或最不相似的序列，从而推断出它们之间的相关性（比如亲缘关系）和差异（比如变异）。
序列比对技术在生物学中非常常用，因为不同的物种之间的遗传信息一般都存在一定的差异，而序列比对技术可以帮助研究者探索这些差异性。
比如，在序列比对中，研究者可以比较不同物种的基因序列，从而发现两个物种相似的基因，从而推断它们之间的进化关系。
另外，序列比对也可以用来对比两个基因序列来评估两个物种之间的相似性和不同性。
此外，序列比对还可以用来发现不同的基因型以及相关基因的遗传关系。
比如，研究者可以利用序列比对技术来比较两个染色体基因序列，从而发现不同的基因型或变异，以及基因之间的遗传关系。
序列比对技术可以使用多种不同的算法。
它也可以应用于不同的、甚至不同类型的序列，例如核苷酸序列（DNA）、氨基酸序列（蛋白质）、碳水化合物序列（糖）、脂肪酸序列（脂肪）等等。
它还可以用来比较全基因组（从小的基因组至大的基因组）和蛋白组（从单个蛋白质到多肽序列）。
序列比对技术是一种基于计算机计算的技术，也被称为生物信息学分析。
它结合了数据库技术和计算机编程技术，可以快速、高效地比较数以百万计的序列。
其中，最常用的序列比对算法包括FisherYates法、NeedlemanWunsch法、SmithWaterman法、Dynalignment法以及BLAST算法等。
总之，序列比对是一种非常有用的方法，可以帮助研究者快速、准确地推断两个以上的序列之间的差异以及相关性。
它被广泛应用于生物学研究中，包括基因组学、进化生物学和蛋白质组学等领域，为研究者提供了一种快速、精确、有效的分析方法。
生物信息学中的序列比对
生物信息学中的序列比对序列比对是生物信息学领域中最基本的分析方法之一。
它是比较两个或多个基因组序列（DNA，RNA或蛋白质序列）的相似性和差异性的过程。
序列比对是理解生物学系统、基因组演化和基因表达调控的首要步骤。
序列比对的基本原理是将两个序列对齐并找出它们之间的匹配点，然后计算匹配点的相似性得分。
这个匹配点是由共同的核苷酸或氨基酸构成的，它们在序列中与匹配序列中的对应位置相同。
比对后的即为相似区域或保守区域，区域中的差异基本上包括插入、缺失和突变。
这些区域可以揭示两个序列之间的进化关系或功能差异。
序列比对的应用十分广泛。
它可以用于比较同一物种不同个体或不同品系之间的基因组序列；也可以用于比较物种间的基因组序列，了解它们之间的差异，推测它们之间的进化历史。
此外，序列比对也可以用于寻找重复序列、反转转录转座子或功能相关的序列元件。
序列比对在生物信息学研究中的作用不可低估。
随着技术的不断发展，目前有很多序列比对的软件和工具可供选择。
这些工具的选择取决于所需的比对类型、计算资源和准确性。
传统的序列比对方法主要基于动态规划（DP）算法，例如Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
这些算法可以找到最优的比对方案，但计算时间和计算资源的消耗较大。
因此，对于大规模基因组序列比对，这种方法变得不太可行。
随着第二代测序技术的发展，序列数据的数量迅速增加，有许多高通量的，快速且可扩展的序列比对工具被开发出来。
这些工具基于不同的比对策略，包括基于Hash函数、BWT（Burrows-Wheeler Transform）和FM索引的方法。
其中受到广泛应用的工具包括Bowtie2、BWA和STAR等。
除了传统的序列比对之外，还有一些新的比对方法——ribosome profiling（核糖体剖析法）。
核糖体剖析法是一种研究蛋白质翻译调控的技术，可以直接测量翻译过程中核糖体在mRNA 上的位置。
序列比对
概念 意义 理论基础 方法 显著性检验
概念
通过比较生物分子序列，发现它们的相似性， 找出序列之间共同的区域，同时辨别序列之间的 差异，从而揭示生物序列的功能、结构和进化的 信息。
什么是生物序列?
生物序列一般指DNA、RNA或者蛋白质序列， 比较不同类型的生物体序列的相互关系是生物序 列分析的核心问题。
局部比对
寻找序列中相似度最高的区域，也就是匹配密度最高 的部分。局部比对适用于某些部位相似度较高，而其他部 位差异较大的序列。
方法
点阵分析法
点阵法能将所有可能的比对结果用该矩阵的对角线表 现出来，还能显示插入、缺失及序列内部正向和反向重复 的存在，这是其他方法很难做到的。
动态规划算法
Needleman-Wunsch算法，Smith-Waterman算法
算法的改进：
允许空位
最初的Blast程序不允许空位插入，但在生物的进化过 程中碱基的插入或缺失突变时普遍存在的，因此比对结 果通常会出现一些无空位但不连续的区域，若将有些高 分值片段对通过一些相似性较低且有空位的片段连接起 来，就能组成一些更长的或许更具实际生物学意义的比 对。Altshul改进了Blast算法，允许插入删除操作。
Blast方法
Blast程序在进行序列数据库相似性搜索时，查询序列 可选择过滤掉低复杂度的区域，然后按字长参数（DNA 序列一般为11，蛋白质序列为3）将序列分解成小的字串。 找出查询序列和目标序列间所有单个或多个连续匹配的字 串。对于这样的局部对比排列，可用打分函数或记分矩阵 进行打分，这个得分就是序列相似性的度量，不同的匹配 程度得分有高低之分。若匹配程度较高，且记分超过一定 阈值的连续字串就被称为序列片段对（segment pair），它 是两条给定序列中的一对子序列，它们的长度相等，且形 成无空位的完全匹配。
序列比对
最常见的比对是蛋白质序列之间或核酸序列之间的两两比对，通过比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者可能的分子进化关系。
进一步的比对是将多个蛋白质或核酸同时进行比较，寻找这些有进化关系的序列之间共同的保守区域、位点和profile，从而探索导致它们产生共同功能的序列模式。
此外，还可以把蛋白质序列与核酸序列相比来探索核酸序列可能的表达框架；把蛋白质序列与具有三维结构信息的蛋白质相比，从而获得蛋白质折叠类型的信息。
序列比对的理论基础是进化学说，如果两个序列之间具有足够的相似性，就推测二者可能有共同的进化祖先，经过序列内残基的替换、残基或序列片段的缺失、以及序列重组等遗传变异过程分别演化而来。
序列相似和序列同源是不同的概念，序列之间的相似程度是可以量化的参数，而序列是否同源需要有进化事实的验证。
在残基－残基比对中，可以明显看到序列中某些氨基酸残基比其它位置上的残基更保守，这些信息揭示了这些保守位点上的残基对蛋白质的结构和功能是至关重要的，例如它们可能是酶的活性位点残基，形成二硫键的半胱氨酸残基，与配体结合部位的残基，与金属离子结合的残基，形成特定结构motif的残基等等。
但并不是所有保守的残基都一定是结构功能重要的，可能它们只是由于历史的原因被保留下来，而不是由于进化压力而保留下来。
因此，如果两个序列有显著的保守性，要确定二者具有共同的进化历史，进而认为二者有近似的结构和功能还需要更多实验和信息的支持。
通过大量实验和序列比对的分析，一般认为蛋白质的结构和功能比序列具有更大的保守性，因此粗略的说，如果序列之间的相似性超过30%，它们就很可能是同源的。
早期的序列比对是全局的序列比较，但由于蛋白质具有的模块性质，可能由于外显子的交换而产生新蛋白质，因此局部比对会更加合理。
通常用打分矩阵描述序列两两比对，两条序列分别作为矩阵的两维，矩阵点是两维上对应两个残基的相似性分数，分数越高则说明两个残基越相似。
因此，序列比对问题变成在矩阵里寻找最佳比对路径，目前最有效的方法是Needleman-Wunsch动态规划算法，在此基础上又改良产生了Smith-Waterman算法和SIM算法。
ncbi序列比对方法与操作实例
NCBI序列比对方法与操作实例一、序列比对方法概述1. 序列比对的概念序列比对是指通过对两个或多个生物序列进行比较分析，找到它们之间的相似性和差异性。
序列比对是生物信息学中的重要工具之一，可以帮助研究人员理解DNA、RNA、蛋白质等生物分子的结构和功能，进而推动生物医药和生物科学领域的发展。
2. 序列比对的意义在生物学研究中，通过对不同生物序列进行比对分析，可以揭示它们之间的进化关系、基因结构、功能和调控机制等重要信息，有助于揭示生物系统的内在规律。
序列比对还可以在分子生物学实验设计、基因工程、疾病诊断、新药开发等方面发挥重要作用。
3. 序列比对的方法常用的序列比对方法包括全局比对、局部比对和多序列比对等，其中全局比对适用于寻找整个序列间的相似段，局部比对适用于寻找两个序列中的部分匹配段，多序列比对则适用于比较多个序列之间的相似性和差异性。
二、NCBI序列比对工具介绍1. NCBI数据库NCBI（National Center for Biotechnology Information）是美国国家生物技术信息中心，是全球生物学信息资源的重要提供者之一。
NCBI数据库中包含大量生物信息数据，包括基因组序列、蛋白质序列、原始文献、生物信息学工具等。
2. NCBI序列比对工具NCBI提供了一系列用于序列比对的工具，其中包括BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）、BLAT（BLAST-Like Alignment Tool）、ClustalW、MAFFT等。
这些工具可以帮助研究人员进行序列比对分析，找到感兴趣的生物序列在数据库中的同源序列或相似序列。
三、NCBI序列比对操作实例以BLAST工具为例，介绍NCBI序列比对的操作步骤。
1. 打开NCBI全球信息湾打开NCBI全球信息湾（），在全球信息湾首页的搜索栏中输入“BLAST”，进入BLAST工具的页面。
2. 输入查询序列在BLAST工具的页面中，选择适当的数据库，粘贴或上传待比对的查询序列，可以选择标准蛋白数据库、EST数据库、基因组数据库等作为比对的对象。
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（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
对于接近或超过100个序列的多序列比对，渐进多序
BLAT 把相关的呈共线性的比对结果连接成为更大 的比对结果。
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。
⑵ 利用查询序列的结构信息，在结构信息的使用上 又可以细分为： (a)通过构建一个描述RNA序列共性结构的概率模 型进行数据库检索； (b)基于索引（index）或者模体（motif）描述的 方法定义rna结构或共性结构，并进行数据库 搜索。
了改进 首先，它采用了参照序列（reference sequence）， 使用BLASTZ将每一个序列与参照序列进行局部配 对比对，参照序列中的一个碱基比对另一个序列中 的至多一个碱基。
其次，依据计分矩阵和两序列的种系关系，对配对
比对的结果进行所谓的“串连”（chaining）和“连网” （netting）。
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。
生物信息学
第二章
序列比对
第一节 引
Section 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。
同源可分为垂直同源（ortholog）和水平同源（paralog）
五、数据库搜索的统计显著性
一个典型的BLAST搜索的输出包括E值和得分，
后者又分原始得分（raw scores）和比特得分（bit scores）。
P=1-e-E
• P值和E值是反映比对显著性的两种不同方式，
大部分BLAST在线服务使用E值而非P值来定
义搜索的统计学显著性。
第四节 比对软件、参数与数据资源
Section 4 Alignment Software， Parameter and Resource
一、参数选择的一般原则
空格罚分涉及几个问题： ①空格罚分是否大于失配罚分； ②不同大小空缺的罚分； ③空格的引入与延伸是否予以不同罚分。
如果一次数据库搜索产生了太多的返回结果，可采取 如下措施：
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
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。
两个序列的局部、全局和glocal比对所对应的路径
二、全基因组比对
全基因组比对主要揭示多个序列中保守的和非保守
的区段以及这些区段在基因组中的分布特征，这里 主要介绍UCSC基因组浏览器（The UCSC Genome Browser）中的全基因组比对方法。
UCSC基因组浏览器中所采用的多序列比对在多方面作
接着，UCSC基因组浏览器使用MULTIZ对多个“串
连”的配对比对进行渐进多序列比对。
小 结
序列比对是基因和DNA序列分析的基础，所依据的两
个核心概念是同源和相似，同源序列一般是相似的，
相似序列不一定是同源的。多序列比对是双序列比对 的自然推广，采用更多物种的序列进行多序列比对常
常能更准确和更可靠地揭示序列的同源性和保守域。
二、主要比对软件
三、EBI中的序列比对工具
双序列比对 特性 Global alignment Global alignment Local alignment Local alignment Local alignment Genomic alignment Genomic alignment 工具 Needle Stretcher Water Lalign Matcher PromoterWise GeneWise 多序列比对 工具 Clustal Omega ClustalW2 DbClustal Kalign MAFFT
用计算机科学的术语来说，比对两个序列就是找出 两个序列的最长公共子序列（longest common subsequence，LCS），它反映了两个序列的最高 相似度。
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
blastp 蛋白质 蛋白质
方法
用蛋白质查询序列搜索蛋白质序列数据库
blastn
blastx
核酸
核酸
核酸
蛋白质 核酸 核酸
用核酸查询序列搜索核酸序列数据库
将核酸序列按6条链翻译成蛋白质序列后搜 索蛋白质序列数据库 用蛋白质查询序列搜索核酸序列数据库， 核酸序列按6条链翻译成蛋白质 将核酸序列按6条链翻译成蛋白质序列后搜 索由核酸序列数据库按6条链翻译成的蛋白 质序列的数据库
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。 可按照规则建立得分矩阵：
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
⑴ 使用参考序列（带“refseq”的）数据库，这样可减
少许多冗余结果； ⑵ 使查询序列只包含一个结构域，减少多结构域带 来的多匹配； ⑶ 根据查询序列与数据库序列的关系使用更合适的 替换计分矩阵； ⑷ 降低E值。
如果一次数据库搜索产生了太少的返回结果，可
采取如下措施：
⑴ 提高E值； ⑵ 使用更大的PAM矩阵或更小的BLOSUM矩阵； ⑶ 减小字长以及减小阈值。
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Байду номын сангаас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
六、比对的统计显著性
确定比对得分score是否偶然：
1.将β球蛋白或肌球蛋白与大量非同源的蛋白质做比
对，然后将score与这些比对的得分进行比较。 2.把一个序列与一组随机产生的序列进行比对，然后 同样将score与这些比对的得分进行比较。 3.随机将两个序列中的一个打乱重组，比如说重组 100次，并与另一个序列比对，同样得到一组比对 的得分。