生物信息学-第四章-多序列比对与分子进化分析
(生物信息学)lecture04双序列比对
SAMtools软件
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SAMtools是一个用于处理和分析序列对齐映射 （SAM）格式数据的生物信息学软件工具。
2
SAMtools软件提供了多种用于双序列比对的工 具，如SAMtools sort、SAMtools index和 SAMtools view等。
BLAST软件具有高效、准确和灵活的特点，广泛应用于生物信息学领域的序列比对 和相似性搜索。
GATK软件
GATK（Genome Analysis Toolkit）是一个用于分析高通量测序数据的生 物信息学软件工具集。
GATK软件提供了多种用于双序列比对的工具，如Smith-Waterman算法 和Burrows-Wheeler变换等。
药物作用机制研究
通过比对药物作用前后的基因或蛋白质序列，分析药物对生 物分子的影响和作用机制，有助于深入理解药物的作用原理 和潜在副作用。
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双序列比对的挑战与未来发展
数据规模与计算复杂度
数据规模
随着测序技术的快速发展，产生的序列数据量呈指数级增长，给 双序列比对带来了巨大的挑战。
计算复杂度
双序列比对的算法复杂度较高，尤其是在处理大规模数据时，需 要消耗大量的计算资源和时间。
通过比对患者与健康人的基因序列，寻找与疾病相关的基因变异位点，有助于定位和阐明疾病发生的分子机制。
药物靶点发现
通过比对不同物种的基因或蛋白质序列，寻找与药物分布、活化等相关的靶点，有助于发现新的药物候选分子。
药物发现与设计
药物靶点筛选
通过比对已知药物靶点序列与数据库中的序列，筛选出潜在 的药物靶点，有助于发现新的药物作用机制和候选药物。
生物信息学中的多序列比对算法与分析
生物信息学中的多序列比对算法与分析生物信息学是一门交叉学科，将计算机科学和生物学相结合，通过计算机技术和方法研究生物学问题。
生物信息学包括生物序列比对、蛋白质结构预测、基因组分析等领域。
其中，生物序列比对算法是生物信息学中的重要组成部分。
随着技术的发展和数据量的不断增长，生物序列比对变得越来越重要，多序列比对算法及分析应运而生。
1. 多序列比对算法的概念多序列比对是将多个序列进行比对和对齐，找出它们之间的相同、不同和共同进化点。
多序列比对可以为生物学家提供大量的信息，例如基因识别、蛋白质功能预测、基因家族分类等。
多序列比对算法的基础是对于序列之间相似性的度量和序列的对齐。
多序列比对算法可以分为两大类：进化驱动的方法和多序列比对的区域被动方法。
2. 进化驱动的方法进化驱动的多序列比对方法基于序列的进化关系设计，主要包括进化修复和迭代模型。
进化修复方法基于序列的生物进化关系，构建出带权多层次基因族生成模型或者MCMC，利用多个序列的生物进化关系来比对序列。
该方法能够快速准确地对齐序列，并且在宏基因组学中得到广泛应用。
生命病理学家利用这种方法，找出了人类微核症和某些动物DNA片段的进化传播过程。
迭代模型是进化驱动的方法的另一类。
该方法基于多序列比对的思想，先生成初始的序列对齐，然后迭代循环地提高序列的可比性及对齐质量。
迭代模型可以应用于大规模的数据处理和基因家族的比较分析。
3. 多序列比对的区域被动方法多序列比对的区域被动方法是不考虑序列的进化关系，根据区域的相似性来生成序列的对齐。
这种方法主要有二分策略、滑动窗口和局部多序列比对等。
二分策略将序列分成长度相等或相近的子序列，用一棵二叉树将子序列进行比对，然后将比对结果合并成最终序列对齐结果。
二分策略速度快，但是对于高变异的序列处理得不太好。
滑动窗口法则是采用滑动窗口的方式，将一个序列拆分成长度相近的几个子序列进行比对。
该方法可以处理单个序列中不同区域的变异，但是算法耗时较长。
生物信息学中的多序列比对方法
生物信息学中的多序列比对方法生物信息学是一门研究生命科学数据的计算机科学学科，主要用于从大量基因组、蛋白质组、代谢组等生命组学数据中发现、分析和研究基因、蛋白质、代谢途径等生命过程的规律。
其中的多序列比对（Multiple Sequence Alignment，MSA）技术是一个比较重要的研究方法，其主要应用于多种生物信息学研究方向，如物种分类、基因结构和功能研究、蛋白质结构和功能研究等。
本文就生物信息学中的多序列比对方法进行简要介绍。
一、多序列比对的意义及难点多序列比对是将多条生物序列进行比对，在把它们对齐之后确定它们之间的共同位点及其差异位点的过程，从而分析出序列间的相似性和异质性等结构、功能上的关联。
这一过程主要分为四步：选择序列、生成比对矩阵、进行比对分析和生成比对结果。
通过多序列比对可以揭示序列进化、注释微小RNA、寻找共同结构域、定位功能残基等关键性生物学问题。
多序列比对的难点主要包括以下几个方面：（1）大数据量。
由于生物序列的数据量是非常庞大的，比如对于人和马之间的比对，需要对他们的约3000万个碱基进行比对，而且每个人的基因组或每个生物的蛋白质组都是高度复杂和大量重复的，因此进行多序列比对的计算复杂度非常大，需要使用高效的计算方法，充分利用计算资源。
（2）序列多样性。
生物序列相互之间具有高度的多样性，包括同一物种内的不同个体、不同物种之间的比对和不同基因家族的比对等，这些差异给多序列比对带来很大的挑战，需要使用不同的比对算法、策略和参数，才能得到最优的结果。
（3）精度和可信度。
生物序列不同的比对方法可能会得到不同的结果，因此必须对比和评估多种方法的参数和性能指标，同时要考虑到数据的来源、质量和格式等，以提高比对结果的精度和可信度。
（4）效率和实时性。
多序列比对通常是大数据、高计算量的任务，因此需要使用高性能计算环境或分布式计算架构，同时要考虑到任务的时间复杂度、并行度和负载均衡等问题，从而提高比对效率和实时性。
课件第4讲_多序列比对和进化分析
渐进法的策略I.将序列两两比对II.根据相似值将序列分组III.进行组间比对，并继续分组，直至取得最终结果Principle：比对过程中，相似性高的序列先比对，距离远的序列添加其后值与分歧时间t呈非线性关系，原因之一：多个氨基酸替代出现在同一位点。
基于泊松分布对p进行校正，得两序列间每位paralogsorthologs paralogs orthologsErik L.L. Sonnhammer Orthology,paralogy and proposedand proposed classification for paralog subtypes TRENDS in Genetics Vol.18 No.12 December 2002UPGMA方法例：OTU1和OTU2都是原始类群，n1=1,n2=1 OTU r1含两个原始类群OTU1和OTU2 ，nr1=2，OTU3是原始类群，n3=1简明生物信息学，钟扬等主编，用UPGMA法构建的系统树常用构树法比较/phylip/s oftware.htmlHere are 386phylogeny packages and 52free servers, all that I know about. It is an attempt to be completely comprehensive. I have not made any attempt to exclude programs that do not meet some standard of quality or importance….Many of the programs in these pages are available on the web, and some of the older ones are also available from ftp server machines.。
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。
生物信息学中的序列比对与进化树构建
生物信息学中的序列比对与进化树构建生物信息学是一门涉及生命科学和计算科学的交叉学科，其应用在分子生物学、生物医学、生态学、进化论、生物技术等诸多领域中。
序列比对和进化树构建是生物信息学的重要组成部分，是理解生物学进化的重要途径之一。
一、序列比对序列比对是将两个或多个蛋白质或核酸序列究竟有多少相同、多少不同进行比较的过程。
序列比对在生物学中极其重要，因为它可以帮助科学家确定两个生物物种之间的相似性，进而推断它们之间的亲缘关系以及共同祖先的时间。
序列比对中最基础和常用的方法是全局比对和局部比对。
全局比对试图比较两个序列的完整长度，一般用于比较相似性较高的序列，它最先被应用于分析DNA和蛋白质，是序列比对过程中最古老、最经典的算法方法。
而局部比对则更注重比较两个序列中的相似区域，忽略其中任何间隔，通常用于比较两个较短的序列或者两个相对较不相关的序列。
例如，在核酸序列比对中，这种算法更适用于获取多个剪接变异或者重复序列之间的相似性。
另外，序列比对有一个关键问题，就是如何准确的衡量两条序列的相似性和相异性。
在这方面有很多方法，例如编辑距离、盒子型、PAM矩阵、BLOSUM 矩阵等等，其中都采用了不同的评分标准。
二、进化树构建进化树（Phylogenetic Tree）是用来表示生物物种间亲缘关系的结构，也称演化树或家谱树。
进化树是通过对基于DNA和RNA等生物分子序列进行分析，推导出各物种之间共同祖先的关系构建起来的，同时它也综合了形态、系统和分子信息等其他生物学数据。
进化树的构建过程中涉及许多算法，其中最基础的是贪心算法。
贪心法从序列的最初状态开始，一步步选择最佳的演化路径，最终得到最优的进化树；而Neighborhood-joining (NJ)算法则是以序列之间的 Jukes-Cantor 模型距离或 Kimura 二参数模型距离为基础，使用最小进化步骤（Minimum Evolution，ME）标准构建进化树，是目前应用比较广泛的算法。
第四章、序列的同源比较及分子系统学和分子进化分析1
第二条序列头尾颠倒
CTAGTCGAGGCAATCT
CTAGTCGAGGCAATCT
GAACAGCTTCGTTAGT
CTTGTCGAAGCAATCA
第二条序列替换成互补碱基
2020/1/10
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二、序列相似性比较基础知识
2、编辑距离
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二、序列相似性比较基础知识
3、打分矩阵
在打分矩阵中，详细地列出各种字符替换的得分，从而 使得计算序列之间的相似度更为合理。在比较蛋白质时，我 们可以用打分矩阵来增强序列比对的敏感性。打分矩阵是序 列比较的基础，选择不同的打分矩阵将得到不同的比较结果， 而了解打分矩阵的理论依据将有助于在实际应用中选择合适 的打分矩阵。
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二、序列相似性比较基础知识
3、打分矩阵
（1）、核酸打分矩阵
• 等价矩阵 等价矩阵是最简单的一种打分矩阵，其中，相同核苷酸匹配的得分为“1”，而不同核 苷酸的替换得分为“0”（没有得分）。
• BLAST矩阵 BLAST 是目前最流行的核酸序列比较程序，这也是一个非常简单的矩阵，如果被比 的两个核苷酸相同，则得分为“+5”，反之得分为“-4”。
第四章
序列的同源比较及分子系统学 和分子进化分析
2020/1/10
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主要内容
第一节、序列相似性比较 第二节、系统发育分析
2020/1/10
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第一节、序列相似性比较
一、序列相似性比较简介 二、序列相似性比较基础知识 三、两个序列相似性比较方法 四、两个序列相似性比较软件与操作 五、多个序列相似性比较软件与操作
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二、序列相似性比较基础知识
3、打分矩阵
序列的同源比较及分子系统学和分子进化分析教学课件
特点
本教学课件内容全面、结构清晰，注重 实践操作和案例分析，有助于学生深入 理解和掌握相关知识。
VS
优势
通过同源比较、分子系统学和分子进化分 析三个方面的内容，使学生对分子生物学 领域有一个全面的了解，同时提高学生的 实验操作能力和解决问题的能力。
感谢您的观看
THANKS
分子系统学与分子进化分析的关联
亲缘关系研究
分子系统学是研究生物亲缘关系和进化顺序的科学，通过比较不同物种或不同基因的分子特征，可以推断出它们 之间的亲缘关系和进化路径。
进化机制研究
分子进化分析是研究生物进化机制的科学，通过比较不同物种或不同基因的分子变异和进化速率，可以揭示生物 进化的内在规律和机制。
它基于氨基酸或核苷酸序列的相似性 比较，以评估物种间的亲缘关系和进 化历程。
序列同源比较的背景
随着生物技术的不断发展，研究人员 能够获得越来越多的基因和蛋白质序 列数据。
为了更好地理解这些数据和物种间的 关系，需要进行序列同源比较，以挖 掘更多有用的信息。
序列同源比较的意义
01
序列同源比较有助于研究物种的进化和亲缘关系。
药物研发
分子系统学研究结果可以用来寻找新的药物靶点，有助于开发出 更加有效的药物。
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分子进化分析原理
分子进化的概念
分子进化的定义
分子进化是指生物大分子在进化过程中发生的适应性或非适应性 变化的过程。
分子进化的研究内容
主要研究生物大分子演化的规律和机制，包括DNA、蛋白质等分 子的演化过程、速度和方向等。
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教学课件内容及安排
教学课件的主题和目标
主题
序列的同源比较、分子系统学和分子 进化分析
目标
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- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Clustal使用方法
Clustal：目前被最广泛应用的 MSA 方法
可在线分析
可在本地计算机运行 序列输入、输出格式
Input FASTA
NBRF/PIR EMBL/SWISSPROT ALN GCG/MSF GCG9/RSF GDE
>sequence 1 ATTGCAGTTCGCA … … >sequence 2 ATAGCACATCGCA… … >sequence 3 ATGCCACTCCGCC… …
10 3 2 5
C B
2
D
outgroup 外群、外围支
系统发育树构建步骤
多序列比对（自动比对、手工校正）
最大简约法 (maximum parsimony, MP) 距离法 选择建树方法（替代模型） (distance) 最大似然法 (maximum likelihood, ML) 贝叶斯法 (Bayesian inference) UPGMA
多序列比对的应用： •系统发育分析(phylogenetic analysis) •结构预测(structure prediction) •序列基序鉴定(sequence motif identification) •功能预测(function prediction) ClustalW/ClustalX：一种全局的多序列 比对程序，可以用来绘制亲缘树，分析进化 关系。 MEGA5——分子进化遗传分析软件
比对参数设置
两两比对参数
多序列比对参数
点击进行多序列比对
比对结果 “*”、“:”、“.” 和空格依次代表改位点的序列一致性由高到低
第四步：比对完成，选择结果文件的保存格式
可进一步对排列好的序列进行修饰（1）
Boxshade 突出相同或相似位点 （/software/BOX_form.html）
guinea pig PQVEQTELGMGLGAGGLQPLALEMALQKRGIVDQCCTGTCTRHQLQSYCN
Bring the greatest number of similar characters into the same column of the alignment
为什么要做MSA？
研究系统发生的方法
经典进化生物学：
比较：形态、生理结构、化石
分子进化生物学：
比较DNA和蛋白质序列
系统发生树术语
分支 Branch 末端节点
可以是物种 B ，群体，或 者蛋白质、 C DNA、RNA D 分子等
OTU A
节点 Node
祖先节点/树 根
Root
内部节点/分歧点
该分支可能的祖先
E
= ((A, (B,Байду номын сангаас)), (D, E))
Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, 2nd edition, by David W. Mount. p254 /cgi/content/full/2008/5/pdb.ip49
MSA是构建分子进化树的关键步骤 MSA程序可对任何序列进行比对，选择 什么样的序列进行比对非常重要！！
ClustalX窗口
点击File下拉菜单中 Load sequences选项， 打开序列文件17-RNASE1.fasta.txt
注意！ClustalX打开文件时文件所在路径 不能包含中文，否则会出现错误！
打开后的界面
可在Alignment下拉菜单中的Alignment Parameters中设定各个参数
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，寻找motif，保守区域等。用于预测新序列的二 级和三级结构，进而推测其生物学功能。
Human Hox genes
为什么要做MSA？
用于描述同源序列之间的亲缘关系的远近，应用到分子进化 分析中。是构建分子进化树的基础。
Gene tree
目标序列
参数设定
Jalview 结果下载
打开Jalview 图形显示界面
结果文件
点击Start Jalview打开java程序窗口
上机实习3：本地运行 ClustalX
17-RNASE1.fasta • 多序列比对
– （Multiple Alignment）
在 C:\zcni\shixi1\Clustalx2 文件夹下，找到clustalx.exe 双击打开
系统发生树术语
Rooted tree vs. Unrooted tree
有 根 树
无 A 根 树 B
C
D
two major ways to root trees:
By midpoint or distance
A
d (A,D) = 10 + 3 + 5 = 18 Midpoint = 18 / 2 = 9
邻近法 (Neighbor-joining, NJ)
最小进化法 (minimum evolution)
建立进化树 进化树评估
统计分析 Bootstrap Likelihood Ratio Test ……
Choosing a Method for Phylogenetic Prediction
Molecular Biology and Evolution 2005 22(3):792-802
在“Output layout”和“Output file or device”栏选择
修饰后的比对结果
可进一步对排列好的序列进行修饰（3） GeneDoc
/gfx/genedoc
File – Import
选择输入文件的 格式（如ALN）
修饰排列结果
2. 系统发生分析（Phylogenetic analysis)
a b
A B
Species tree
c
C
We often assume that gene trees give us species trees
注意概念：Paralogy（旁系同源/并系同源）& Orthology（直系同源）
怎么做MSA？
动态规划算法（dynamic programming）：MSA 改进算法（启发式算法）：
下载“Phylip tree file”（ph文件 ） 用TreeView软件打开上述文件 可以不同格式展示进化树（1、2、3）
分析基因或蛋白质的进化关系
系统发生（进化）树（phylogenetic tree）
A tree showing the evolutionary relationships among various biological species or other entities that are believed to have a common ancestor.
可进一步对排列好的序列进行修饰（2）
ESPript 多种修饰 功能，突出相同或相似位点 http://espript.ibcp.fr/ESPript/cgi-bin/ESPript.cgi 在EBI ClustalW结果网页下载“Alignment file”(ALN文件)
在ESPript分析网页“Aligned Sequences”栏上载ALN文件
ClustalW/X的运行
• 本地运行 – 命令行操作的Clustal W（linux & windows) – 窗口化操作的ClustalX（windows） 下载页面：ftp:///pub/software/ • 欧洲生物学中心（EBI）还提供了Clustal W的网上运 行服务: /Tools/msa/clustalw2/
用于构建进化树的序列必须是同源序列
分子进化树构建（ClustalW）
EBI的ClustalW分析网页 PHYLOGENETIC TREE栏目选择tree type 输入比对后的序列（或上载ALN文件）
页面下方 显示Cladogram Tree
点击“Show as Phylogram Tree”展示Phylogram Tree
Output ALN
NBRF/PIR GCG/MSF PHYLIP NEXUS GDE/FASTA
Clustal W/X算法基础
两两比对 构建距离矩阵
构建指导树 （guide tree）
将距离最近的两条 序列用动态规划的 算法进行比对； “渐进”的加上其 他的序列
多序列比对的目的
• 从物种的一些分子特性出发，从而了 解物种之间的生物系统发生的关系。 • 通过序列同源性的比较进而了解基因 的进化以及生物系统发生的内在规律。
在EBI ClustalW结果网页复制序列比对结果
在“Boxshade”网页粘贴序列，在“Input sequence format”栏目选择“ALN”，在“Output format”栏 目选择“RTF_new”
在结果网页点击“here is your output number 1”
修饰过的排列结果
Newick format
HTU
系统发生树术语
A clade（进化支） is a group of organisms that includes an ancestor and all descendents of that ancestor. 分支树
Cladogram
Taxon B
Taxon C Taxon A Taxon D
monkey
dog hamster bovine
PQVGQVELGGGPGAGSLQPLALEGSLQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN
LQVRDVELAGAPGEGGLQPLALEGALQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN PQVAQLELGGGPGADDLQTLALEVAQQKRGIVDQCCTSICSLYQLENYCN PQVGALELAGGPGAGG-----LEGPPQKRGIVEQCCASVCSLYQLENYCN