核酸序列相似性分析
核苷酸序列比对与基因家族演化分析
核苷酸序列比对与基因家族演化分析概述核苷酸序列比对和基因家族演化分析是生物信息学中重要的研究方法。
核苷酸序列比对是将两个或多个核苷酸序列进行比较，并通过寻找相似性和变异性来研究它们之间的关系。
基因家族演化分析则是通过比对相关基因的核苷酸序列，探究它们的进化历程和亲缘关系。
本文将详细介绍核苷酸序列比对和基因家族演化分析的原理、方法和应用。
核苷酸序列比对的原理与方法核苷酸序列比对是通过比较两个或多个核苷酸序列的完全性、相似性和变异性来推断它们之间的关系。
核苷酸序列比对的原理基于生物进化的基本思想：相同的DNA序列在不同物种中表现出不同的特征，这些特征可以反映物种之间的进化关系。
核苷酸序列比对的方法主要分为全局比对和局部比对两种。
全局比对适合于相似性较高的序列，它通过考虑整个序列的相似性来确定最佳比对位置。
局部比对则用于相似性较低的序列，它只关注具有较高相似性的区域，从而可以发现更多的共同特征。
核苷酸序列比对的常用算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
Smith-Waterman算法是一种局部比对算法，通过计算一个得分矩阵来找到最佳的匹配位置。
Needleman-Wunsch算法则是一种全局比对算法，它将序列比对问题转化为一个路径搜索问题，通过动态规划的方法找到最优路径。
核苷酸序列比对的应用非常广泛。
它可以用于研究同一物种内的个体间差异，如单核苷酸多态性(SNP)的分析。
此外，它还可以用于研究不同物种之间的亲缘关系，如物种分化和进化的研究。
基因家族演化分析的原理与方法基因家族演化分析是通过比对一组相关基因的核苷酸序列，研究它们的进化历程和亲缘关系。
基因家族是指具有共同起源的一组基因，它们在物种中以多个拷贝的形式存在。
基因家族演化分析的方法主要包括系统进化树构建和序列聚类分析。
系统进化树构建是通过比对一组相关基因的核苷酸序列，计算它们之间的距离或相似性，并将它们构建成一个进化树来描述它们的亲缘关系。
NCBI序列比对方法与实例操作
预测：马铃薯 单酰基甘 油脂酶 ABHD-6相似 mRNA
ZB04091969(MALINGSHU)-A69-M13+_E09
番茄ch03染色体全基因组
相似序列一：番茄ch07染色体全基因组
相似序列二：潘那丽番茄ch07染色体全基因组
序列编号
对比空白
匹配序列长度
匹配 范围
输入序列被随机搜索出来 的概率，该值越小越好
相似序列，即输入序列 和搜索到序列的匹配率
分数越高，则同源性越好
空白
询问序列和数据库 里面序列的互补链 匹配
ZB04091969(MALINGSHU)-A68-M13+_D09
点击 进入
点击此处进入核酸序列比对
将FASTA格式的序列输入 这里
此处可自动识别比对序 列名称
点击此处进入序列比对
பைடு நூலகம்
已知序列编号 数据库名称 比对序列长度 所查询分子类型
序列相似性比对图谱
序列长度
不同颜 具有的 例如， 核酸序 是相同
序列相似性比对结果
类似性 积分
相似度
数据库相似序列名称 数据库 标识 E值为匹配期望 值。说明可以找 到与搜索序列相 匹配的其它序列 的几率。E值越 接近零，越不可 能找到其它的匹 配序列，其背后 的含义就是E值 越少，匹配度越 好
BLAST相似序列的数据库搜索
实习 4 ：BLAST相似序列的数据库搜索学号20090**** 姓名****** 专业年级生命生技****实验时间2012.6.19 提交报告时间2012.6.20实验目的：学习使用BLAST在数据库中搜索相似序列实验内容：使用NCBI上面的BLAST程序进行相似性序列搜索：1.把核酸序列利用BLASTN搜索相似核酸序列；2.把蛋白质序列对应的蛋白质利用BLASTP搜索相似蛋白质序列；3.把核酸序列利用BLAST搜索相似蛋白质序列并与BLASTP比较，体会差异：4.把蛋白质序列利用TBLASTN搜索相似核酸序列并与BLASTN比较，体会差异：5.把核酸序列利用TBLASTX搜索相似核酸序列并与BLASTN比较，体会差异。
作业：1. 找一条你感兴趣的核酸序列（可以是前面搜索到的同源核酸序列中任意一条），通过BLASTN搜索NR数据库，说明你的参数如何设置，分析搜索结果包含哪些信息。
答：使用的序列为：智人胰岛素（INS）>gi|297374822|ref|NM_001185098.1| Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 3, mRNA。
Algorithm parameters设置如下：参数：Enter Query Sequence——NM_001185098Choose Search Set——Database: Nucleoctide collection(nr); Exclude: √Models(XM/XP),√Uncultured/environmental ample sequencesProgram Selection——Optimize fot: Highly similar sequences展开“Algorithm parameters”，依次设置：General Parameters——Max target sequence：100; Short queries：√; Expect threshold：10;Word size：28; Max matches in a query range:0Scoring Parameters——Matrix/Mismatch Scores:1,-2; Gap Costs: LinearFilters and Masking——Filter: √Low complexity regions; √Mask: mask for lookup table only搜索结果分析：使用智人胰岛素（INS）>gi|297374822|ref|NM_001185098.1| Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 3, mRNA搜索NR数据库，搜索出100条符合条件的序列，序列来自的物种包括了Homo sapiens，Pan troglodytes，Gorilla gorilla，Pongo abelii，Pongo pygmaeus，Mus musculus等，其中根据得分高低排列，前7条序列如下所示：NM_001185098.1 Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 3, mRNANM_001185097.1 Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 2, mRNANM_000207.2 Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 1, mRNANG_007114.1 Homo sapiens insulin (INS), RefSeqGene on chromosomeAC132217.15 Homo sapiens chromosome 11, clone RP11-889I17, complete sequenceBC005255.1 Homo sapiens insulin, mRNAJ00265.1 Human insulin gene, complete cds上述序列的“Max ident”均为100%或99%，且E-Value值很低，可见搜索出来的序列与QUERY序列匹配的相似度很高。
实验2 序列查询(Entrez)、BLAST序列相似性搜索
实验二：序列查询(Entrez)、BLAST序列相似性搜索实验目的：1.学会用Entrez系统查找目标序列2.学会使用BLAST在数据库中搜索相似序列3.学会分析数据库搜索结果实验内容：一、EntrezEntrez是一个由NCBI创建并维护的基于Web界面的综合生物信息数据库检索系统。
用户不仅可以方便地检索Genbank的核酸数据，还可以检索来自Genbank和其它数据库的蛋白质序列数据、基因组图谱数据、来自分子模型数据库(MMDB)的蛋白质三维结构数据、种群序列数据集、以及由PubMed获得Medline的文献数据。
网址：/Entrez/（或在NCBI主页默认All Databases时点击搜索框右边的Search进入）。
如Figure 2.1所示：Figure 2.1 entrez 检索系统子数据库点击搜索框右边的help按钮，即可进入Entrez帮助页面。
在搜索栏输入你要查找的关键词，点击“GO”即可开始搜索。
如果输入多个关键词，它们之间默认的是“与”（AND）的关系。
Ｔｉｐｓ：搜索的关键词可以是一个单词，短语，句子，数据库的识别号，基因名字等等，但必须明确，不能是“ｇｅｎｅ”， “ｐｒｏｔｅｉｎ”等没有明确指向的词语。
但“ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ”这样有一定范围的词是可以接受的。
可以用你感兴趣的领域的专业术语，也可以是非专业术语，比如：ｈ１ｎ１，ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ，ａｌｂｉｎｉｓｍ； ｓｕｂｔｉｌｉｓｍ， ｐｅｒｏｘｉｄａｓｅ， ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ。
输入关键词，点击“GO”之后，每个数据库图标前方出现了数字,代表的是在相对应的数据库里搜索到的条目数。
点击进入对应的数据库，可以查看搜索到的条目。
如果在数据库图标前面为灰色，显示“none”,说明在对应的数据库里没有搜索到任何结果。
也可以直接通过NCBI任一页面上的搜索栏进行Entrez搜索。
点击“search”后面的下拉菜单，选择数据库，在下面的文本框里输入关键词，点击“Search”即可(Figure 2.2)。
核酸氨基酸序列相似性比较
BLAST 核酸/氨基酸序列相似性比较Blast (Basic Local Alignment Search Tool)是一套在蛋白质数据库或DNA数据库中进行相似性比较的分析工具。
BLAST程序能迅速与公开数据库进行相似性序列比较。
BLA ST结果中的得分是对一种对相似性的统计说明。
BLAST 采用一种局部的算法获得两个序列中具有相似性的序列。
如果您想进一步了解B LAST算法，您可以参考NCBI的BLAST Course ，该页有BLAST算法的介绍。
BLAST的功能BLAST对一条或多条序列(可以是任何形式的序列)在一个或多个核酸或蛋白序列库中进行比对。
BLAST还能发现具有缺口的能比对上的序列。
BLAST是基于Altschul等人在J.Mol.Biol上发表的方法(J.Mol.Biol.215:403-410(1990)),在序列数据库中对查询序列进行同源性比对工作。
从最初的BLAST发展到现在NCBI提供的BLAST2.0,已将有缺口的比对序列也考虑在内了。
BLAST可处理任何数量的序列,包括蛋白序列和核算序列;也可选择多个数据库但数据库必须是同一类型的,即要么都是蛋白数据库要么都是核酸数据库。
所查询的序列和调用的数据库则可以是任何形式的组合,既可以是核酸序列到蛋白库中作查询,也可以是蛋白序列到蛋白库中作查询,反之亦然。
BLAST包含的程序：1、BLASTP是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。
库中存在的每条已知序列将逐一地同每条所查序列作一对一的序列比对。
2、BLASTX是核酸序列到蛋白库中的一种查询。
先将核酸序列翻译成蛋白序列（一条核酸序列会被翻译成可能的六条蛋白），再对每一条作一对一的蛋白序列比对。
3、BLASTN是核酸序列到核酸库中的一种查询。
库中存在的每条已知序列都将同所查序列作一对一地核酸序列比对。
4、TBLASTN是蛋白序列到核酸库中的一种查询。
与BLASTX相反，它是将库中的核酸序列翻译成蛋白序列，再同所查序列作蛋白与蛋白的比对。
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。
BLAST_核酸氨基酸序列相似性比较
BLAST核酸/氨基酸序列相似性比较Blast(Basic Local Alignment Search Tool)是一套在蛋白质数据库或DNA数据库中进行相似性比较的分析工具。
BLAST程序能迅速与公开数据库进行相似性序列比较。
BLA ST结果中的得分是对一种对相似性的统计说明。
BLAST采用一种局部的算法获得两个序列中具有相似性的序列。
如果您想进一步了解BLAST算法，您可以参考NCBI的BLAST Course，该页有BLAST算法的介绍。
BLAST的功能BLAST对一条或多条序列(可以是任何形式的序列)在一个或多个核酸或蛋白序列库中进行比对。
BLAST还能发现具有缺口的能比对上的序列。
BLAST是基于Altschul等人在J.M ol.Biol上发表的方法(J.M ol.Biol.215:403-410(19 90)),在序列数据库中对查询序列进行同源性比对工作。
从最初的BLAST发展到现在NC BI提供的BLAST2.0,已将有缺口的比对序列也考虑在内了。
BLAST可处理任何数量的序列,包括蛋白序列和核算序列;也可选择多个数据库但数据库必须是同一类型的,即要么都是蛋白数据库要么都是核酸数据库。
所查询的序列和调用的数据库则可以是任何形式的组合,既可以是核酸序列到蛋白库中作查询,也可以是蛋白序列到蛋白库中作查询,反之亦然。
BLAST包含的程序：1、BLASTP是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。
库中存在的每条已知序列将逐一地同每条所查序列作一对一的序列比对。
2、BLASTX是核酸序列到蛋白库中的一种查询。
先将核酸序列翻译成蛋白序列（一条核酸序列会被翻译成可能的六条蛋白），再对每一条作一对一的蛋白序列比对。
3、BLASTN是核酸序列到核酸库中的一种查询。
库中存在的每条已知序列都将同所查序列作一对一地核酸序列比对。
4、TBLASTN是蛋白序列到核酸库中的一种查询。
与BLASTX相反，它是将库中的核酸序列翻译成蛋白序列，再同所查序列作蛋白与蛋白的比对。
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翻译产物
GenBank data format (4/4)
核苷酸序列
6
33
2.2 序列数据库检索
7
All Databases下拉菜单提供 了分类提取数据的功能。
用“序列号”提取核苷酸数 据
8
3）Click 2）输入“AF310622” 1）选择Nucleotide
提取结果（1/2）
9
提取结果（2/2）
查询序列 Query sequence
20
数据库序列 Database sequences
tblastx
核酸序列 Nucleotide sequence blastn 核酸序列 Nucleotide sequences
蛋白质序列 Protein sequence
blastp
蛋白质序列 Protein sequences
统发生分析时，如果用不同建树方法得到的树形一致并 且自举检验值高于50%时，认为序列之间有同源性。]
相似性（similarity）：只是指两条序列之间的 简单相似。取值：0 ~ 100%，只需通过BLAST （或类似的程序）进行估算。
39
“同源”不一定“相似”
17
人、猫、鲸和蝙蝠的前肢骨骼具有同源性。
息，还可以做以下的工作：单条序列的序列特 征分析；序列的双重比对和数据库检索；多序
列比对；通过多序列比对分析序列的模块；构
建进化树。
39
2.3.1 相似性搜索
16
同源性（homology）：指两条序列在进化上相 关（来自于共同祖先），是一种已经发生的进 化事件。取值：Yes or No，需要通过相关分析 才能得出结论。[ 例如：对bHLH转录因子序列的系
4
灵长类序列 啮齿类序列 其他哺乳动物序列 其他脊椎动物序列 无脊椎动物序列 植物/真菌/藻类序列 细菌序列 病毒序列 噬菌体序列 合成序列 未注释序列 表达序列标签序列 专利序列 序列标签位点序列 基因组探查序列 高通量基因组序列 高通量cDNA序列
Features（特性表）
5
coding sequences（编码序列）
24
GenBank数据格式
登录号 长度 分子类型 来源 更新日期
3
生物
作者
标题
杂志
26
PRI ROD MAM VRT INV PLN BCT VRL PHG SYN UNA EST PAT STS GSS HTG HTC
表2.1 GenBank分类码
primate sequences - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - rodent sequences - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - other mammalian sequences - - - - - - - - - - - - - - - - - - other vertebrate sequences - - - - - - - - - - - - - - - - - - - invertebrate sequences - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - plant, fungal, and algal sequences - - - - - - - - - - - - - - bacterial sequences - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - viral sequences - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - bacteriophage sequences - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - synthetic sequences - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - unannotated sequences - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - EST sequences (expressed sequence tags) - - - - - - - patent sequences - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - STS sequences (sequence tagged sites) - - - - - - - - - - GSS sequences (genome survey sequences) - - - - - - High-throughput genomic sequences - - - - - - - - - - - - High-throughput cDNA sequencing - - - - - - - - - - - - - - -
第2章 核酸序列分析
1
2.1 GenBank数据格式
2.2 序列数据库检索
2.3 核酸序列相似性分析
2.4 核酸的多序列比对
2.5 构建进化树 2.6 核酸序列的预测与鉴定
2.7 核酸序列的酶切位点分析
24
2.1 GenBank数据格式
2
3) Click “Search”
1) Select “nucleotide” 2) Enter “U49845”
10
用“序列号”提取蛋白质数 据
11
3）Click
2）输入“P15172” 1）选择Protein
提取结果（1/2）
12
提取结果（2/2）
13
Practice
14
请大家回去把刚才讲过的内容练习一遍。
38
2.3 核酸序列相似性分析
对一个新测定的核酸序列的序列数据，可以通
15
过使用不同的Βιβλιοθήκη 键词从数据库中检索有用的信40
1）BLAST
BLAST: basic local alignment search tool 基本局部比对搜索工具 Basic BLAST（5种） Specialized BLAST（8种）
18
Click here
40
Basic BLAST
blastn blastp
19
Basic BLAST