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。
第三章 序列比对
第三章序列比对1 序列比对的概念序列比对的定义是：根据特定的计分规则，两个或多个符号序列按位置比较后排列，尽可能反映序列间的相似性，这一过程称为序列比对。
2 序列比对的意义生物信息学形成早期的主要研究内容就是序列比对，而当时序列比对研究的课题主要是生物大分子的进化。
核酸序列与蛋白质序列的突变是经实验证明的生物学现象，而现代生物学认为正是这种生物大分子序列的不断变化形成了生物进化的分子基础。
即在地质年代早期的地球生物中的核酸、蛋白质等序列经过几十亿年的演变后，成为了现今极其多样化的生物大分子序列。
我们并不知道这些分子序列祖先演化的实际过程，但可以找到现存序列的相似性，根据相似性去推导演化的过程。
正是通过序列比对找出序列之间的相似性。
序列比对找到的是相似性，可用这相似性去进行同源性分析。
后文所讲到的分子系统发育分析，就是通过序列比对，再进行聚类分析，然后依据所得结果确定被测分子序列的亲缘关系，构建进化树。
序列比对的一个用途就是用于搜索相似序列。
当你获得一段DNA序列或氨基酸序列后，发现对它一无所知时，可以在核酸序列数据库中搜索关于这一序列的信息，一个有效的方法是采用比对算法在数据库中找到一系列与该序列有相似性的序列，并按相似程度由高到低排列。
现在应用的多个序列搜索软件的本质差异基本上是比对算法的差异，随着数据库规模的扩大，对快速搜索的要求越来越高，而优化比对算法是解决问题的方案之一。
在基因组测序中，序列比对更是有重要作用。
基因组测序一般要将若干个拷贝的长核酸序列打断成有重叠区域的许多小片断，测序仪对小片断进行测序，然后把已知碱基排列顺序的小片断用比对算法找到有重叠区的另外的片断，把它们边接起来还原成原来的长核酸序列，得到长核酸序列的碱基排列顺序。
序列比对还可以寻找序列中的特定位点。
当一个基因的某一位点发生突变时，它与原基因进行比对时就能发现这个位点，这在寻找致病基因时尤为重要。
同时，通过比对，可找出不同序列间一些保守性的区域，它们可能行使重要的功能。
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。
第2讲-序列比对
T -5 1 -1 -5
C -5 -1 1 -5
G -1 -5 -5 1
AGTCGA
?
AATCGT
-2
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2、蛋白质打分矩阵
• （i）等价矩阵
1 i j Rij 0 i j
• • • •
其中Rij代表打分矩阵元素 i、j分别代表字母表第i和第j个字符。
（ii） 遗传密码矩阵GCM （iii）疏水矩阵 （iv）PAM矩阵（Point Accepted Mutation） （v） BLOSUM矩阵 （Blocks Amino Acid Substitution Matrices）
两序列有90%的相似性 两序列有90%的同源性
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• 直系同源（orthology）：不同物种内的同源序列。
• 旁系同源（paralogy）：同一物种内的同源序列。
7/ 77
人类与模式生物——小鼠
因为他们各自的 kit基因都存在缺陷
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2、序列比对的概念
基本概念：
• 序列：由一些字母组成的字符串，包括核酸和蛋白质序列。
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c s t p
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针对不同的进化距离采用不同的PAM 矩阵
序列相似度 = 40% | 打分矩阵 = PAM120
50% | PAM80
60% | PAM 60
PAM250
→ 14% - 27%
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模块氨基酸替换矩阵
BLOSUM 62
29/ 77
BLOSUM90
BLOSUM80
AGTCGATAGTCGAT AGT---TAGTCGAT
AGTCGATAGTCGAT A-TCGAT-GTC-AT
结构生物信息学3-序列比对
生物信息学培训班
蛋白质的打分矩阵 -- PAM
PAMn矩阵的构建
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
序列比对算法
选取多个家族的相似性>85%的保守序列； 根据匹配计分进行多重比对(不含空位)； 以比对结果构建进化树，反映氨基酸替换关系； 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数； 计算每种氨基酸突变率； 计算每对氨基酸突变率，得到突变概率矩阵，将此矩阵 自乘n次； 将突变概率矩阵转化为PAMn矩阵。
等价矩阵 (unitary matrix) BLAST矩阵 转移矩阵（transition，transversion）
等价矩阵表 A T 0 1 C 0 0 G 0 0 A T BLAST矩阵 A 5 -4 -4 T -4 5 -4 C G A T A 1 -5 -1 -4 -4 -4 -4 转移矩阵 T -5 1 -5 C G -5 -1 -1 -5
Sequence 1 Sequence 2
actaccagttcatttgatacttctcaaa
taccattaccgtgttaactgaaaggacttaaagact
A A 1
G 0
C 0
T 0
匹配: 1 错配: 0 分值：5
G 0
C 0 T 0
1
0 0
0
1 0
0
0 1
生物信息学培训班
DNA转换和颠换
生物信息学培训班
基因的进化
生物学意义
生物信息学培训班
基因的进化
生物学意义
生物信息学培训班
基因进化过程中的变异
变异：主要有三种类型：
生物学意义
替代(substitution) 插入或删除(insertion or deletion)，通称indel 重排(rearrangement) 进化距离，一个序列变 Sequence A 成另一个序列所需的步 骤数 x steps 如A变为B的进化距离为 ：x+y
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。
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。
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Clustal的输入输出格式
输入序列的格式比较灵活，可以是前面介绍
过的FASTA格式，还可以是PIR、SWISSPROT、GDE、Clustal、GCG/MSF、RSF等 格式。
输出格式也可以选择，有ALN、GCG、
PHYLIP和NEXUS等，用户可以根据自己的 需要选择合适的输出格式。
以多个物种的抗坏血酸过氧化物酶的的蛋 白质序列进行比对为例
第三章
序列比对
为什么要序列比对？
基于同源物鉴定的功能预测 基本假设：
序列的保守性
因为：
功能的保守性
1. 蛋白质一般在三级结构的层面上执行功能； 2. 蛋白质序列的保守性决定于其编码DNA的保守性。
序列比对中的进化假设
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 注意：反之并不为真。 结构保守性 序列保守性
寻找序列中相似度最高的区域，也就是匹
局部比对
配密度最高的部分。
适用于在某些部分相似度较高，而其他部
位差异较大的序列。 如：Smith-Waterman算法
局部相似性比对
局部相似性比对的生物学基础是蛋白质功能位点往
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。
Blast。前面讲的两两比对是一种特殊的blast。
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
3.3.2 多重序列的本地化软件对齐
例如：可采用ClustalX软件
CLUSTAL是一种渐进的比对方法，先将多 个序列两两比对构建距离矩阵，反映序列 之间两两关系；然后根据距离矩阵计算产
生系统进化指导树，对关系密切的序列进 行加权；然后从最紧密的两条序列开始， 逐步引入临近的序列并不断重新构建比对， 直到所有序列都被加入为止。
Clustal的渐进比对过程
在比对过程中，先对所有的序列进行两两
比对并计算它们相似性分值，然后根据相 似性分值将它们分成若干组，并在每组之 间进行比对，计算相似性分值。
对，显示其中相似的结构域，这是进一步相似 性分析的基础。通过比较未知序列与已知序列 的一致性或相似性，可以预测未知序列功能。
两条序列比对（pairwise alignment）
通过比较两条序列之间的相似区域
和保守性位点，寻找二者之间可能 的进化关系。
多重序列比对（multiple alignment）
是同源的。这里不存在同源性的程度问题。这两 条序列之间要么是同源的，要么是不同源的。
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。 同源蛋白质的氨基酸序列具有明显的相似性,这种
相似性称为序列同源性。
相似性 （similarity）
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
• 将要比对的多个序列以 Fasta格式保存
载入多个序列后，选择输出选项，选择输出格式。
或者在比对完成之后，在“文件”中选择“序列 另存为”，同样可以选择合适的输出格式。
选择“进行完全比对”，输出的文件路径自动与原始 的序列文件的路径一致。
Clustal比对结果
星号：完全一致
峰：表示一致程度高 谷：表示一致程度低
以BLAST检索为例
BLAST是一个序列数据库搜索程序家族，
BLAST检索的网络资源较多： /BLAST /blast2 http://blast.genome.jp/
当然，也可以将数据库下载到本地进行本地
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。
⑶ 直系同源和旁系同源
当然，DNAStar、DNAMan等软件也可
生物软件网： /
以进行比对。
载入的序列必须是fasta格式，
存储在记事本（.txt）中。
参数可以选择，或者 默认。
Clustal比对后的结果
3.3 多条序列比对方法
3.3.1 序列对数据库的比对检索分析 3.3.2 多重序列的本地化软件对齐 3.3.3 Clustal比对结果的编辑
/Blast.cgi
点！
特殊BLAST
蛋白质序列比对用blastp，DNA序列比对用blastn
例：拟南芥和菠菜的抗坏血酸过氧化物酶基因的两两比对
粘贴 sequence1
粘贴 sequence2
竖线：一致性 (identities) 缺口(gap)：不同之处
旁系同源（paralogy）基因是指同一基因组
（或同一物种的基因组）中，由于始祖基因 的加倍而横向/水平方向（horizontal）产生 的几个同源基因。
即：旁系同源是基因复制的结果，两份拷贝 在一个物种的历史上时平行演化的。这样的
基因就被称为旁系同源基因。
直系同源和旁系同源
• 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)。
contents
3.1 概述 3.2 两条序列比对方法 3.3 多条序列比对方法
3.1 概述
3.1.1 序列比对的概念 3.1.2 生物序列之间的关系
3.1.1 序列比对的概念 ⑴ 序列比对（Sequence alignment）
序列比对是序列相似性分析的常用方法，又称
序列联配。
通过将两个或多个核酸序列或蛋白序列进行比
双序列比对的显著性：一致性百分比
核酸和蛋白质序列进行对库检索的结果中是否具 有生物学意义是一个很重要的问题。蛋白质序列 对齐分析得到的结论是：对于有70个氨基酸残基 的比对，40%的氨基酸一致性（identities）是一 个认为两个蛋白同源的合理阈值，即它们一般具
有相类似的生物学性质；在此标准之下，两条蛋 白质序列可能具有相似的功能，也可能是性质上 完全不同的蛋白质。
根据相似性分值继续分组比对，直到得到
最终比对结果。在比对过程中，相似性程 度较高的序列先进行比对而距离较远的序 列添加在后面。
Clustal的工作原理
Clustal输入多个序列 快速的序列两两比对，计算序列间的 距离，获得一个距离矩阵。 采用邻接法（NJ）构建一个树（引导树） 根据引导树，渐进比对多个序列。
1. 不同物种中，许多基因的功能保守，序列
相似性较高，通过多条序列的比较，发现 保守与变异的部分 2. 可构建HMM模型，搜索更多的同源序列 3. 构建进化的树的必须步骤 4. 比较基因组学研究
5. 两类：全局或局部的多序列比对
⑵ 同源性和相似性
同源性（homology）
如果两个序列有一个共同的进化祖先，那么它们
比对结果。如Boxshade软件，网址： /software/BOX_form. html
⑴ 本地软件编辑比对结果：以BioEdit软件为例
相当于“复制”键，可黏贴到其他 文件，如“word、PowerPoint”等 各种调整图形 的参数可选。
一条查询序列和一个数据库的比对，最早 的版本不引入间隙，但现在所用的版本已 经允许比对中引入间隙。
“Bl2Seq”是NCBI上Blast程序的一部分，允 许两条序列之行局部双序列比对，使用这 个程序执行蛋白质（或DNA序列）的双序
列比对非常容易。
网络服务如NCBI的“bl2seq”程序，地址：
直系同源（orthology）是指不同物种内的同源序列， 它们来源于物种形成时的共同祖先基因。 (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。
序列两两比对分析是最简单、最基本的对齐分析。
三种方法: 点阵分析法 动态规划法:Needleman-Wunsch算法、SmithWaterman算法 词或K串法(BLAST or FASTA中应用)
3.2.1 采用Blast进行序列两两对齐分析
Blast是一个局部比对搜索工具，用来确定
这是粘贴后的结果
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 ....|....|....|....|....|....|....|....|....|....|....|....|....|....|....|....|....|....|....|....|
barley_AAL08496_ wheat_ACO90196_ maize_ACG41151_ millet_ABP65326_ cotton_ACT56517_ cocoa_ABR68691_ tobacoo_BAA12918_ capsicum_CAA57140_ tea_ABD97259_ strawberry_AAD41405_ oil grape_AAZ79357_ mustard_AAN60795_
对于DNA序列需要具有75％以上的同源性才可能 具有潜在的生物学意义。
3.2.2 采用本地化软件进行两条序列比对