第四章-序列比对与算法-1
(生物信息学)lecture04双序列比对
SAMtools软件
1
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。
05
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 第四章 双序列比对
中可以利用计算机程序实现上述序列比对的基本算法。然而，序列比对不仅需要考虑子序列 之间的匹配，而且需要对整个序列进行比较。也就是说，必须考虑两个序列中所有残基的匹 配。这就意味着，不可能使所有残基都能严格匹配。在这种情况下，比对过程中确定空位的 过程变得十分复杂。最简单的办法使通过不加限制地插入空位的办法获得相同残基的最大匹 配数。我们知道，空位的引入，意味着两个序列之间残基的插入或删除。如果对引入空位不 加限制，所得比对结果即使分值较高，也缺乏生物学依据。因此，必须有一种机制，对空位 的引入加以限制。常用的方法就是空位罚分，即每插入一空位就在总分值中罚去一定分值， 即加上一负分值，包括起始空位罚分和延伸空位罚分。所谓起始空位，是指序列比对时，在 一个序列中插入一个空位，使两个序列之间有更好的匹配；所谓延伸空位，是指在引入一个 或几个空位后，继续引入下一个连续的空位，使两个序列之间有更好的匹配。延伸空位罚分 值可以与起始空位罚分值相同，也可以比起始空位罚分值小。因此，序列比对最终结果的分 数值是两个序列之间匹配残基的总分值与空位罚分的总和。 上述序列比对过程中，只考虑了残基的同一性，即两个序列之间完全相同的匹配残基 数目。可以把这种只考虑残基同一性的矩阵理解为一个分数值为 1 和 0 的分数矩阵（见表 6.1），即相同残基的分数值为 1，不同残基的分数值为 0。这种矩阵通常称为稀疏矩阵，因 为矩阵大多数单元的值为 0。显然，这种单一的相似性分数矩阵具有很大局限性。改进分数 矩阵的表征性能，找出那些潜在的具有生物学意义的最佳匹配，提高数据库搜索的灵敏度， 而又不至于降低信噪比，是序列比对算法的核心。 相似性分数矩阵就是为解决上述问题而产生的。相似性分数矩阵的构建，是基于远距离 进化过程中观察到的残基替换率，并用不同的分数值表征不同残基之间相似性程度。恰当选 择相似性分数矩阵，可以提高序列比对的敏感度，特别是两个序列之间完全相同的残基数比 较少的情况下。必须说明，相似性分数矩阵有其固有的噪声，因为它们在对两个具有一定相 似性的不同残基赋予某个相似性分值时的同时，也引进了比对过程的噪声。这就意味着随着 微弱信号的增强，随机匹配的可能性也会增大。本书不准备深入讨论有关相似性分数矩阵的 问题，而只对两个常用的相似性分数矩阵作简单介绍，即突变数据矩阵和残基片段替换矩阵。 4.7.1 突变数据矩阵 突变数据矩阵（Mutation Data Matrix，简称 MD，Dayhoff 等，1978）是基于单点可接 受突变的概念，即 Point Accepted Mutation，简称 PAM。1 个 PAM 的进化距离表示在 100 个 残基中发生一个可以接受的残基突变的概率。对应于一个更大进化距离间隔的突变概率矩 阵，可以通过对原始矩阵进行一定的数学处理获得。例如，PAM250 相似性分数矩阵相当于 在两个序列之间具有 20%的残基匹配。 在序列比对中，通常希望使用能够反映一个氨基酸发生改变的概率与两个氨基酸随机
生物信息学中的序列比对算法原理与实践
生物信息学中的序列比对算法原理与实践序列比对是生物信息学中常用的基本技术之一，用于在生物学研究中比较两个或多个生物序列的相似性和差异性。
在分子生物学和基因组学等领域中，序列比对被广泛应用于基因分析、蛋白质结构预测、物种分类、进化分析以及新基因和功能区域的发现等重要任务。
本文将介绍序列比对算法的基本原理和常用实践技术。
序列比对算法的基本原理序列比对的目标是找到两个序列之间的匹配部分，并根据匹配的相似性和差异性进行评分。
序列比对算法的基本原理主要有两种方法：全局比对和局部比对。
全局比对算法（例如Needleman-Wunsch 算法）是一种通过将匹配、不匹配和间隙等操作分配给两个序列的每个字符来寻找最佳比对的方法。
它能够比较整个序列的相似性，但对于较长的序列来说，计算量较大，因此对于较短的序列和相似度较高的序列，全局比对更为合适。
局部比对算法（例如 Smith-Waterman 算法）则通过寻找两个序列中的最佳子序列来找到最佳比对。
该算法适用于较长的序列和不太相似的序列，因为它只关注相似的区域。
局部比对算法能够发现序列中的重复结构和片段，对于在序列之间插入或缺失元素的情况下非常有用。
序列比对算法的实践技术在实践应用中，为了处理大规模的序列数据并提高比对效率，还发展出了一些改进和优化的序列比对算法和技术。
1. 基于哈希表的算法：这种方法通过构建哈希表来加速相似性搜索。
算法将序列切分成较小的片段，并将每个片段哈希为独特的数字，然后根据相似性检索相关的哈希数字。
这种方法能够快速找到相似的序列片段，并进行比对和匹配。
2. 快速比对算法：这些算法通过减少比对的搜索空间或采用启发式的策略，来降低比对的计算复杂度。
例如，BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）算法通过提取关键特征，如k-mer或频繁子序列，将序列比对问题转化为查找数据库中相似序列的问题。
3. 并行比对算法：随着计算机科学的发展，利用并行计算技术可以大幅提高比对效率。
生物信息学中的序列比对算法分析与优化
生物信息学中的序列比对算法分析与优化序列比对是生物信息学中一项重要的技术与方法，用于研究生物序列之间的相似性和差异性。
比对的准确性和效率直接影响到后续的功能注释、进化分析和结构预测等生物学研究。
本文将对生物信息学中的序列比对算法进行分析与优化，探讨不同算法的原理、优缺点以及改进方法。
一、序列比对算法的原理序列比对算法的基本原理是通过寻找序列之间的共同特征来衡量它们之间的相似性。
常用的序列比对算法包括全局比对、局部比对和多序列比对，采用的算法包括动态规划、贪心算法和快速搜索算法等。
1. 全局比对全局比对算法用于比较两个序列的整个长度，并给出最佳的匹配结果。
最常用的算法是Needleman-Wunsch算法，其基本思想是通过动态规划的方法，计算出一个最优的比对方案。
全局比对适用于两个序列相似度较高的情况，但计算复杂度较高，对大规模序列比对不太适用。
2. 局部比对局部比对算法用于比较两个序列的一部分，并给出最佳的局部匹配结果。
最常用的算法是Smith-Waterman算法，其基本思想是通过动态规划的方法，计算出所有可能的局部比对方案，并选择得分最高的方案作为最佳匹配结果。
局部比对适用于两个序列相似度较低的情况，可以发现较短的共同片段。
3. 多序列比对多序列比对算法用于比较多个序列之间的相似性，常用于进化分析和亲缘关系推断等研究。
最常用的算法是CLUSTALW算法，其基本思想是通过多次的全局比对和局部比对，逐步构建多个序列的比对结果。
二、序列比对算法的优缺点不同的序列比对算法在准确性、效率和适用范围等方面有不同的优缺点。
1. 全局比对的优缺点全局比对算法可以找到两个序列的所有匹配段，准确度高；但计算复杂度高，对于大规模序列比对的时间和空间开销较大。
2. 局部比对的优缺点局部比对算法可以找到两个序列的相似片段，准确度高；但由于需要计算所有可能的局部比对，计算复杂度较高，对于大规模序列比对的时间和空间开销较大。
生物信息学中的序列比对算法及评估指标比较
生物信息学中的序列比对算法及评估指标比较序列比对是生物信息学中非常重要的工具之一，用于分析和比较生物序列的相似性和差异。
序列比对是理解生物进化和功能注释的关键步骤，在基因组学、蛋白质学和遗传学等领域都有广泛应用。
本文将介绍序列比对的算法原理和常用的评估指标，并对几种常见的序列比对算法进行比较。
一、序列比对算法1.全局比对算法全局比对算法用于比较整个序列的相似性，常见的算法有Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman算法。
这两种算法都是动态规划算法，其中Needleman-Wunsch算法用于比较两个序列的相似性，而Smith-Waterman算法用于寻找局部相似的片段。
这些算法考虑了序列的整体结构，但在处理大规模序列时计算量较大。
2.局部比对算法局部比对算法用于找出两个序列中最相似的片段，常见的算法有BLAST （Basic Local Alignment Search Tool）算法和FASTA（Fast All）算法。
这些算法以快速速度和高敏感性著称，它们将序列切割成小的段落进行比对，并使用统计模型和启发式搜索来快速找到最佳匹配。
3.多序列比对算法多序列比对算法用于比较多个序列的相似性，常见的算法有ClustalW和MAFFT（Multiple Alignment using Fast Fourier Transform）算法。
这些算法通过多次序列比对来找到共有的特征和区域，并生成多序列的一致性描述。
二、评估指标1.一致性分数（Consistency Score）一致性分数是衡量序列比对结果一致性的指标，它反映了序列比对的精确性和准确性。
一致性分数越高，表示比对结果越可靠。
常用的一致性分数有百分比一致性（Percentage Identity）和序列相似度（Sequence Similarity）。
2.延伸性（Extension）延伸性是衡量序列比对结果的长度的指标。
生物信息学中的序列比对与分析教程
生物信息学中的序列比对与分析教程序列比对与分析在生物信息学中扮演着非常重要的角色。
通过对不同生物体的DNA、RNA或蛋白质序列进行比较和分析，我们可以揭示它们之间的相似性和差异性，从而推断它们的功能和进化关系。
本教程将介绍序列比对的基本概念、工具和方法，并探讨如何进行常见的序列分析。
1. 序列比对的基本概念序列比对是用于比较两个或多个生物序列之间的相似性和差异性的过程。
在序列比对中，我们会使用特定的算法和方法，将不同序列中的相似区域进行匹配，以找到它们之间的共同点。
常用的序列比对算法包括全局比对（如Needleman-Wunsch算法）和局部比对（如 Smith-Waterman算法）等。
2. 序列比对的工具现在有许多序列比对工具可供选择，其中一些是免费提供的。
其中最常用的工具之一是BLAST（Basic LocalAlignment Search Tool）。
BLAST可以快速找到一个或多个与给定序列相似的其他序列，并给出相似性得分。
除了BLAST，还有一些其他的序列比对工具，比如ClustalW、MUSCLE和T-Coffee等。
3. DNA序列比对DNA序列比对是研究生物体间遗传关系和进化关系的重要工具。
DNA序列之间的相似性可以用来确定物种的亲缘关系、寻找共同的进化起源以及研究基因的功能。
在DNA序列比对中，常用的方法是使用BLAST等工具，通过将查询序列与数据库中的已知序列进行比对来找到相似的区域。
4. RNA序列比对RNA序列比对主要用于研究基因表达和功能相关的RNA分子。
与DNA序列比对相似，RNA序列比对也可以通过BLAST等工具进行。
此外，对于非编码RNA序列的比对，可以使用RAPSearch和PIRCH等专门的工具。
5. 蛋白序列比对蛋白序列比对是分析蛋白质结构和功能的关键步骤。
蛋白质序列比对可以通过BLAST等工具进行，还可以使用更高级的算法和方法，如Smith-Waterman算法和多序列比对算法，来找到更为精确的比对结果。
生物信息学中的序列比对算法综述
生物信息学中的序列比对算法综述序列比对是生物信息学领域中的一个重要问题，指的是比较两个生物序列（DNA，RNA或蛋白质序列）之间的相似性和差异性。
序列比对是许多研究任务中的第一步，如基因识别、物种分类、进化关系的推断等等。
在本文中，我们将介绍序列比对算法的基本概念、方法和软件，包括全局比对、局部比对、多序列比对等方面。
一、序列比对的基本概念序列比对的目的是找出两个序列之间的相似性和差异性，根据相似性分析序列的结构、功能以及进化关系。
相似性可以被表示成一个比对得分，即正数表示相似性，负数表示差异性。
比对得分的计算取决于匹配分、替换分和缺失分。
匹配分是指在比对中找到相同的位置并且相等的分数。
替换分是指找到不同的位置并且不相等的分数。
缺失分是指在任意序列中找不到匹配的分数。
计算得分的方法有很多种，其中最流行的方法是 Needleman-Wunsch 算法和 Smith-Waterman 算法。
二、全局比对算法全局比对算法是一种比较两个序列的整个长度的算法，使得它们之间的相似性或差异性能够被准确地测量。
全局比对算法通常用于比较高度相似的序列或同一物种中相似的序列。
Needleman-Wunsch 算法与 Smith-Waterman 算法是全局比对中最为经典的算法。
Needleman-Wunsch 算法： Needleman-Wunsch 算法是最经典的全局比对算法之一。
该算法通过构建一个二维矩阵，其中每个元素代表在比对过程中两个序列的一个指定位置。
该算法通过分配一个比对得分并使用动态规划来计算所有可能的比对方式。
通过比对得分的计算，算法确定序列之间的最佳比对方式，使比对得分最大化。
该算法常用于比较高度相似的序列，或者已知序列的情况下以寻找相同物种中潜在基因组之间的相似性信息。
Smith-Waterman 算法： Smith-Waterman 算法是一种类似Needleman-Wunsch 算法的全局比对算法。
序列比对算法
序列比对算法
序列比对是一种互联网上常见的数据比对技术，它可以将两个数据序列进行比较，以确定它们之间的内在关联。
序列比对用于查找和比较两个具有不同长度的数据序列的共同的特征，可以更好地识别在不同典型序列中的相似性及其变化。
有时序列比对也被称为字符串比对，它是一种基于文本文件中特定单词序列和串联子序列找出不同词序列的方法。
序列比对技术广泛应用于现代生物学和信息科学领域，可以用于序列相似性分析、细胞信号探测、扩增子分析、植物、动物和微生物基因组学等。
序列比对也被用于信息安全管理，例如维护在网络上的数据完整性，识别病毒和垃圾邮件等。
序列比对的最常见的应用之一是发现基因变异、协同作用和特定基因的潜在功能。
序列比对可以帮助生物学家从海量的基因序列中寻找某一种基因型的完整位点，还可以用于发现基因变异，根据相似度判断不同物种间基因的关联。
在更高程度上，也可用于鉴别和分类动物基因，作为分类物种的基础，也可用于探索基因之间的相关关系，解析大规模基因表达功能。
序列比对尽管得到了广泛应用，但仍然存在一些挑战，比如误差检查和参数估计，也存在数据处理上的挑战，比如处理大规模的基因组数据。
此外，序列比对也面临着不断发展的技术挑战，例如序列比对算法的精确度和计算效率、可扩展性等。
总而言之，序列比对是一种有效的分析技术，已广泛应用于许多领域，起着重
要作用，例如信息科学和生物学，可以帮助发现基因变异、培育新的生物物种和处理日益增多的生物数据等。
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相似度阈值为8，即10个核苷酸中有8个相同时就打一个点
25
点阵分析的优缺点
优点
直观性，整体性；
点阵分析不依赖空位(gap)参数，可寻找两序列间 所有可能的残基匹配；
不依赖任何先决条件，是一种可用于初步分析的理 想工具；
点阵分析允许随时动态地改变最高和最低界限值， 可以用来摸索区分信号和背景标准的严格程度。
4. 记分矩阵
3
1. 什么是序列比对？
序列比对(Sequence Alignment)是通过在序 列中搜索一系列单个性状或性状模式来比较 2个（双序列比对）或更多（多重序列比对） 序列的方法。
按比对序列条数分类
双序列比对：两条序列的比对 多序列比对：三条或以上序列的比对
4
1. 我们为什么关注序列比对？
G C G A T G C A T T G A G T A T C A T A 24
使用滑动窗口技术降低噪声
a
b
（a）对人类（Homo sapiens）与黑猩猩（Pongo pygmaeus）的β球蛋白基因序列进行比较的完整点阵图
（b）利用滑动窗口对以上的两种球蛋白基因序列进行比较的点阵图，其中窗口大小为10个核苷酸，
A -2 3 1 -1 -3 -5 -7 C -4 1 6 4 2 0 -2 T -6 -1 4 9 7 5 3 A -8 -3 2 7 8 6 4 G -10 -5 0 5 6 7 9
AC T TCG AC T - AG
43
ACT TCG
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12
A -2 3 1 -1 -3 -5 -7 C -4 1 6 4 2 0 -2 T -6 -1 4 9 7 5 3 A -8 -3 2 7 8 6 4 G -10 -5 0 5 6 7 9
12
I ON I ZAT I ON I O N I Z A T I O N
13
点阵分析的应用
自身比对
寻找序列中的正向或反向重复序列 蛋白质的重复结构域(domain) 相同残基重复出现的低复杂区(Low Complexity) RNA二级结构中的互补区域等
对两条序列的相似性作整体的估计
TACGGTATG A CA G T A T C
TACGGTATG
A C AG T A T C
Window=3 Word Size = 3
C
T
A
T
G
A
C
A
TACGGTATG
18
A
T
A
C
T
A
C
Match = 1
A
A
Mismatch = 0
G
A C
Window size = 5
A
Stringency = 3
26
点阵分析的优缺点
缺点
不能很好地兼容打分矩阵； 滑动窗口和域值的选择过于经验化； 信噪比低； 不适合进行高通量的数据分析。
27
点阵分析程序
DNA Strider (Macintosh) /soft.htm
Dotter (Unix/Linux, X-Windows) COMPARE, DOTPLOT (GCG软件) PLALIGN (FASTA) Dotlet
31
动态规划算法实例
ACT TCG
A
匹配＝3
C
错配＝-1
空位＝-2
T
A
G
32
动态规划算法实例
ACT TCG
0
A C T A G
匹配＝3 错配＝-1 空位＝-2
33
动态规划算法实例
ACT TCG
0 -2
A C T A G
匹配＝3 错配＝-1 空位＝-2
34
动态规划算法实例
ACT TCG
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12
x=3
Wx= 3 + 0.1*(3 -1) = 3.2
ATGTTATAC TATGTGCGTATA
Score=4
ATGT---TATAC TATGTGCGTATA
insertion / deletion
score：8 - 3.2 = 4.8
10
3. 双序列比对方法
点阵序列比较 (Dot Matrix Sequence Comparison)
0+3
T -6
A -8
G -10
匹配＝3 错配＝-1 空位＝-2
37
动态规划算法实例
ACT TCG
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12
? -4+(-2)
A -2 3 S(2,3) 3+(-2) C -4
-2+(-1) T -6 A -8 G -10
匹配＝3 错配＝-1 空位＝-2
38
动态规划算法实例
A C T A G
匹配＝3 错配＝-1 空位＝-2
35
动态规划算法实例
ACT TCG
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12
A -2 C T A G
匹配＝3 错配＝-1 空位＝-2
36
动态规划算法实例
ACT TCG
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12
-2+(-2)
? A -2
S(2,2) -2+(-2) C -4
匹配＝3 错配＝-1 空位＝-2
40
动态规划算法实例
ACT TCG
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12
A -2 3 1 -1 -3 -5 -7 C -4 1 6 4 2 0 -2 T -6 -1 4 9 A -8 -3 2 G -10 -5 0
匹配＝3 错配＝-1 空位＝-2
41
ACT TCG
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12
A -2 3 1 -1 -3 -5 -7 C -4 1 6 4 2 0 -2 T -6 -1 4 9 7 5 3 A -8 -3 2 7 8 6 4 G -10 -5 0 5 6 7 9
ACT T CG AC - T AG
回溯
42
ACT TCG
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12
1 GTGCATAGACAC
Score: 55
? 1 GTG--ATAGACAC ||| |||||||| 1 GTGC-ATAGACAC
9
2. 空位罚分公式
Wx=g+r(x-1)
Wx: 空位总记分
g: 空位开放罚分
r:
空位扩展罚分
x: 空位长度
参数:
匹配= 1 非匹配= 0
g= 3
r = 0.1
第四章 序列比对与算法
第一节 双序列比对 第二节 多序列比对 第三节 常用序列比对软件的使用
1
第一节 双序列比对
1. 序列比对基本概念 2. 空位罚分 3. 双序列比对方法
点阵序列比较(Dot Matrix Sequence Comparison)
动态规划算法(Dynamic Programming Algorithm)
ACT TCG
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12
A -2 3 1 C -4 T -6 A -8 G -10
匹配＝3 错配＝-1 空位＝-2
39
动态规划算法实例
4+(-2) S(4,4) 4+(-2)
6+3
ACT TCG
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12
A -2 3 1 -1 -3 -5 -7 C -4 1 6 4 2 0 -2 T -6 -1 4 ? A -8 -3 2 G -10 -5 0
插入任意多的空位会产生较高的分数，但找到的并不 一定是真正相似序列。
8
2. 空位罚分
不允许有空位
1 GTGATAGACAC |||
1 GTGCATAGACAC
Score: -21
match = 5 mismatch = -4
允许空位但不罚分
1 GTG-ATAGACAC ||| ||||||||
C
G
T
A
C
C
G
G C G A T G C A T T G A G T A T C A T A 19
A
T
A
C
T
A
C
Match = 1
A
A
Mismatch = 0
G
A C
Window size = 5
A
Stringency = 3
C
G
T
A
C
C
G
G C G A T G C A T T G A G T A T C A T A 20
公式一
Sij=max{Si-1,j-1,+s(aibj), max
x≥1 (Si-1,j-wx), max
公式一 的简化
y ≥ 1 (Si,j-1-wy) }
公式二
说明：Sij是序列a在位置i和序列b在位置j的分值， s(aibj)是位置i 和j上比对分 值，wx是在序列a 中长度为x的间隔罚分，wy是序列b中长度为y的间隔罚分
AC T TCG AC T A - G
44
比对结果
1. ACTTCG AC-TAG
2. ACTTCG ACT-AG
3. ACTTCG ACTA-G
http://www.isrec.isb-sib.ch/java/dotlet/Dotlet.html
28
3.2 动态规划算法
动态规划算法(Dynamic Programming Algorithm) 是一种计算方法，它的主要思路是把一个问题分成 若干个小问题来解决。