序列相似性的概念
序列的同源性比较及分子系统学和分子进化分析
在cdd库里面找 库里面找 到两个保守区域， 到两个保守区域， 点击可以进入
分析过程（ 分析过程（六）
图形结果
分析过程（ 分析过程（七）
匹配序列列表
分析过程（ 分析过程（八）
具体匹配情况
其他的序列相似性搜索工具 －FastA
FastA算法是由 算法是由Lipman和Pearson于1985年 算法是由 和 于 年 发表的（ 发表的（Lipman和Pearson，1985）。 和 ， ）。 FastA的基本思路是识别与代查序列相匹 的基本思路是识别与代查序列相匹 配的很短的序列片段，称为k-tuple。 配的很短的序列片段，称为 。 以下链接是EBI提供的 提供的fasta服务。 服务。 以下链接是 提供的 服务 /fasta
点击开始搜索
其他一些显示格式参数
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返回查询号（ 返回查询号（request id） ）
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图形示意结果
结果页面（ 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 的链接， 带有 的链接 相应的genbank序列 相应的 序列
各个参数选项
帮助信息 填入搜索序列
多序列比对及Clustal的使用 的使用 多序列比对及
多序列比对的意义
用于描述一组序列之间的相似性关系， 用于描述一组序列之间的相似性关系， 以便了解一个基因家族的基本特征， 以便了解一个基因家族的基本特征， 寻找motif，保守区域等。 寻找 ，保守区域等。 用于描述一个同源基因之间的亲缘关 系的远近，应用到分子进化分析中。 系的远近，应用到分子进化分析中。
3.填入序列（copy＋paste） 填入序列（ 填入序列 ＋ ） Fasta格式，或者纯序列 格式， 格式 4.选择搜索区域，这里我们要 选择搜索区域， 选择搜索区域 搜索整个序列， 搜索整个序列，不填 5.选择搜索数据库，这里我们 选择搜索数据库， 选择搜索数据库 非冗余的蛋白序列库)。 选nr(非冗余的蛋白序列库 。 非冗余的蛋白序列库 是否搜索保守区域数据库 ），蛋白序列搜索才有 （cdd），蛋白序列搜索才有。 ），蛋白序列搜索才有。 我们选上
蛋白质序列比较中的图形表示及其相似性分析
摘要摘要蛋白质结构预测是生物信息学中的重要课题，而蛋白质序列是蛋白质结构预测的基础。
由此蛋自质序列的比较分析就显得尤为重要。
我们在这里主要探讨的就是蛋白质序列比较中的图形表示方法和在此基础上的相似性分析方法。
本文总结了蛋白质序列比较的一些已有方法和算法后，就其中的蛋白质序列的图形表示进行了详细研究，给出了３维和６维这两种图形表示方法，一种方法具有直观的优点，另一种方法具有完备描述序列特征的长处。
接着，在６维图形表示的基础上，做出其相似性分析，给出某个蛋白质序列的各种距离矩阵，并就Ｌ／Ｌ矩阵给出它的最大特征值和信息熵这两个量，由于６维图形表示有三种不同形式，所以每一个蛋白质序列的最大特征值和信息熵都是一个三维向量，然后就这些向量来进行序列间的比。
较。
得出的比较结果与已有的结果很相似。
最后就相似性补充了两个蛋白质序列间最长公共子序列问题。
这种图形表示方法及其相似性分析对于蛋白质序列的比较是一种新的推动力。
关键词：序列比较，图形表示，相似性分析，最长公共子序列————查堡墨三茎兰堡圭兰焦堡塞ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｓｔｍｃｔ＇ＬＥｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｐｒｏｔｅｉｎｓｉｓｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｒｏｂｌｅｍｏｆｂｉｏｌｏｇｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ．Ａｎｄｔｈｅｐｒｏｔｅｉｎｓｅｑｕｅｎｃｅｉｓｔｈｅｂａｓｅｏｆｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｐｒｏｔｅｉｎｓ．Ｓｏｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｒｏｔｅｉｎｓｅｑｕｅｎｃｅａｒｅｐｒｏｖｉｄｅｄｗｉｔｈｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．２Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｇｒａｐｈｉｃａｌｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｉｍｉｌａｒｉｔｙａｒｅｔｈｅｌｅａｄｉｎｇｓｔｕｄｙｏｂｊｅｃｔｓｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒＳｕＩＴＩＳｕｐｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓａｎｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｔｈｅｐｒｏｔｅｉｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ．Ｔｈｅｎ３Ｄａｎｄ６Ｉ）ｇｒａｐｈｉｃａｊｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｌｅｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅｆｏｒｍｅｒｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｈａｓｉｎｔｕｉｔｉｏｎａｌｍｅｒｉｔ．Ｔｈｅｏｔｈｅｒｈａｓｔｈｅｔｈｅｓｔｒｏｎｇｐｏｉｎｔｔｈａｔｉｔｃａｎｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙ＆ｓｃｒｉｂｅｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅｃｈａｒａｃｔｅｒｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅ６ＤＦａｐＭｃａｌｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｇｉｖｅｓｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ．Ａｔｆｉｒｓｔｍａｎｙｄｉｓｔａｎｃｅｎ１撕ｃｃｓｏｆａｐｒｏｔｅｉｎｓｅｑｕｅｎｃｅａｒｅｇｉｖｅｎ．ＴｈｅｎｔｈｅｌｅａｄｉｎｇｅｉｇｅｎｖａｌｕｅａｎｄｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｃｏｍｅｆｒｏｍｔｈｅＬ／Ｌｍａｔｒｉｃｅｓ．Ｓｉｎｃｅｔｈｅｒｅａｒｅｔｈｒｅｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐａｔｔｅｒｎｓａｂｏｕｔｔｈｅ６Ｄ乒ａｐｈｉｃａｌｍｐｍｓｅｍａｆｉｏｎ，ｔｈｅｌｅａｄｉｎｇｅｉｇｅｎｖａｔｕｅａｎｄｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｈｔｒｏｐｙｏｆａｐｒｏｔｅｉｎｓｅｑｕｅｎｃｅｂｏｔｈａｒｅａ３－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｖｅｃｔｏｒ．Ｔｈｅｎｔｈｅａｕｔｈｏｒｃｏｍｐａｒｅｓｔｈｅｐｒｏｔｅｉｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓｕｓｉｎｇｔｈｅｓｅ３－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｖｅｃｔｏｒｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｆｒｏｍｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎａｃｃｏｒｄｗｉｔｈｒｅｓｕｌｔｓｉｎｅｘｉｓｔｅｎｃｅ．Ａｔ１＆ｓｔ，ｆｏｒｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｇｉｖｅｓｈｏｗｔｏｇｅｔｔｈｅｌｏｎｇｅｓｔｃｏｍｍｏｎｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏｐｒｏｔｅｉｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓ．ＴｈｅＦａｐＭｃａｌｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｉｍｉｌａｒｉｔｙａｒｅｎｅｗｉｍｐｕｌｓｅｔｏｔｈｅｃｏｍｐ缸ｅｏｆｐｒｏｔｅｉｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅｑｕｅｎｃｅｓｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ，ｇｒａｐｈｉｃａｌｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ｌｏｎｇｅｓｔｃｏｍｍｏｎｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅＨ蛋白质序列比较中的图形表示及其相似性分析０前言０．１引言随着人类基因组计划（ＨＧＰ）实施的进一步深入，生命科学已步入后基因组时代。
03序列相似性搜索1
Step 2: Choose the BLAST program
Step 2: Choose the BLAST program
blastn (nucleotide BLAST)
blastp (protein BLAST)
blastx (translated BLAST)
tblastn (translated BLAST)
BLAST
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) allows rapid sequence comparison of a query sequence against a database. The BLAST algorithm is fast, accurate, and webaccessible. 基本局域联配搜寻工具
Four components to a BLAST search
(1) Choose the sequence (query)
(2) Select the BLAST program (3) Choose the database to search (4) Choose optional parameters Then click “BLAST”
是指由于基因重复而产生的同源基因例如人γ一珠蛋白基因和β一珠蛋白基因。 paralogous gene
是由于基因在不同物种间的横向转移(horizontal transfer)而产生的。小部分脊 椎动物基因在细菌中有同源序列，而在其他真核生物中却没有。 xenologous gene
三、序列的BLAST分析
organism
BLAST: optional parameters
You can... • choose the organism to search • turn filtering on/off • change the expect (e) value • change the word size • change the output format
生物序列的同源性搜索-blast简介跟其运用资料文档
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下载正确的Blast程序包
Blast程序包的名字上还包括了该程序包运行的硬
件和操作系统环境：
操作系统
硬件环境（CPU）
linux
sparc
macox
powerPC
solaris
ia32
irix
ia64
aix
amd64
hpux
mips
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。
14
两种版本的Blast比较（二）
单机版 单机版的blast可以通过NCBI的ftp站点获得， 有适合不同平台的版本（包括linux，dos 等）。获得程序的同时必须获取相应的数 据库才能在本地进行blast分析。单机版的 优点是可以处理大批的数据，可以自己定 义数据库，但是需要耗费本地机的大量资 源，此外操作也没有网络版直观、方便， 需要一定的计算机操作水平。
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单机版的Blast使用（四）
核酸序列： $ ./formatdb –i sequence.fa –p F –o T/F –n
db_name 蛋白序列： $ ./formatdb –i sequence.fa –p T –o T/F –n
db_name
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单机版的Blast使用（五）
4.执行Blast比对 获得了单机版的Blast程序，解压开以后， 如果有了相应的数据库（db），那么就可 以开始执行Blast分析了。
19-20年生物序列的相似性搜索-blast简介及其应用
29
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
30
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
32
分析过程（六）
图形结果
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分析过程（七）
点击进入
也可以选择tblastn
作为演示， 我们这里选blastp
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分析过程（二）
3.填入序列（copy＋paste） Fasta格式，或者纯序列
4.选择搜索区域，这里我们要 搜索整个序列，不填
5.选择搜索数据库，这里我们 选nr(非冗余的蛋白序列库)。
是否搜索保守区域数据库 （cdd），蛋白序列搜索才有。
BLAST是“局部相似性基本查询工 具”(Basic Local Alignment Search Tool)的 缩写。
8
Blast简介（二）
Blast 是一个序列相似性搜索的程序包， 其中包含了很多个独立的程序，这些程序 是根据查询的对象和数据库的不同来定义 的。比如说查询的序列为核酸，查询数据 库亦为核酸序列数据库，那么就应该选择 blastn程序。 下表列出了主要的blast程序。
4
生物序列的同源性
同源性(homology)： 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。
5
相似性和同源性关系
序列的相似性和序列的同源性有一定的关系，一 般来说序列间的相似性越高的话，它们是同源序 列的可能性就更高，所以经常可以通过序列的相 似性来推测序列是否同源。
基因序列相似度 r语言
基因序列相似度 r语言基因序列相似度是比较两个基因序列之间的相似性的指标。
基因序列可以通过比较其碱基组成和序列排列的相似度来确定它们的相似程度。
在研究基因组学、进化生物学、系统生物学等领域，基因序列相似度是一个重要的指标，可以用来解决诸如亲缘关系研究、物种分型、标记辅助选择等问题。
在R语言中，有很多方法可以计算基因序列的相似度，下面将介绍几种常用的方法。
1. 碱基组成分析方法碱基组成分析方法是通过比较两个基因序列中各个碱基的比例来计算相似度。
常见的方法包括计算相同碱基的数量、计算核苷酸比例或频率、计算G+C含量等。
这些方法都可以通过R语言中的字符串处理函数和统计函数来实现。
2. 序列比对方法序列比对是通过比较两个基因序列的对应位置上的碱基是否相同来计算相似度。
常见的序列比对算法包括全局比对算法和局部比对算法。
全局比对算法可以比较整个序列的相似性，常用的方法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
局部比对算法可以比较序列中的相似片段，常用的方法有BLAST算法和FASTA算法。
在R语言中，可以使用biopython包和Bioconductor包中的函数来实现序列比对计算。
3. 序列相似性矩阵方法序列相似性矩阵是用来表示两个序列之间的相似度的矩阵。
在矩阵中，矩阵的每一个元素表示两个碱基之间的相似度。
可以通过比较两个序列中的每对碱基来计算相似度矩阵。
常见的相似性矩阵包括PAM矩阵和BLOSUM矩阵。
在R语言中，可以使用Bioconductor包中的函数来计算序列相似性矩阵。
4. 序列挖掘方法序列挖掘方法是一种通过比较两个序列中的模式来计算相似度的方法。
可以通过比较序列中的重复片段或者特定的结构域来计算相似度。
常见的序列挖掘方法有RepeatsMasker和RepeatFinder等。
在R语言中，可以使用Bioconductor包中的函数来实现序列挖掘计算。
综上所述，基因序列的相似度可以通过多种不同的方法来计算，每种方法都有其适用的场景和算法。
基因家族的串联重复基因
基因家族的串联重复基因基因家族是指一组具有高度相似性和功能相似性的基因。
在基因家族中，串联重复基因（Concatenated duplicate genes）是一种特殊的基因类型。
串联重复基因是指在基因组中两个或多个基因通过串联重复方式排列在一起，形成一个基因簇。
这些基因通常具有高度相似的序列和相似的功能。
本文将探讨串联重复基因的概念、特点、生物学意义以及在生物进化、疾病等方面的作用。
串联重复基因的特点主要表现在以下几个方面：1.基因序列相似性：串联重复基因通常具有高度相似的序列，这是由于它们在进化过程中通过基因复制产生的。
这种相似性有助于我们研究基因的起源和进化过程。
2.功能相似性：串联重复基因通常具有相似的功能，这是因为它们在基因组中的位置和调控元件相似。
这种功能相似性使得基因家族在生物体中发挥相似的作用。
3.基因簇：串联重复基因往往形成基因簇，这些基因簇在基因组中紧密相连。
基因簇的形成有助于我们研究基因之间的相互作用和调控机制。
4.表达模式相似：串联重复基因在发育阶段和不同组织中的表达模式相似，这有助于我们研究基因的表达调控和功能。
串联重复基因在生物进化中具有重要作用。
它们可以通过基因重复事件产生新的基因，从而为物种的适应性提供遗传多样性。
此外，串联重复基因还可以导致基因功能的丧失，这对于研究基因冗余性和基因功能的重要性具有重要意义。
近年来，研究发现串联重复基因与人类疾病密切相关。
例如，一些遗传性疾病如血友病、地中海贫血等与基因家族中的串联重复基因突变有关。
研究这些基因有助于我们深入了解疾病的发病机制，并为诊断、治疗和预防相关疾病提供线索。
研究串联重复基因的方法主要包括基因组学、转录组学和蛋白质组学等。
通过这些方法，我们可以全面了解基因家族的结构、功能和调控机制。
在未来，串联重复基因的研究将有助于我们更好地了解生物体的基因调控网络，为生物医学研究和疾病治疗提供理论依据。
总之，串联重复基因作为基因家族的重要组成部分，具有重要的生物学意义。
asv 相似序列 -回复
asv 相似序列-回复ASV（相似序列）是指在DNA或RNA序列中存在着相似性的两个或多个区域。
这些相似区域可能会在不同生物物种之间发生保守演化，并在它们间进行重复出现。
ASV的研究对于理解基因功能、进化和生物分类学都非常重要。
在本文中，我们将一步一步地解释ASV的相关概念、应用和研究方法。
第一步：什么是ASV？ASV（相似序列）是指DNA或RNA序列中具有相似性的两个或多个区域。
这些相似区域可能表示基因、转座子、非编码RNA等功能单元。
ASV不仅在同一个基因组中存在，还可以在不同物种之间发现。
例如，人类和小鼠基因组中的某些基因编码的蛋白质在序列上具有相似性，这表明它们可能具有相似的功能和进化历史。
第二步：为什么研究ASV？研究ASV对于揭示基因功能和进化历史非常重要。
通过比较不同物种间的ASV，我们可以确定哪些基因是保守的，并具有相似的功能。
这对于理解生物体的共同进化和类似性起到关键作用。
此外，研究ASV还有助于识别新的基因家族和功能单元，以及揭示基因组的结构和组织。
第三步：如何分析ASV？分析ASV的常用方法是序列比对和系统发育分析。
在序列比对中，将不同物种中的DNA或RNA序列进行比较，以查找相似性区域。
这可以通过使用不同的比对工具（如BLAST、ClustalW等）来实现。
比对的结果将提供相似性区域的位置、序列差异和保守区域的信息。
系统发育分析是通过构建进化树来研究ASV之间的亲缘关系。
该分析基于ASV序列的差异性，通过计算差异度矩阵和应用进化模型来构建树状图。
这样做可以揭示物种间的进化关系和共同祖先。
第四步：ASV的应用和意义是什么？ASV的研究在许多领域具有广泛的应用和意义。
在医学研究中，研究ASV 可以帮助我们理解基因与疾病之间的关系。
通过比较病人和正常人的ASV，可以鉴定与疾病相关的ASV，为疾病的诊断和治疗提供指导。
在生物分类学中，ASV的分析有助于确定物种之间的演化关系。
比较物种间的ASV可以帮助确定它们之间的类似性和差异性，为建立准确的分类系统提供基础。
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
序列比较：序列比较包括从两个或多个序列中找出所有显著 相似的区域。最主要的问题是必须首先作出定义，对于生物 序列来说何为显著相似。 在开始讲程序之前，让我们先了解一下它们做些什么和为什 么那样做。这一节主要是关于序列比较是如何进行的。
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | || | | | | | | | | | | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | || | | | | | | | | | | | CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
结论是，我们不能够简单的将两个序列头尾对应的排比，而 是对各种可能的排比方式都进行比较以找出最佳的排比结果。 可是，这还不行。生物体有许多变化的机制，简单的从一个 残基变为另一个残基只是其中之一，而插入和缺失也经常发 生，我们是否可以将插入和缺失考虑进去，以得到更好的排 比结果呢？
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
如上述，将两个序列相对位移(shift)，根据突变的情况引入 “gaps”可以得到更好的排比结果。但是，这样做是否就已经 发掘了所有的显著匹配？仔细再看看可以发现，我们还忽略 了一些重要的特征，让我们用不同颜色标出：
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
但是，在加入“gaps”后又会出现一个问题：这个排比是否还 有意义呢？如上述例子，我们通过加入了许多“gaps”来增加 相似度，仅仅为了得到多一些匹配残基数就加入许多的 “gaps”，这样做是否值得呢？答案是：有时。(不很满意，是 吗？)有时确实值得，而有时又不划算。如果我们需要使序列 变化太大，那很可能是不值得的。怎样知道是否值得呢？ 通过大量的观察研究表明，“indel”事件发生的机率远小于点 突变。而常识又告诉我们，在上述例子中，单碱基的“indels” 有可能破坏序列上原来的开放读码框，如果有的话。因此， “gaps”比单点突变代表了更大的生物学改变。“indels(gaps)” 在引入时必须格外小心。
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
这里我们用了连字号(--)来标记插入/缺失的事件。仅仅观察两 个序列是很难知道是否有插入或缺失的发生的，因此我们将 它简称为一个“indel”。插入“indels”通常会大大增加匹配残 基的数目：在序列比较时必须考虑“gaps”的存在，采用 “gaps”通常可以大大增加匹配残基的数量。
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
在这里我们只是简单的将两个序列并排比较，对比两个序列 之间的碱基，将匹配的残基用垂直线标出，可见一个保守的 区域。但是，是否还有更好的排比方式呢？显然，如果将其 中一个序列相对另一序列错开两个碱基位置，可以得到一个 更好的排比结果(这里说更好是指得到更多相匹配的碱基)
ห้องสมุดไป่ตู้
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Dotplots - 序列相似性的作图分析
序列比较的问题(The problem with sequence comparison)
当我们比较两个序列时，总是会对显著相似的区段比较感兴 趣，可是从生物学的角度如何定义何为“显著相似”？为了 更好的理解这一点，让我们先看看几个例子。首先从比较两 个简单序列开始。