序列相似性的概念
生物序列的同源性搜索 -blast简介及其应用
分析过程（三）
6.限制条件，我们限制 在病毒里面找。
7.其他选项保持默认值
打分矩阵
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分析过程（四）
8.输出格式选项保持 默认值
9.点击开始搜索
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分析过程（五）
10.查询序列的一些 相关信息 在cdd库里面找到 两个保守区域， 点击可以进入
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分析过程（六）
图形结果
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分析过程（七）
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本地WEB版的Blast
在NCBI的FTP上，在blast程序的目录 下，还提供了一种供用户在自己的服务器 上建立Blast网页服务的软件包(wwwblast)。 使用该软件包，用户可以建立一个简 易的进行Blast运算的网站供实验室人员使 用。用于搜索的数据库同样可以灵活的定 义。
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Blast程序评价序列相似性的两个数据
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单机版的Blast使用（三）
3.获取Blast数据库 a.直接从ncbi下载 ftp:///blast/db/ b.用Blast程序包提供的formatdb工具自己格 式化序列数据成数据库。 假设有一序列数据（sequence.fa，多序列，fasta 格式），欲自己做成Blast数据库，典型的命令 如下：
Score：使用打分矩阵对匹配的片段进行打分，这是
对各片段越长、 相似性越高则Score值越大。
E value:在相同长度的情况下，两个氨基酸残基（或
碱基）随机排列的序列进行打分，得到上述Score值的 概率的大小。E值越小表示随机情况下得到该Score值的 可能性越低。
2.其他站点：
/blast/ /ncbi_blast.html /blast/（果蝇）
…
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Blast结果给出的信息
时间序列分析相似性度量基本方法
时间序列分析相似性度量基本⽅法前⾔时间序列相似性度量是时间序列相似性检索、时间序列⽆监督聚类、时间序列分类以及其他时间序列分析的基础。
给定时间序列的模式表⽰之后，需要给出⼀个有效度量来衡量两个时间序列的相似性。
时间序列的相似性可以分为如下三种：1、时序相似性时序相似性是指时间序列点的增减变化模式相同，即在同⼀时间点增加或者减少，两个时间序列呈现⼀定程度的相互平⾏。
这个⼀般使⽤闵可夫斯基距离即可进⾏相似性度量。
2、形状相似性形状相似性是指时间序列中具有共同的形状，它通常包含在不同时间点发⽣的共同的趋势形状或者数据中独⽴于时间点相同的⼦模式。
两个时间序列整体上使⽤闵可夫斯基距离刻画可能不相似，但是他们具有共同相似的模式⼦序列，相似的模式⼦序列可能出现在不同的时间点。
这个⼀般使⽤DTW动态时间规整距离来进⾏相似性刻画。
3、变化相似性变化相似性指的是时间序列从⼀个时间点到下⼀个时间点的变化规律相同，两个时间序列在形状上可能并不⼀致，但是可能来⾃于同⼀个模型。
这个⼀般使⽤ARMA或者HMM等模型匹配⽅法进⾏评估。
时间序列相似性度量可能会受到如下因素影响：时间序列作为真实世界的系统输出或者测量结果，⼀般会夹杂着不同程度的噪声扰动；时间序列⼀般会呈现各种变形，如振幅平移振幅压缩时间轴伸缩线性漂移不连续点等时间序列之间可能存在不同程度的关联；以上因素在衡量时间序列相似性度量的时候要根据具体情况进⾏具体分析。
闵可夫斯基距离给定两条时间序列：P=(x_1,x_2,...x_n),\ \ Q(y_1,y_2,...y_n)闵可夫斯基距离的定义如下:dist(P,Q) = \left(\sum\limits_{i=1}^n|x_i-y_i|^p\right)^{\frac{1}{p}}注：1. 当p=1时，闵可夫斯基距离⼜称为曼哈顿距离：dist(P,Q)=\sum\limits_{i=1}^n |x_i-y_i|2.3. 当p=2时，闵可夫斯基距离⼜称为欧⽒距离：dist(P,Q) = \left(\sum\limits_{i=1}^n|x_i-y_i|^2\right)^{\frac{1}{2}}4. 当p\rightarrow\infty时，闵可夫斯基距离⼜称为切⽐雪夫距离：\lim\limits_{p\rightarrow\infty}\left(\sum\limits_{i=1}^n|x_i-y_i|^p\right)^{\frac{1}{p}} = \max\limits_{i}|x_i-y_i|5. 闵可夫斯基距离模型简单，运算速度快。
第三章 序列相似性比较
序列比对问题
基因在进化中存在插入/缺失突变，序列比对时应该 将这些考虑这些突变，以便获得到更好的对齐结果。
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
等价矩阵 BLAST矩阵 转移矩阵 7 31 6
t= ACACACTGA Alignment-2 s= ACACAC-CA |||||| | t= ACACACTGA
7 31 2
氨基酸计分矩阵
氨基酸计分矩阵 —— 等价矩阵 —— 遗传密码矩阵 —— 疏水矩阵 —— PAM矩阵 —— BLOSUM矩阵
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | || | | | | | | | | | | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
Blast和Fasta的应用与原理
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生物序列的同源性
同源性： 指从一些数据中推断出的两个基因或蛋 白质序列具而共同祖先的结论，属于质的 判断。就是说A和B的关系上，只有是同 源序列，或者非同源序列两种关系。而说 A和B的同源性为80％都是不科学的。
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Blast任务提交表单（二）
2.设置各种参数部分
设置搜索的范围，entrez关键词， 或者选择特定物种
一些过滤选项，包括简 单重复序列，人类基因 组中的重复序列等
E值上限 窗口大小 如果你对blast的命令行选项熟悉的话，可以在这里加入更多的参数
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Blast任务提交表单（三）
3.设置结果输出显示格式 E值范围 选择需要显示的选项 以及显示的文件格式 显示数目 Alignment的显 示方式
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两种版本的Blast比较（一）
网络版本 包括NCBI在内的很多网站都提供了在线 的blast服务，这也是我们最经常用到的 blast服务。网络版本的blast服务就有方便， 容易操作，数据库同步更新等优点。但是 缺点是不利于操作大批量的数据，同时也 不能自己定义搜索的数据库。
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两种版本的Blast比较（二）
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序列相似性比较和序列同源性分析
序列相似性比较： 就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较， 用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似 的已知序列是什么。完成这一工作只需要使用两两序列 比较算法。常用的程序包有BLAST、FASTA等；
序列同源性分析： 是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种 的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其它序 列间的同源性大小。这是理论分析方法中最关键的一步。 完成这一工作必须使用多序列比较算法。常用的程序包 有CLUSTAL等；
序列相似性和序列对比
序列比较是如何进行的？
-------打分矩阵(Scoring Matrix)
因为所有的点突变都产生于核苷酸的变化， 因此对比中氨基酸对的相关性是随机的还是 遗传的应处决于由一个密码子转变为另一密 码子所必需的点突变的数量。由这一模型而 产生的打分矩阵将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，此为遗传密码子打分矩阵(genetic code matrix)。与匹配打分模型相比，它改进 了排比中的灵敏度和专一性。
腺嘌呤脱氧核苷单磷酸 (deoxyAdenosine monophosphate, A)、 胸腺嘧啶脱氧核苷单磷酸 (deoxyThymidine monophosphate, T)、 鸟嘌呤脱氧核苷单磷酸 (deoxyGuanosine monophosphate, G)、 胞嘧啶脱氧核苷单磷酸 (deoxyCytidine monophosphate, C)。
序列比较的生物学基础
蛋白质由20种氨基酸组成的多肽折叠而成。蛋白质 由20种不同的氨基酸组成不同长度的聚合体，也称 为肽或多肽。由这种线性拓朴结构的聚合体折叠起 来产生形状各异的不同蛋白质，不同的形状以及20 种氨基酸的化学特性决定了蛋白质的功能。现代生 物学中的一个很主要的概念是，蛋白质的功能特性 主要决定于线性多肽链中20种氨基酸的序列。由于 大多数蛋白质都是自身折叠而成，所以理论上知道 了一个蛋白质的序列后即可推导出其功能。
遗传密码子打分矩阵(A genetic code matrix) A B C 3.0 2.0 1.0 3.0 1.0 3.0 D 2.0 3.0 1.0 3.0 E 2.0 2.0 0.0 2.0 3.0 F 1.0 1.0 2.0 1.0 0.0 3.0 G 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 3.0 H 1.0 2.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 3.0 I 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 3.0 K 1.0 2.0 0.0 1.0 2.0 0.0 1.0 1.0 2.0 3.0 L 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 3.0 M N P Q R S T V W Y Z . 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 A 1.0 3.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 2.0 0.0 2.0 2.0 B 0.0 1.0 1.0 0.0 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 0.0 C 0.0 2.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 0.0 2.0 2.0 D 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 3.0 E 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 2.0 1.0 2.0 1.0 2.0 0.0 F 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 G 0.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 1.0 0.0 2.0 2.0 H 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 0.0 1.0 1.0 I 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 K 2.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 L 3.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 0.0 1.0 M 3.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 1.0 0.0 2.0 2.0 N 3.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 P 3.0 2.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 3.0 Q 3.0 2.0 2.0 1.0 2.0 1.0 2.0 R 3.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 S 3.0 1.0 1.0 1.0 1.0 T 3.0 1.0 1.0 2.0 V 3.0 1.0 1.0 W 3.0 1.0 Y 3.0 Z
DNA序列反映了物种之间和个体间相似性与差异性
DNA序列反映了物种之间和个体间相似性与差异性DNA是所有生物体内遗传信息的载体，通过其序列可以揭示物种之间和个体间的相似性与差异性。
DNA序列的相似性与差异性可以帮助我们理解物种进化、亲缘关系以及个体间的遗传差异。
在本文中，我们将探讨DNA序列在反映物种之间和个体间相似性与差异性方面的重要性。
首先，DNA序列反映了物种之间的相似性与差异性。
通过比较不同物种的DNA序列，我们可以推断它们之间的亲缘关系。
相似的DNA序列意味着这些物种在进化过程中具有共同的祖先，并且彼此间的遗传信息较为相似。
相反，差异较大的DNA序列则意味着这些物种在进化过程中分化较为久远，它们的遗传信息有较大的差异。
通过这种方式，我们可以建立起物种间的进化树，帮助我们理解不同物种的演化历史及它们之间的亲缘关系。
除了物种之间的相似性与差异性，DNA序列还反映了个体间的相似性与差异性。
每个个体的DNA序列都是独一无二的，即使在同一物种中也会有微小的差异。
通过比较个体间的DNA序列，我们可以判断它们之间的遗传差异。
这对于研究人类的遗传学、认识基因突变、预防遗传病等都具有重要意义。
比如，在进行DNA指纹鉴定时，通过比较目标个体的DNA序列与已知样本的DNA序列来识别个体的身份。
此外，DNA序列的个体间差异也对个性特征、疾病易感性等方面的研究具有重要意义。
在探究DNA序列反映相似性与差异性时，我们还需要了解DNA序列的测定与分析方法。
目前常用的DNA测序技术主要包括Sanger测序和高通量测序。
Sanger测序是20世纪70年代发展起来的测序技术，可以测定较短的DNA片段。
而高通量测序技术则具有高效、高通量的特点，可以同时测定许多样本的DNA序列。
在获得DNA序列后，我们可以使用一系列的生物信息学工具对序列进行比对、注释和分析。
基于DNA序列的相似性与差异性，我们还可以开展一系列的研究和应用。
一方面，通过比较已知物种的DNA序列与未知物种的DNA序列，我们可以对未知物种进行分类鉴定。
生物信息学-blast
筛选结果
点击开始搜索
其他一些显示格式参数
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提交任务
返回查询号（request id）
修改完显示格式后点 击进入结果界面
可以修改显示结果格式
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结果页面（一）
图形示意结果
20
结果页面（二）
目标序列描述部分
带有genbank的链接，点击可以进入 相应的genbank序列
匹配情况，分值，e值
21
结果页面（三）
匹配序列列表
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分析过程（八）
具体匹配情况
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单机版的Blast使用（一）
为什么使用单机版的Blast？ 1.特殊的数据库要求。 2.涉及序列的隐私与价值。 3.批量处理 4.其他原因？？
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单机版的Blast使用（二）
单机版Blast的基本操作过程 1.下载单机版的Blast程序 ftp:///blast/executables/ 目录下，下载对应的操作系统版本。 2.解压程序包(blast.tar.gz) 命令是: $ tar zxvf blast.tar.gz
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序列相似性比较和序列同源性分析
序列相似性比较： 就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较， 用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似 的已知序列是什么。完成这一工作只需要使用两两序列 比较算法。常用的程序包有BLAST、FASTA等；
序列同源性分析： 是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种 的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其它序 列间的同源性大小。这是理论分析方法中最关键的一步。 完成这一工作必须使用多序列比较算法。常用的程序包 有CLUSTAL等；
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Blast简介（一）
asv 相似序列 -回复
asv 相似序列-回复ASV（相似序列）是一种用于比较和发现相似性的工具，它在生物学领域有着广泛的应用。
下面将逐步解释ASV的概念、其应用领域、工作原理以及未来的发展前景。
ASV，全程为"Amplicon Sequence Variant"，中文意为"Amplicon序列型变体"。
ASV是一种用于分析高通量测序数据的方法，它在比对和比较DNA序列数据中的相似序列方面具有独特的优势。
ASV在微生物学和生物多样性研究中有着广泛的应用。
传统的微生物学研究往往利用16S rRNA基因进行菌群结构分析，然而，由于16S rRNA基因的不同区域序列差异较大，导致结果不够准确。
而ASV则通过根据序列的变异信息，将相似的序列分为不同的变体，从而提高了分析结果的准确性。
此外，ASV还可以应用于研究环境中的微生物群落结构，如土壤中的细菌群落、水体中的浮游生物等。
ASV的工作原理包括以下几个步骤。
首先，将原始测序数据进行质控和过滤，去除低质量的序列和噪音；然后，使用独特的算法，将高质量的序列分为不同的ASV，即相似序列变体；接下来，生成ASV表格，记录每个ASV的丰度信息；最后，通过与数据库中已知序列进行比对，对ASV进行分类和注释。
ASV相比于传统的OTU（Operation Taxonomic Unit）分析方法，有着明显的优势。
传统的OTU分析方法是将序列按照相似度分为不同的类群，然后基于这些类群进行进一步的分析，然而，OTU的定义和筛选依赖于阈值的选择，这可能导致结果的不准确。
而ASV则是对每一个变体进行分析，无需设定阈值，从而更加客观和可靠。
未来，ASV有着广阔的发展前景。
首先，随着测序技术的快速发展，获取的数据量将会越来越大，利用ASV来分析和挖掘这些数据将会成为未来的趋势；其次，ASV的应用领域也正在不断拓展，除了微生物学和生物多样性研究，ASV还可以用于肿瘤的精准治疗、药物研发等领域。
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序列相似性的概念
序列排比具有上述强大功能的原因是，人 们发现，假如两个生物大分子的序列足够相 似，几乎毫无疑问(当然不是绝对) 似，几乎毫无疑问(当然不是绝对)它们具有相 似的生物学功能，并且可能是同源的。
序列相似性的概念
在序列中编码功能的句法和语义学中具有两个 重要的特征： 功能被编码于序列之中，即序列提供了句法。 编码具有一定的丰余度(redundancy)，即序列中一 编码具有一定的丰余度(redundancy)，即序列中一 些位点的改变可以保持功能不变，这就使编码具有 强劲的语义学。
序列比较是如何进行的？
匹配率(identity): 匹配率(identity): 两个蛋白质有一定数量的氨基酸在排比的位点 上是相同的，即如果38个氨基酸的蛋白质中 15个位点相同，我们说它们39.4%相同 (39.4%)
MSDTPSTGFSIIHPTSSEGQVPPPRHLSLTHPVVAKRISFYKSG -------------PRNGTIKIYENPARTFTRPYSAKNITIYKEND
序列相似性的概念
序列排比(aligment)是序列分析的基础，其他 序列排比(aligment)是序列分析的基础，其他 一切都建立在序列排比的基础上。 ACGCTAGCGCTAGCTGCTAGCTAG ACGCTAGCGCTAGCTGCTAGCTAG ACGCTAGCGCAAGCTGCTAGCTAG ______________ __________________
序列比较是如何进行的？
-------打分矩阵( -------打分矩阵(Scoring Matrices) )
因为所有的点突变都产生于核苷酸的变化， 因此排比中氨基酸对的相关性是随机的还是 遗传的应处决于由一个密码子转变为另一密 码子所必需的点突变的数量。由这一模型而 产生的打分矩阵将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，此为遗传密码子打分矩阵(genetic code matrix)。与匹配打分模型相比，它改进 了排比中的灵敏度和专一性。
序列比较是如何进行的？
相似性(similarity)： 相似性(similarity)： 通常在某些位点上有一些氨基酸被另外一些化 学物理特性相近的氨基酸所代替，这种突变 可称为保守突变。将保守突变的因素考虑在 内，就可以定义各种打分方案( 内，就可以定义各种打分方案(scoring schemes)对两序列的相似程度打分，所得分 ) 值即代表其相似的程度。
遗传密码子打分矩阵(A genetic code matrix) A B C 3.0 2.0 1.0 3.0 1.0 3.0 D 2.0 3.0 1.0 3.0 E 2.0 2.0 0.0 2.0 3.0 F 1.0 1.0 2.0 1.0 0.0 3.0 G 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 3.0 H 1.0 2.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 3.0 I 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 3.0 K 1.0 2.0 0.0 1.0 2.0 0.0 1.0 1.0 2.0 3.0 L 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 3.0 M N P Q R S T V W Y Z . 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 A 1.0 3.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 2.0 0.0 2.0 2.0 B 0.0 1.0 1.0 0.0 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 0.0 C 0.0 2.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 0.0 2.0 2.0 D 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 3.0 E 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 2.0 1.0 2.0 1.0 2.0 0.0 F 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 G 0.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 1.0 0.0 2.0 2.0 H 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 0.0 1.0 1.0 I 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 K 2.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 2.0 L 3.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 0.0 1.0 M 3.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 1.0 0.0 2.0 2.0 N 3.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 P 3.0 2.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 3.0 Q 3.0 2.0 2.0 1.0 2.0 1.0 2.0 R 3.0 2.0 1.0 2.0 2.0 1.0 S 3.0 1.0 1.0 1.0 1.0 T 3.0 1.0 1.0 2.0 V 3.0 1.0 1.0 W 3.0 1.0 Y 3.0 Z
序列比较是如Байду номын сангаас进行的？
同源性(homology)： 同源性(homology)： 只有当两个蛋白质在进化关系上具有共同的祖 先时，才可称它们为同源的。
序列比较是如何进行的？
要分析两个序列是否相似，必须首先作排比分析(alignment）。 如何作排比分析？ 最基本的条件是对序列的相似性做定量分析，然后将序列进行排 比，在排比中要用到 gaps， insertions， substitutions。 对gaps和insertions打分可用较简单的扣分方案，而substitutions 的打分则比较复杂，必须先构建出一个计算机的算法矩阵 (Matrix),再根据此方案对序列中氨基酸残基之间的差异或相似 进行打分。
序列相似性的概念
在对一个新测定的DNA序列进行分析时， 在对一个新测定的DNA序列进行分析时， 比如分析的结果是：这个序列与某种细菌的 ATPase相似。这是否意味着这个未知序列就 ATPase相似。这是否意味着这个未知序列就 是一个ATPase？答案是不能确定的。所以就 一个ATPase？答案是不能确定的。所以就 必须完全理解在序列水平上“相似性”或 “同源性”是如何定义的。
序列比较是如何进行的？
-------打分矩阵( -------打分矩阵(Scoring Matrices) )
其它相似性打分矩阵可以根据氨基酸的任何特 征构建出来，只要这些特征能定量表示出来， 如亲水性和疏水性、电荷、分子体积等的分 隔系数。遗憾的是，这些生物物理量只能部 分反映氨基酸之间的关系，并不能百分之百 的推论出相关蛋白质氨基酸的保守性。
Dayhoff突变数据打分矩阵是如何构建的？
----打分矩阵的原理(Principles ----打分矩阵的原理(Principles of Scoring Matrices) )
因为我们要做的是能分辨出显著进化关系的打 分矩阵，因此，第一步必须是定义一个进化 模型：蛋白质通过一系列独立的点突变而进 化，这些突变被种群接受，并可见于后代的 基因组中。
Dayhoff突变数据打分矩阵是如何构建的？
----打分矩阵的原理(Principles ----打分矩阵的原理(Principles of Scoring Matrices) )
序列比较是如何进行的？
要对两个序列进行排比，必须首先打出其相似 性的定量分值,于是需要一个打分矩阵。 打分矩阵( 打分矩阵(Scoring Matrices): ): 给不同的氨基酸配对定义的一系列相似性分值。而一 个突变打分方案(mutation data matrix)则是根据排 比时序列中点突变的情况设计出的打分方案。对氨 基酸配对相似性的尺度衡量，例如苯丙氨酸和异亮 氨酸相似性的定量标准，可以以多种方式来定义。
序列比较是如何进行的？
打分矩阵( 打分矩阵(Scoring Matrices) ) 对氨基酸配对相似性的尺度衡量，例如苯丙氨酸和异 亮氨酸相似性的定量标准，可以以多种方式来定义。 因此，设计一个打分矩阵，首先必须确定用什么算 法模型。在序列排比分析中，打分矩阵只是某个算 法模型的量化表现，排比的结果只在该算法模型所 划定的范围内有意义。
What is the cost of matching a 'G' with a 'L' ? What does this score represent?
序列比较是如何进行的？
-------打分矩阵( -------打分矩阵(Scoring Matrices) ) Dayhoff打分矩阵(The Dayhoff Matrix)：一个根据经 验的氨基酸相似性打分矩阵。 这个矩阵假设，一旦确定了两个序列的进化关系，其 交换的氨基酸将是相似的。Dayhoff及其同事在70 年代初期作的一个蛋白质序列和结构图表集中，通 过用一些哺乳动物蛋白质序列的排比发展出了一个 精确的突变数据打分方案(mutation data matrix)。 其方案对特定蛋白质序列排比中，序列的差异是随 机发生的还是反映同一个共同祖先序列的机率作了 定量。
Dayhoff突变数据打分矩阵是如何构建的？
----打分矩阵的原理(Principles ----打分矩阵的原理(Principles of Scoring Matrices) )
两个序列的进化距离就是从一个序列进化到 另一个序列的点突变的数量(也就是突变的最 小次数)。 以下因素会导致实际的进化距离与观察到的 差异程度不一致：
Dayhoff突变数据打分矩阵是如何构建的？
----打分矩阵的原理(Principles ----打分矩阵的原理(Principles of Scoring Matrices) )
首先，有可能有些核苷酸残基已经突变，但后来又 回复突变(如 A=>T=>A)，把突变的事件隐藏了起来。 这种现象在评价生物学时钟时和在研究每单位时间 有多少突变事件被固定下来这个问题时显得特别重 要，而在讨论突变打分矩阵时我们完全不必理会它。 一些特殊的氨基酸残基可能已经突变了多次(如 G=>L=>I ) 一个氨基酸残基可以突变“走”然后又突变回来(如 G=>L=>G ) DNA点突变的数量很可能大于差异氨基酸的量。这 个因素也需要考虑