生物信息学应用：序列比对与数据库搜索
3.序列比对和数据库搜索（生物信...
3.序列比对和数据库搜索（生物信...文章目录• 3.1 序列两两比对• 3.2 多序列比对生物信息学教程系列第三章3 序列比对和数据库搜索比较是科学研究中最常见的方法，通过将研究对象相互比较来寻找对象可能具备的特性。
在生物信息学研究中，比对是最常用和最经典的研究手段。
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。
比对还是数据库搜索算法的基础，将查询序列与整个数据库]的所有序列进行比对，从数据库中获得与其最相似序列的已有的数据，能最快速的获得有关查询序列的大量有价值的参考信息，对于进一步分析其结构和功能都会有很大的帮助。
近年来随着生物信息学数据大量积累和生物学知识的整理，通过比对方法可以有效地分析和预测一些新发现基因的功能。
3.1 序列两两比对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。
blast应用实例
blast应用实例Blast是一种常用的生物信息学工具，用于比对和分析生物序列。
它可以将一个或多个查询序列与数据库中的目标序列进行比对，通过比对结果提供有关序列相似性、保守区域和功能注释的信息。
以下是Blast应用的一些实例：1.从NCBI数据库搜索相似序列：Blast可以用于从NCBI的数据库中搜索与给定序列相似的序列。
例如，如果我们有一个未知的蛋白质序列，我们可以使用Blast将其比对到NCBI的非冗余蛋白质数据库上，以找到与之相似的蛋白质序列。
这对于鉴定新的蛋白质家族、推断功能等非常有用。
2.基因注释：Blast可以用于对新的基因序列进行功能注释。
例如，通过比对一个未知的DNA序列到已知的基因组序列数据库，我们可以获得对应的基因区域、编码蛋白质以及可能的功能信息。
这对于基因组学研究和药物研发很重要。
3.遗传多样性分析：Blast也可以用于研究不同物种或个体之间的遗传差异。
通过比对DNA或RNA序列，可以鉴定不同物种或个体之间的变异位点。
这对于研究进化、种群遗传学和物种鉴定具有重要意义。
4.病原体识别：Blast可以用于快速识别和鉴定病原体。
通过比对未知的病原体序列到已知的病原体数据库，可以确定其种类和亚型。
这对于疾病的诊断和流行病学研究非常有帮助。
5.系统发育分析：Blast在系统发育学中也被广泛应用。
通过比对多个物种的DNA或蛋白质序列，可以构建物种间的进化关系树。
这对于研究生物的进化历史和亲缘关系具有重要意义。
6.基因工程：Blast可以用于在已知的基因库中寻找与目标序列相似的基因。
这对于基因工程和生物治疗的设计和优化非常有用。
通过比对获取相关蛋白质、启动子、调控序列等信息，可以进行目标基因的定向改造和调节。
7.基因家族研究：Blast可以用于鉴定和研究特定基因家族。
通过比对已知基因家族的代表性成员，可以找到其他类似的基因序列。
这对于研究基因家族的进化、功能和调控具有重要意义。
8.转录因子结合位点预测：Blast可以用于识别和预测转录因子结合位点。
run blast的意思
run blast的意思Blast是一种常用的生物信息学工具，用于进行序列比对和数据库搜索。
“run blast”的意思是对给定的序列播放blast程序，以找到最佳匹配性进行分析和注释。
为什么要run blast？每个生物体都有其基因组中编码的蛋白质序列或DNA 序列。
了解这些序列之间的相似性或差异可以在生物学，医学和农业领域有很广泛的应用。
例如，测定病原体中特定蛋白质序列的相似性可以确定哪些细菌株是具有病原性的。
在医学领域，blast的使用可以帮助识别导致遗传疾病的突变。
如何run blast？现在有许多blast程序可供选择，包括NCBI blast和UniProt blast。
这些程序可以在线使用或下载到本地计算机上。
下面是简要步骤：1. 获取待比对序列：在进行blast比对之前，需要先从数据库或文件中收集待分析的蛋白质或DNA序列。
2. 定义查询：接下来，需要定义查询序列，该序列将用于比对。
3. 选择blast程序：根据样本类型（蛋白质还是DNA）以及需要解决的问题（查找同源物种、查找无同源物种比对）选择合适的blast程序。
4. 上传数据：如果使用在线blast服务，需要将查询序列和参考数据库上传至服务器。
否则，在本地计算机上运行blast软件。
5. 运行blast：在程序中设置必要的参数，如比对类型，比对得分和E值等，并运行blast。
6. 分析结果：一旦blast程序完成，可以查看和分析比对结果，以确定与查询序列最相似的参考序列和其他统计信息。
需要注意1. 查询序列应与数据库中的序列尽可能相似。
长度较小的序列可能会导致假阳性结果。
2. 需要了解blast得分和E值的含义。
偏低的得分或偏高的E值可能导致不准确的结果。
3. 无同源物种比对需要更多的计算资源，并且结果可能更难解释。
总之，run blast是一种有用的技术，能够将生物信息学应用于生物学、医学和农业等领域。
随着技术的进步和对生物信息学的理解的提高，blast程序将继续发挥重要作用，并为我们带来更多的发现。
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
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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
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 第七章：序列比对和数据库搜索
第七章：序列比对和数据库搜索Gregory D.SchulerNational Center for Biotechnology InformationNational Library of Medicine. National Institutes of HealthBethesda. Maryland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，将在第八章介绍。
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。
生物信息学分析方法
生物信息学分析方法生物信息学是一门综合应用信息学、生物学和统计学等相关知识和技术的学科，旨在通过利用计算机和信息技术处理和分析生物学数据，揭示生物系统的结构和功能，并解决生物学研究中的问题。
生物信息学分析方法主要包括序列比对、基因预测、蛋白质结构与功能预测、基因表达谱分析、基因调控网络构建和演化分析等。
以下将对其中几种常见的生物信息学分析方法进行详细介绍。
1. 序列比对：序列比对是生物信息学中最基本、最常用的方法之一、通过将待比对的序列与已知数据库中的序列进行比对，可以判断序列的相似性和进化关系，从而推断序列的功能和结构。
序列比对方法主要包括全局比对、局部比对和多序列比对等。
常用的序列比对工具有BLAST、ClustalW等。
2.基因预测：基因预测是指通过对DNA序列进行分析和预测，确定其中的基因位置和结构。
基因预测方法主要包括基于序列、基于比对和基于表达等方法。
其中，基于序列的方法依据基因的核苷酸组成、序列保守性和启动子顺应性等特征进行预测；基于比对的方法通过将待预测序列与已知基因进行比对，从而确定基因位置和结构；基于表达的方法则通过分析基因的表达模式和转录组数据，推断基因的存在和功能。
3.蛋白质结构与功能预测：蛋白质结构与功能预测是指通过分析蛋白质序列和结构，预测其二级结构、三级结构和功能。
蛋白质结构预测方法主要包括同源建模、蛋白质折叠动力学和序列匹配等方法。
同源建模是最常用的蛋白质结构预测方法，其基本原理是通过将待预测蛋白质序列与已知结构的同源蛋白质进行比对，并从中找到最佳匹配。
蛋白质功能预测方法主要包括结构域分析、功能域预测和功能注释等方法。
4.基因表达谱分析：基因表达谱分析是通过对基因在不同组织或条件下的表达水平进行比较和分析，揭示基因在生物体内的功能和调控机制。
常见的基因表达谱分析方法有RT-PCR、微阵列和高通量测序等。
RT-PCR是一种常用的基因表达定量方法，可以通过测定特定基因在RNA水平的表达量推断基因的转录水平；微阵列技术则可以同时检测数千个基因的表达水平，从而了解基因在不同组织和条件下的表达情况；高通量测序技术可以对整个转录组进行测序，从而揭示基因的全局表达谱。
生物信息学中的数据分析方法及工具推荐
生物信息学中的数据分析方法及工具推荐生物信息学是一门充满挑战和机遇的交叉学科，借助于计算机科学和统计学的技术，研究生物学中的大规模数据。
随着高通量测序技术的发展，生物学家们可以获取大量的生物学数据，如基因表达数据、DNA序列数据和蛋白质结构数据等。
而为了更好地理解和利用这些数据，生物信息学中的数据分析方法和工具起到了至关重要的作用。
本文将介绍一些在生物信息学中常用的数据分析方法和工具，并分析其特点。
1. 序列比对工具序列比对是生物信息学的基本任务之一，用于将已知的DNA或蛋白质序列与未知序列进行比较，从而确定它们之间的相似性和差异性。
在序列比对中，常用的工具包括BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）和Bowtie。
BLAST通过在数据库中搜索相似序列，从而识别未知序列的亲缘关系。
而Bowtie是一种用于高通量测序数据比对的工具，具有快速、准确和高效的特点。
2. 基因表达分析工具基因表达数据的分析是生物信息学中的关键任务之一，可以用于了解基因在生物体中的功能和调控机制。
在基因表达分析中，常用的工具包括DESeq2和edgeR。
这些工具能够分析RNA测序数据，识别差异表达基因，并进行功能注释和通路分析。
3. 蛋白质结构预测工具蛋白质结构预测是生物信息学中的一项重要任务，可以揭示蛋白质的功能和三维结构信息。
在蛋白质结构预测中，常用的工具包括I-TASSER和Rosetta。
I-TASSER利用模板比对和蛋白质碎片装配的方法，预测蛋白质的三维结构。
而Rosetta是一种基于物理能量和碰撞振荡的方法，能够进行蛋白质折叠和构象搜索。
4. 基因组注释工具基因组注释是对基因组序列中的基因和非编码区域进行注释和功能预测的过程。
在基因组注释中，常用的工具包括Ensembl和NCBI的Basic Local Alignment Search Tool (BLAST)。
Ensembl提供了大量的物种基因组注释信息，包括基因结构、启动子、转录因子结合位点等。
生物信息学中的基本工具和技巧介绍
生物信息学中的基本工具和技巧介绍在生物学研究中，生物信息学是一门非常重要的学科，它运用计算机科学和统计学的基本原理和方法来分析和解释生物学数据。
生物信息学领域的基本工具和技巧为生物学家们提供了理解和研究基因组学、蛋白质组学、转录组学等各种生物学过程的关键工具。
在这篇文章中，我们将介绍生物信息学中的一些基本工具和技巧。
一、序列比对工具和技巧序列比对是生物信息学中最常用的任务之一，它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。
常用的序列比对工具包括BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)和Clustal Omega。
BLAST可以快速地在数据库中搜索具有相似序列的蛋白质或基因序列，并给出比对结果的置信度评分。
而Clustal Omega是一个用于多序列比对的工具，它能够对多个序列进行全局和局部比对，并输出结果中的进化关系树。
二、基因预测工具和技巧基因预测是生物信息学中的一项重要任务，它用于确定DNA序列中的基因位置和边界。
基因预测工具通过分析DNA序列中的开放阅读框架(ORFs)、启动子序列、剪接位点等特征来推断基因的位置和结构。
常用的基因预测工具包括GeneMark和Glimmer。
GeneMark利用统计模型和算法来识别真正的基因序列，而Glimmer则使用人工智能算法和非编码序列的统计特性来进行基因识别。
三、基因表达分析工具和技巧基因表达分析用于研究不同生物样本中基因表达的差异，它对于理解生物学过程中的基因调控机制非常关键。
常用的基因表达分析工具包括DESeq2和edgeR。
这些工具利用统计学方法来分析高通量测序数据，并找出差异表达的基因。
此外，表达量热图和通路富集分析也是常用的基因表达分析技巧，它们可以可视化差异表达基因的模式和功能富集情况。
四、蛋白质结构预测工具和技巧蛋白质结构预测是生物信息学中的一项重要任务，它用于预测蛋白质序列的三维结构，从而揭示蛋白质功能和相互作用。
生物信息学概论第二章数据库搜索与两两比对
• 为了得到打分矩阵，更常用的方法是统计自然界各种氨基 酸参加的相互替换率。如果两者特定的氨基酸间替换发生 的比较频繁，那么对这两种残基比对位点的打分会比较优 待；反之就要被罚分了
• 常用氨基酸打分矩阵
– 仅仅获取最佳比对值
– 仅仅获取与最佳比对值相对应的序列
• 我们可以用动态规划解决这个问题，即把一个问题分解成 计算量合理的子问题，并使用这些子问题的结果来计算最 终答案。
• S. Needleman与C. Wunsch首次运用动态规划方法来进行 序列分析。
• 假设两条序列比对：CACGA和CGA，使用统一的空位和失配 罚分 ，则对于第一个元素比对时，有以下3种可能：
-1-1=-2，表示在横向序列中插 入一个空位，然后与纵向序列 中的A比较，空位罚分-1。 0+1=1，表示两序 列的第一个A进行 对比，匹配奖励1。 -1-1=-2，表示在纵 向序列中插入一个 空位，然后与横向 序列中的A比较， 空位罚分-1。 A C A G T A G A
0 -1 -2 -3 -4 -5 -1
等等……
2.3.1 简单空位罚分
• 对含有空位的比对打分时，空位罚分就必须包含到 打分函数中，空位比对的简单打分公式如下：
例如：假设匹配得分为1，失配得分为0，空位罚分为-1
三种空位比对的得分从左至右分别是1、3、3
2.3.2 起始罚分与长度罚分
• 使用简单空位罚分对两条序列进行比对时，经常能找到若 干同是最优的比对。 • 进一步区分这些比对的方法是找出哪些比对包含较多的不 连续空位，哪些包含数量较少而长度较长的空位片段。
动态规划算法通过计算部分序列比对得分并填入一个表格， 直到整个序列比对被计算出来， 由此得到最优比对。
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。
序列比对和数据库搜索讲解
查询序列中的重复片段
表3. BLAST的核酸数据库：
数据库
FASTA 的计算说明了一个重要事实：即使两条序列匹配的 p值较低，大数据库中对应的E值可以相当大。由于这个原 因，E值往往比p值更能反映实际情况。
敏感性和特异性
敏感性和特异性评价数据库搜索结果的最佳标准 是两个互补的测度。
假如E或p的阈值已经选定，则认为比阈值低的E 或p值的序列相似度是由意义的。通常我们把有意义 的相似序列叫做击中项。数据库搜索把数据库分割成 两个子集。击中项（阳性）和非击中项（阴性）。
序列相似性分析一般使用两种动态规划算法。 即Needleman-Wunsch 算法(全局联配) 和 Smith-Waterman算法（局部联配） 。
Needleman-Wunsch 算法查找的是序列间的全局相似 性，试图尽可能地覆盖整条序列，从某条序列的最 左端开始到最右端结束。
Smith-Waterman算法查找的是局部相似性，得出的联配 结果可能是只覆盖了每条序列的一小部分（局部）。
仿射法（A+ Bl）：A为空位开放罚分，B为空 位扩展罚分
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。
序列比对与数据库搜索汇总
第二节 序列两两比对
1、序列两两比对的基本算法
直接方法 — 生成两个序列所有可能的比对，分别计算代 价函数，然后挑选一个代价最小的比对作为最终结果。
本质问题：优化
动态规划寻优策略
动态规划算法（Dynamic Programming）
表3.3 转移矩阵
AT CG A 1 -5 -5 -1 T -5 1 -1 -5 C -5 -1 1 -5 G -1 -5 -5 1
（2）蛋白质打分矩阵
❖ 等价矩阵 ❖ 氨基酸突变代价矩阵GCM ❖ 疏水矩阵 ❖ PAM矩阵（Point Accepted Mutation） ❖ BLOSUM矩阵（Blocks Amino Acid Substitution
最高（或代价最小）的序列对比排列，从而分析各序 列之间的相似性和差异。
3、 计算方法的优化
标准动态规划算法存在的问题： 搜索空间大
剪枝技术：将搜索空间限定在一个较小的区域范围内。 若问题是搜索一条得分最高（或代价最小）的路径，则 在搜索时如果当前路径的得分低于某个下限（或累积代 价已经超过某个上限），则对当前路径进行剪枝，即不 再搜索当前路径的后续空间。
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）
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。
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。
第5章 序列比对与数据库相似性搜索
序列比对结果分值计算过程：
考虑比对的残基是否相同 打分矩阵 空位罚分
考虑比对的残基是否相似
空位插入需要赋予不同分数
序列比对的经典算法
算法（Algorithm）：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
比对中包括了全部的最短匹配序列。
3、提交
双序列局部比对工具——Matcher的使用
第三节
序列多重比对
序列多重比对概述 多重比对软件
Central role of multiple alignments
Comparative genomics Phylogenetic studies Hierarchical function annotation:
-4 -4 -4 -4 5 -4 -4 5
（2）蛋白质打分矩阵（替换矩阵）
PAM矩阵 PAM矩阵
BLOSUM矩阵 BLOSUM矩阵
PAM30
BLOSUM45 BLOSUM62 BLOSUM80
PAM70
PAM250
PAM矩阵(Point accepted mutation matrices)
ACTGTTCCGAA… ACGCCTG
…100kbp… …AGCCTGA…
…100kbp… …ACTACTG
全局优化
ACTGTTCCGAA… …100kbp… …AGCCTGA… …100kbp… …ACTACTG
AC---…---GCC---…---TG
局部优化
ACTGTTCCGAA… …100kbp… …A-GCCTGA… …100kbp… …ACTACTG
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
生物信息学中的序列比对方法和技术
生物信息学中的序列比对方法和技术生物信息学是指运用计算机和信息学方法研究生物学领域的一门学科。
在生物信息学中，序列比对是一项非常重要的基础工作。
序列比对方法和技术可用于识别蛋白质或DNA序列的相似性，并用于生物学和医学研究中的各种应用程序。
本文将探讨生物信息学中的序列比对方法和技术。
1. 序列比对的概念序列比对是将两个或多个序列进行比较，找出相同之处和不同之处的过程。
序列比对可以识别DNA、RNA和蛋白质序列之间的相似性，有助于确定它们之间的进化关系、预测功能和进行基因检测等。
在序列比对中，最常见的方法是全局比对和局部比对。
2. 序列比对的方法（1）Smith-Waterman算法Smith-Waterman算法是局部比对的经典算法。
它使用一个得分矩阵来确定两个序列的每个区域的匹配得分，然后查找局部匹配得分最高的局部匹配（也称为最佳局部匹配）。
（2）Needleman-Wunsch算法Needleman-Wunsch算法是全局比对的常见算法，能够确定两个序列的全局最佳匹配。
该算法使用一个得分矩阵来确定两个序列之间的匹配得分，并使用动态规划方法计算全局匹配得分。
（3）BLAST算法BLAST算法是一种常见的快速序列比对算法，能够用于全局和局部比对。
在BLAST算法中，使用了启发式搜索来快速确定序列间的相似性。
3. 序列比对的技术（1）多序列比对多序列比对是比较三个或更多序列之间的相似性。
多序列比对可用于发现全基因组复制、形成适应性进化策略和预测序列的结构和功能。
（2）蛋白结构比对蛋白结构比对是将两个或多个蛋白质结构进行比较的技术。
它可用于预测蛋白质结构和功能，设计新药物和发现新的蛋白质家族。
（3）基因功能预测基因功能预测是基于已知的或相似的基因和蛋白质进行预测。
序列比对技术可用于发现新基因、比较基因和预测基因功能等。
4. 序列比对的应用程序序列比对技术可用于许多生物学和医学应用程序。
以下是序列比对的几个应用程序：（1）基因检测：序列比对技术可用于检测基因是否在某个物种中存在，从而帮助研究人员确定某个物种的基因组和生物信息学。
生物信息学研究方法及其应用
生物信息学研究方法及其应用生物信息学是生物学、计算机科学和统计学相互融合的一个新兴学科领域，主要通过计算机和数学方法对生物学上的基因组、蛋白质组学和生物进化等进行分析和研究。
而生物信息学研究方法及其应用则是这个学科领域非常重要的一个组成部分。
一、生物信息学研究方法生物信息学研究方法主要有以下几种：1.序列比对：通过计算机算法找到两个生物序列之间的相同和不同之处，从而对序列进行比对和分析。
序列比对是生物信息学研究中最常用的方法之一，30年来一直是基因和蛋白质相似性研究的核心。
2.基因寻找：对于未知功能的DNA序列，通过计算机的算法方法对其进行研究，来预测其功能。
3.蛋白质结构预测：通过计算机算法从蛋白质氨基酸序列中预测其三维结构，研究蛋白质功能和结构。
4.生物序列分析：通过对生物序列进行分类、聚类、进化关系分析等方法来理解生物基因组序列之间的相关性。
5.系统生物学：主要研究生物系统中的组分和相互作用关系，深入了解生物系统、代谢通途等生物学领域，为更深入的研究提供了新的思路。
6.分子动力学模拟：利用计算机模拟蛋白质分子的运动和相互作用，从而研究和揭示其生物学功能。
二、生物信息学研究方法应用1.基因组学研究：通过生物信息学技术，生物学家们可以对已知的生物基因组进行分析，从而可以进一步研究生物基因组的演化，了解它们的基因和编码的蛋白质的功能。
2.测序信息管理：在基因排列和测序技术得到迅速发展的今天，生物信息学技术为处理海量的生物测序数据提供了新的手段和思路。
3.药物筛选：生物信息学技术可以从数据库中筛选出具有药物活性的成分，可以避免由于药物实验产生的高成本，从而加快药物的开发。
4.生物数据挖掘：生物信息学技术可以将海量的生物数据转换为有用的信息，通过生物数据挖掘技术，可以对生物体系进行深入研究，探究生物结构和功能的内在关系。
5.生物信息学在癌症研究中的应用：生物信息学技术可以通过基因组、转录组、蛋白质组等分析方法，为癌症的研究提供新思路，可以帮助人们了解癌症的发生和进化机制。
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Y
6
W
VEDQK L S K CN VENK L TRPKCD
对齐：
VEDQKLS
KCN
VEN KLTRPKCD
VEDQK L SKCN V6 4 3 2 3 5 2 3 2 2 E4654413403 N2 3 5 3 4 1 5 4 2 6 K3434623604 L5112262221 T3323425424 R2 2 2 3 5 2 3 5 2 2 P3323234222 K3434623604 C2 0 1 1 0 2 4 0 6 2 D3 5 6 4 3 1 3 3 1 5
一般情况下PAM120矩阵和BLOSUM62矩阵是最好的选择
打分系统---空位罚分
序列的改变不仅可由点突变造成，也可 因残基的插入和缺失引起。所以引入空 位以产生序列比对是有生物学基础的。 引入空位罚分来代表比对中加入空位的 有效性
ACTACGT
A_ _ _CGT
空位罚分的计算:
k: 空位长度; r: 开放空位罚分值; δ: 扩展空位罚分值, δ<r
序列同源性
两序列来自一个共同的祖先序列
序列比较
• Dot matrix 分析 (intuitive) • 序列比对计算DP algorithm (exact) • Word or k-tuple (FASTA, BLAST)
(heuristic)
Dot Matrix
The amino acid sequences of the phage λcI (horizontal sequence) and phage P22 c2 (vertical sequence) repressors. The window size and stringency are both 1.
第三章 序列比对
序列比对概念 序列比对用途 常用术语 序列比对的类型 序列比对的策略 打分系统---打分矩阵 比对算法 -全局比对Needleman-Wunsch算
法 -局部比对Smith-Waterman算法 序列比对搜索程序
序列比对概念
序列中的符号在核酸中是A, T/U, C, G，在蛋白质中则是
其它基于DP的实现方法
结构-遗传矩阵
C S T P A G N D E Q H R K MI
L V F YW
64222321012202222
3 33
C
6545553333331222
3 32
S
645242332343323
1 21
T
65322333322233
2 22
P
6534432232225
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）
序列比对搜索程序
序列比对程序基于启发式算法，用于数据
库搜索（Heuristic database search）,
可保证搜索快速且敏感度高，但不能保 证最佳
典型程序
FastA系列 Blast系列
在数据库中查询新序列
提交新序列进行数据库搜索以确定：
VEDQK L SKCN V6 4 3 2 3 5 2 3 2 2 E4654413403 N2 3 5 3 4 1 5 4 2 6 K3434623604 L5112262221 T3323425424 R2 2 2 3 5 2 3 5 2 2 P 3 3 2 3 2 3 21 2 2 2 K 3 4 3 4 6 2 3 17 5 4 C 2 0 1 1 0 2 4 5 11 2 D3 5 6 4 3 1 3 3 1 5
N PAM表示对原始PAM矩阵N次方
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
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
显然低于非保守区。
对不同家族蛋白质序列片段的区间(blocks)进行比 对，不加入
gaps，这些序列区间对应于高度保守的区域。 氨基酸匹配率可通 过各区间可能的匹配率得到。再将这 些匹配率计入匹配率表。其 进化相关机率的计算方法与 Dayhoff矩阵相似。
矩阵名中的数字代表产生矩阵所用序列集的相似度
A B
实现算法
两序列开端的位置， 但不一定是序列第一个字母的位置
??AG?? ??A_??
1. 将求解最佳匹配映射成矩阵模 型；
2. 矩阵中横行竖列各多一个，表
示序列开端；
3. 矩阵中每个数值表示到当前位
置的最佳匹配分值，但单从这
??C_??
个数值只能知道当前位置的匹
??AT?? 配情况；
4. 当前位置之前的最佳匹配方式
描述比对字符间（氨基酸或碱基）的相似性
单一打分矩阵（核酸，氨基酸）
相同（1） 不同（0）
A
G
C
T
A
1
0
0
0
G
0
1
0
0
C
0
0
1
0
T
0
0
0
1
遗传密码子矩阵 （氨基酸） 所有的氨基酸突变都产生于核苷酸的变化，故氨基酸 替
换的分值应取决于由一个密码子转变为另一密码子所 必需的突变
的数量。一种遗传密码子打分矩阵根据导致密码子改变所需改变 核苷酸的数量来定义两个 氨基酸之间的距离，比如PAM矩阵
PAM（point accepted mutation）可为进化时间单位
假设同一位点不会发生二次以上的突变，则1PAM等 于100个氨基酸多肽 链中预期发生一次替换所需的时间。 1PAM相当于所有的氨基酸平均有 1%发生了变化，经过 100PAM的进化，并非每个氨基酸的残基均发生变 化：有 一些可能突变多次，甚至又变成原来的氨基酸，而另一 些氨基酸 可能根本没有发生过变化。因此利用大于 100PAM的时间间隔可能达到区 分同源性蛋白质的目的。
比对方法
最初采用点阵分析法
1950年由Bellman描述的一种优化算法，后被Needlman和 Wunsch引
入生物序列比较计算，即动态规划算法
全局比对 局部比对
全局比对---局部比对
全局比对
局部比对
全局比对
Needleman & Wunsch算法：适用于整体相似性 程度较高的序列（JMB, 48,443-453, 1970）的
必需通过回溯当前位置的得分
的来源确定。
例:
步骤1: 初始化打分矩阵：
S0,0 = 0 S0,j = -j * gap Si,0 = -i * gap Sm,n = optimal score
步骤2: 计算Si,j
步骤3: 回溯最佳对齐路径
打分： Match +2分 mis-match -3分 Gap (insertion & deletion) -1分
2 22
A
634421321224
1 23
G
65334241212
1 30
N
6543230113
1 20
D
642241114
0 11
E
64342122
1 21
Q
6431131
2 31
H
652222
1 12
R
62223
0 11
K
6454
2 23
M
655
4 32
I
65
4 34
L
6
4 33
V
6 53
F
63
VEDQK L SKCN V 50 46 40 35 30 26 19 14 8 2 E 42 44 42 37 31 22 20 15 6 3 N 35 36 38 36 31 22 20 15 7 6 K 33 34 32 31 33 23 20 17 5 4 L 34 30 30 29 25 27 19 13 7 1 T 29 29 28 29 27 23 22 15 7 4 R 23 23 23 24 26 23 20 16 7 2 P 20 20 19 20 19 20 21 13 7 2 K 14 15 14 15 17 13 14 17 5 4 C 8 0 1 1 0 2 4 5 11 2 D3 5 6 4 3 1 3 3 1 5
序列比对的类型
序列数目
双序列比对 （pairwise alignment） 多序列比对 （multiple sequences alignment）
序列种类
核酸序列比对 蛋白质序列比对
比对方式
全局比对 （ Needleman-Wunsch ） 局部比对 （ Smith-Waterman ）
不同氨基酸之间的替换率是不一样的，原因有密码子突变，