6.多序列比对
多序列比对 兼并碱基
多序列比对兼并碱基
多序列比对是一种用于比较多个生物序列之间相似性和差异性的方法。
在生物信息学中，多序列比对是一项重要的工具，可以帮助研究人员理解不同物种、不同个体或不同基因之间的相似性和变异性。
兼并碱基则是指在比对过程中，为了提高比对的准确性和可靠性，可能会对序列进行一些碱基的合并或调整。
在进行多序列比对时，首先需要收集一系列相关的生物序列，这些序列可以是DNA、RNA或蛋白质序列。
然后，利用计算机算法将这些序列进行比对，找出它们之间的相似性和差异性。
在比对的过程中，可能会出现一些碱基不完全匹配的情况，这时就需要进行兼并碱基的处理，以确保比对结果的准确性。
兼并碱基的处理可以包括插入或删除碱基，或者将不完全匹配的碱基进行调整，使得序列之间的匹配更加准确。
这样可以避免在比对过程中出现误差，提高比对结果的可靠性。
通过多序列比对和兼并碱基的处理，研究人员可以更好地理解不同生物序列之间的相似性和差异性，进而深入探究生物进化、基因功能和疾病机制等重要问题。
因此，多序列比对和兼并碱基在生
物信息学研究中具有重要的应用价值，为我们揭示生命的奥秘提供了有力的工具和方法。
生物信息学-第四章-多序列比对与分子进化分析
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）
多序列比对与以及各类常见的序列分析工具介绍
多序列比对与以及各类常见的序列分析工具介绍多序列比对是一种比较多个生物序列之间的相似性和差异性的分析方法，可以揭示它们之间的演化关系和功能差异。
它在生物信息学和分子生物学研究中广泛应用，有助于研究DNA、RNA和蛋白质序列的进化、功能区域和氨基酸残基间相互作用。
本文将介绍多序列比对的基本原理和常见的序列分析工具。
多序列比对的目标是通过寻找序列之间的共有特征，建立它们之间的相似性和差异性关系图。
这种比对分析可以通过多种方式实现，包括基于局部比对和全局比对的算法。
局部比对主要用于短序列比对或存在插入/缺失的序列，而全局比对则适用于较长的序列。
常见的序列分析工具：1. Clustal Omega：Clustal Omega是一种用于多序列比对的工具，具有较高的准确性和较快的计算速度。
它通过整合序列比对和树构建方法来生成相似性矩阵，进而构建进化树、同源家族和功能域簇。
2.MAFFT：MAFFT是一种广泛使用的多序列比对工具，具有较快的速度和较高的准确性。
它适用于较大和较长的序列比对，并在处理有多种长度变化的序列时表现良好。
3. Muscle：Muscle是一种快速而准确的多序列比对工具。
它采用迭代算法，通过比对似然和得分来改善比对准确性。
Muscle还可以生成不同格式的输出文件，便于后续分析。
4. T-Coffee：T-Coffee是一种多序列比对工具，结合了精确性和速度。
它提供了多种比对模式，适用于不同类型的序列数据。
T-Coffee还可以集成结构信息进行序列比对。
5.MUSCLE：MUSCLE能够进行全局和局部序列比对，并自动根据序列间的相似性进行调整。
它广泛应用于DNA、RNA和蛋白质序列比对，并能够处理相对较大的序列集。
6. ClustalW：ClustalW是一种常见的多序列比对工具，旨在生成全局比对。
它提供了多种比对算法和可视化选项，可用于分析相对于参考序列的多个不同序列。
7.BLAST：BLAST是一种常用的序列比对工具，用于快速进行局部序列比对和寻找相似性序列。
实验四.多序列比对
实验四.多序列比对一.实验目的：在多序列分析中，多序列比对具有广泛的应用，是许多其他分析的基础和前提，比如进化发生分析、构建位置特异性打分矩阵、找到一致序列等，本实验的目的是熟悉多序列比对相关的操作和编辑方法。
二.实验基本要求：了解和熟悉多序列比对的原理和基本方法。
三．实验内容提要：1.使用CLUSTALW 算法，比对一组蛋白质序列，该序列属于RAD51‐RECA，在DNA 的复制阶段起重要作用，这些序列可以从NCBI genbank、Uniprot 等序列服务器获取，序列的索引号码为：P25454，P25453，P0A7G6，P48295。
将这些序列保存在一个文本文件。
如果查询到的序列不止一个的话，选择第一个。
a.练习使用EBI CLUSTALW（/Tools/msa/clustalw2/）；b. 将序列数据拷贝复制到窗口中；c. 采用默认参数进行比对；回答：clustalw 算法的基本原理？2. 在BAliBASE 网站查找一组蛋白质：1csy。
这些蛋白质的一致性为20‐40%，属于BAliBASE 参考序列1。
正确的比对结果网址如下：http://bips.u‐strasbg.fr/en/Products/Databases/BAliBASE/ref1/test1/1csy_ref1.html这一序列名称分别为p43405, p62994, p23727, p27986.获取这4条序列的fasta 格式，放在一个文本文件中，选择ebi网站上（/Tools/msa/）的至少四个多序列比对工具（如MAFFT、MUSCLE、CLUSTALW、Clustal Omega、T‐Coffee、DbClustal）进行分析。
三．实验结果：1.使用CLUSTALW 算法进行比对2A.获取4条序列信息：B.打开/Tools/msa/建立引导树，在引导树的指导下运用CLUSTALW 算法进行比对：五.回答问题：CLUSTALW 算法基本原理：首先进行所有序列之间的两两比较，计算出他们之间的分化距离矩阵；然后从分化距离矩阵中计算出作为指导多序列比较顺序的树状分枝图；最后根据树状图的分支关系，按照分化顺序逐个地把序列加入多序列比较过程。
生物信息学中的序列比对方法
生物信息学中的序列比对方法序列比对是生物信息学中一项非常重要的工具，其主要目的是将两个或更多的DNA、RNA或蛋白质序列进行比较，以找到它们之间的相似性和差异性。
这样的比对可以用来识别基因、预测蛋白质结构、推断进化关系和研究生物系统的复杂性等。
随着DNA测序技术的快速发展，越来越多的生物学家和生物信息学家开始研究序列比对方法。
序列比对是一项复杂而耗时的任务，需要对大量的序列进行计算和分析。
因此，发展高效的序列比对方法对于生物信息学的发展至关重要。
当前，生物信息学界广泛应用的序列比对方法主要包括全局比对、局部比对和多序列比对等。
一、全局比对全局比对是指将整个序列与另一个相似序列进行比对。
它的应用场景通常是在两个相对较短的序列中查找相似片段，以便在进一步的研究中进行详细的分析。
全局比对方法最常用的是Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
Needleman-Wunsch（NW）算法是第一个被开发出来的全局比对算法。
该算法基于动态编程的思想，通过将整个序列进行比对，计算出最佳匹配的得分和路径。
然而，这种方法的时间复杂度非常高，随着序列长度的增加，其计算成本也会呈指数级增长。
Smith-Waterman（SW）算法是一种优化的全局比对算法，其核心思想与NW算法类似。
不同之处在于SW算法将匹配的得分设置为正数，而将多余的间隔和未匹配的子序列得分设置为负数。
通过这种方式，SW算法可以得到一个全局最佳的比对结果。
然而，该算法的计算成本也比较高，因此其应用场景受到一定的限制。
二、局部比对局部比对是指在比对序列的过程中，只对部分区域进行比对。
与全局比对不同，局部比对更适用于两个序列之间只有一些片段相似的情况。
常用的局部比对方法主要包括BLAST算法和FASTA算法等。
BLAST算法是一种聚集序列算法，它将大量的搜索序列放入一个空间中，通过加速计算找到最匹配的序列。
通过BLAST算法，可以快速搜索数据库中的所有序列，并找到与目标序列相似的匹配。
mega操作过程-多序列比对、进化树、
基 础
Progressive Alignment Method
生
物
Iterative Alignment
信
息
Block-Based Alignment
学
及 应
DNASTAR
用
DNAMAN
1、Progressive Alignment Method
Clustal:
基
➢ Clustal，是由Feng和Doolittle于1987年提出的。
生
物
➢ 为了便于描述，对多序列比对过程可以给出下面的定义：把多序
信
列比对看作一张二维表，表中每一行代表一个序列，每一列代表
息
一个残基的位置。将序列依照下列规则填入表中：
学 及
（a）一个序列所有残基的相对位置保持不变；
应
（b）将不同序列间相同或相似的残基放入同一列，即尽可能将序列
用
间相同或相似残基上下对齐（下表）。
础 生
➢ Clustal程序有许多版本
物
ClustalW（Thompson等，1994）是目前使用最广泛的多序列
信
比对程序
息 学
它的PC版本是ClustalX
及
➢ 作为程序的一部分，Clustal 可以输出用于构建进化
应 用
树的数据。
Progressive Alignment Method
ClustalW 程序：ClustalW 程序可以自由使用
1 2 3 4 5 6 7 8 91
ⅠY D G G A V - E AL
基
础
ⅡY D G G - - - E AL
生
物
ⅢF E G G I L V E AL
多序列比对 简书
多序列比对1. 引言多序列比对是生物信息学中的一个重要问题，它可以用于比较多个生物序列之间的相似性和差异性。
通过多序列比对，我们可以揭示序列之间的共同特征、功能和进化关系，从而深入理解生物学中的重要问题。
本文将介绍多序列比对的基本概念、常用方法和应用领域，并对其进行详细的解析和讨论。
2. 多序列比对的概念和意义多序列比对是将多个生物序列（如DNA、RNA或蛋白质序列）进行对齐，找到它们之间的相似性和差异性。
相似性指的是序列之间的保守区域，而差异性则指的是序列之间的变异区域。
多序列比对的意义在于：•揭示序列的功能和结构：通过比对多个序列，我们可以找到它们之间的共同特征和保守区域，从而推断出序列的功能和结构。
•研究进化关系：多序列比对可以揭示序列之间的进化关系，帮助我们理解物种的演化历史和亲缘关系。
•寻找突变位点：多序列比对可以帮助我们找到序列之间的差异性，从而揭示突变位点和突变类型。
•设计引物和探针：多序列比对可以用于设计引物和探针，用于检测特定序列的存在和变异。
3. 多序列比对的方法多序列比对有多种方法，常见的包括：•基于序列相似性的方法：这种方法通过比对序列之间的相似性来进行对齐。
常见的算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
•基于基因组比对的方法：这种方法通过比对整个基因组的序列来进行对齐。
常见的算法包括BLAST和BLAT。
•基于结构比对的方法：这种方法通过比对序列的二级结构来进行对齐。
常见的算法包括RNA二级结构比对和蛋白质结构比对。
•基于进化模型的方法：这种方法利用进化模型来推断序列的对齐关系。
常见的算法包括MUSCLE和ClustalW。
每种方法都有其优缺点，选择合适的方法取决于具体的研究目的和数据特点。
4. 多序列比对的应用领域多序列比对在生物信息学和生物学研究中有广泛的应用，包括：•基因组比较：多序列比对可以用于比较不同物种的基因组，揭示基因组之间的相似性和差异性，从而推断物种的进化关系和基因家族的演化历史。
多序列比对结果
多序列比对结果多序列比对是生物信息学中的一项重要任务，其目的是找出多个生物序列之间的相似性和差异性。
多序列比对结果包含了许多有用的信息，可以帮助我们更好地理解生物学现象和进化规律。
本文将详细介绍多序列比对结果的相关内容。
一、多序列比对的基本概念1.1 多序列比对的定义多序列比对是指将三个或三个以上的生物序列进行比较，找出它们之间的相同和不同之处，并将它们分别放置在同一条直线上，以便于进行分析和研究。
1.2 多序列比对的意义多序列比对可以帮助我们更好地理解不同种类生物之间的进化关系、基因功能以及蛋白质结构与功能等方面。
同时，它也是进行系统发育分析、遗传变异研究以及药物设计等领域中必不可少的工具。
二、多序列比对结果中常见术语解释2.1 序列标识符（Sequence identifier）指每个输入序列所属生物体或基因名称等信息，通常用于区分不同来源的数据。
2.2 序列长度（Sequence length）指每个输入序列的长度，通常以碱基或氨基酸数量为单位。
2.3 序列相似度（Sequence similarity）指两个或多个序列之间的相同比例，通常用百分比表示。
2.4 序列同源性（Sequence homology）指两个或多个序列之间的共同祖先，通常用BLAST等工具进行判定。
2.5 序列保守性（Sequence conservation）指在比对结果中多个序列中某一位点上具有相同碱基或氨基酸的频率，可以反映出该位点在进化过程中的重要性。
三、多序列比对结果展示方式3.1 线性展示方式线性展示方式是将所有输入序列按照从左到右的顺序排成一条直线，并在每个位置上标注相应的碱基或氨基酸。
这种展示方式简单明了，易于理解和分析。
但是当输入序列较多时，会导致图形混乱不清晰。
3.2 矩阵展示方式矩阵展示方式将所有输入序列以矩阵形式呈现，并通过颜色等方式标注相应位点上的差异和保守性。
这种展示方式可以更清晰地显示不同位置上的差异和保守性，但是当输入序列较长时，会导致图形过于庞大和复杂。
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全局序列比对
动态规划算法
Algorithm) Methods)
(Dynamic Programming
(Divide and Conquer
分而治之方法
SP方法 (Sum of Pairs Methods) 累进方法 (Progressive Methods) 迭代方法 (Iterative Methods) 遗传算法 (Genetic Algorithms)
SP方法通过对一个随机数据矩阵 中氨基酸对的所有可能组合的记 分求和来获得矩阵记分
SP 方法例子
S S I I S K K E
-8 - 8 + 4 = -12
使用 BLOSUM62 矩阵, 空位罚分为 -8 在第一列, 有三种两两 比对组合方式： -, S -, S S,S 每一列有k(k-1)/2 个双 序列比对
d
1 3
1 3 2
1 3 2 5 4 1 3 2 5 4
累进算法的一些问题
比对的准确性高度依赖于开始选择的 双序列比对 序列关系越远发生的错误可能越高 选择合适的打分矩阵和罚分准则较困 难
Clபைடு நூலகம்USTALW/X简介
ClLUSTAL最初初由Higgins等于1988年创 立并不断完善
用来多序列比对、概形(Profile)分析和创 建进化树 ClLUSTAL分为ClLUSTALW和 CLUSTALX两种类型 ClLUSTAL有用于WINDOWS和 UNIX/LINUX的各种版本
一个多序列比对例子
VTISCTGSSSNIGAG-NHVKWYQQLPG VTISCTGTSSNIGS--ITVNWYQQLPG LRLSCSSSGFIFSS--YAMYWVRQAPG LSLTCTVSGTSFDD--YYSTWVRQPPG PEVTCVVVDVSHEDPQVKFNWYVDG-ATLVCLISDFYPGA--VTVAWKADS-AALGCLVKDYFPEP--VTVSWNSG--VSLTCLVKGFYPSD--IAVEWWSNG--
多序列比对方法
全局序列比对
动态规划算法 (Dynamic Programming Algorithm) 分而治之方法 (Divide and Conquer Methods) SP方法 (Sum of Pairs Methods) 累进方法 (Progressive Methods) 迭代方法 (Iterative Methods)
动态规划算法(Dynamic Programming)
序列长度为 n 的双序列比对 n2 比对 比对数目成指数增长 例如：序列长度为n，序列数为N 的 多序列比对数目是nN
对于数目较少且较短的序列来说都不 切实际
多维的动态规划算法
Sequence 1
Sequence 2
分而治之方法
分而治之 (Divide and Conquer, DCA)方法 将MSA的空间复 杂度减小 DCA在线MSA
局部序列比对
概形分析 (Profile Analysis) 区块分析 (Block Analysis) 统计学方法 (Statistical Methods）
多序列比对总体思路
在多序列比对前要考虑的问题
比对的优劣与序列条数正相关 避免在比对中包括相似度 >80%的序 列 每个亚群应分别先比对，然后再整体 比对
累进算法原理
Scerevisiae Celegans Drosophia Human Mouse [1] [2] [3] [4] [5] 0.640 0.634 0.327 0.630 0.408 0.420 0.619 0.405 0.469 0.289
1 对所有序列做双序列比 对，构建距离矩阵计算相 似性分数值 2 基于双序列距离矩阵， 构建一个进化树 3 依据进化树进行渐进比对
CLUSTAL方法
进行所有序列间的双序列比对
基于双序列比对分数产生一个相邻连 接进化树(neighbor-join tree) 根据进化树提供的序列间关系按顺序 对序列进行比对 比对可以用以下两种方法： - slow/accurate - fast/approximate
我们为什么做多序列比对?
分析多个序列的一致序列
用于进化分析，是用系统发育方法构建进 化树的初使步骤 寻找个体之间单核苷酸多态性(SNPs)
通过序列比对发现直系同源(Orthologs)与 旁系同源(Paralogs)基因 寻找同源基因(相似的序列往往具有同源 性)
多序列比对与进化研究例子
图中NYLS为树根
累进算法(Progressive Methods)
针对基于动态规划算法的MSA程序比对序 列数目有限， Feng & Doolittle(1987)发明 了累进算法
CLUSTAL 和 PILEUP 是目前常用的基于 累进算法的比对软件 CLUSTAL 是免费软件,目前应用非常广泛
trasbg.fr/BioInfo/ClustalX/Top.html
多序列比对
(Multiple Alignments)
郭志云
Email:bioinf@
我们为什么做多序列比对?
寻找蛋白质家族，识别多个序列的保守区 域
相似的蛋白质序列往往具有相似的结构与 功能 辅助预测新序列的二级或三级结构
可以直观地看到基因的哪些区域对突变敏 感 PCR引物设计
http://bioweb.pasteur.fr/seqana l/interfaces/dca-simple.html
So in effect …
Sequence 1
Sequence 2
SP(Sum of Pairs)方法
为了找到最佳比对，并解决动态 规则算法的计算复杂问题， Carrillo & Lipman (1988)发明了 SP(Sum of Pairs)方法
• 依据进化树，开始对关系较 近的序列进行两两比对 • 逐渐加入关系较远的序列进 行比对 • 构建多序列比对
Human Mouse Dmel Cele Scer
Multiple alignment
一般累进比对方法
d
1 3
1 3 2 5
1 3 2 5
root
1 3 2 5 4
果仁糖累进方法
(Praline progressive strategy)