实验二 核酸及蛋白质序列的比对
实验二-核酸及蛋白质序列的比对教学教材
实验二-核酸及蛋白质序列的比对实验二核酸及蛋白质序列的比对姓名：班级：序号：指导老师：一、实验内容利用检索出的蛋白质和核酸序列进行序列比对并进行分子进化树分析。
二、实验步骤键入上次实验获得的phyA的核酸序列编号（NM_100828），获得核酸及蛋白质序列。
利用blastx程序寻找与phyA蛋白质序列相似性的序列→选择下列序列：sorghum propinquum（高粱）；zea mays（玉米）；水稻；大豆；arabidopsis thaliana（拟南芥）；cyrtosia septentrionalis（血红肉果兰）→点击get select sequence按钮显示序列为纯文本格式文件→分别命名为各自的文件名保存在本地电脑上备用。
在数字基因网/找到dnaman及clustalx软件安装并进行多序列比对及分子进化树分析。
利用ebi上提供多序列比对工具再作一次比对/clustalw/。
选作核酸序列的比对5、打开ncbi主页点击BLAST→学习网页左侧的BLAST FAQS及program guide三、作业1、绘制分子进化树，并标明各个物种phyA蛋白之间的序列相似性。
2、根据你所学生物分类的知识，试解释该分子进化树的合理性①拟南芥：植物界种子植物门被子植物门双子叶植物纲十字花目十字花科鼠耳芥属（拟南芥属）②大豆：植物界种子植物门被子植物亚门双子叶植物纲豆目蝶形花科大豆属③血红肉果兰：植物界种子植物门被子植物亚门百合纲百合目兰科树兰亚科肉果兰属④水稻：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科稻属⑤玉米：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科玉米属⑥高粱：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科高粱属经过对比可得下列同源性关系高粱玉米水稻拟南芥大豆血红肉果兰与前面的同源树对比基本相似，说明软件分析结果与实际相符3、找出一条可能的保守序列（多条蛋白共同的氨基酸序列）。
核酸与蛋白质序列分析
光学测序技术利用光信号的变化来检测DNA或RNA序列， 具有高分辨率和高灵敏度等优点，是未来测序技术的重要 发展方向。
人工智能在序列分析中的应用
序列比对
人工智能算法能够快速准确地比对新序列与已知序列之间的相似 性和差异性，有助于发现新的基因和变异。
结构预测
人工智能可以预测蛋白质的三维结构，有助于理解蛋白质的功能和 相互作用机制Maxam-Gilbert和Sanger的DNA测序方法，以及 primer extension method等。这些方法可以提供核酸序列 的精确信息，但通量较低。
下一代测序（NGS）
随着技术的发展，出现了高通量的下一代测序技术，如 Illumina、SOLiD、Ion Torrent和PacBio等。这些技术可以 同时测定大量核酸序列，大大提高了测序速度和通量。
诊断标志物筛选
基于蛋白质序列分析，筛选与疾病相关的生物标志物，用于疾病的早期诊断和预后评估。
04
序列分析的挑战与未来发展
高通量测序技术的局限性
成本高昂
01
尽管高通量测序技术已经显著降低了测序成本，但仍相对昂贵，
限制了其在某些领域的应用。
数据解读难度大
02
高通量测序产生的数据量庞大，需要专业的生物信息学分析方
顺序。
酶降解法
利用特定的酶将蛋白质分解为肽段， 再测定各肽段的氨基酸序列。
自动测序法
利用特定的仪器自动进行蛋白质的 测序，如质谱仪和液相色谱仪等。
蛋白质的变异与修饰
基因突变
由于基因突变导致蛋白质合成过程中出现氨基酸 替换或缺失，从而影响蛋白质的功能。
磷酸化
蛋白质上的特定氨基酸残基被磷酸化，影响蛋白 质的活性、定位和稳定性。
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)。
实验二 双序列比对分析
实验三双序列比对分析一．实验目的Tay-Sachs是一种常染色体隐性遗传疾病，它的起因是第15号染色体的等位基因HEXA突变。
人类的HEXA基因在GenBank中的编号为“NM_000520”，小鼠的HEXA 基因在GenBank中的编号为“AK080777”，它们是核苷酸序列，以这两条序列为例，学习双序列比对分析。
1．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包有关核苷酸和蛋白质双序列比对的命令和功能。
2．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包访问GenBank，并提取核苷酸和蛋白质序列数据的方法。
3．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包制作核苷酸或蛋白质两条序列比对的点阵图的方法。
4．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包进行核苷酸或蛋白质双序列的局部比对和全局比对的方法。
二．实验内容1．在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包访问GenBank，提取核苷酸序列并转换为蛋白质序列。
①用“web”命令在MATLAB平台上打开NCBI网页。
web('/')web('/books/bv.fcgi?call=bv.View..ShowSection&rid=gnd')②用“getgenbank”功能从GenBank中读序列信息到MARLABhumanHEXA = getgenbank('NM_000520')mouseHEXA = getgenbank('AK080777')在MATLAB的workshop打开humanHEXA 和mouseHEXA查看其内容。
③从GenBank中提取2条核苷酸序列后，首先要做的是用全局比对来寻找两条序列中的相似序列。
因为进行蛋白质序列的比对更能体现其生物学本质，所以常常进行蛋白质序列的比对。
生物信息学8序列比对
局部相似性和整体相似性
序列比对的基本思想，是找出检测序列和目标序列的相 似性。比对过程中需要在检测序列或目标序列中引入空位， 以表示插入或删除（图2）。
图2 序列比对，图中“-”表示插入和删除，用字符表示相同的残基，“+”表示相似残基
序列比对的最终实现，必须依赖于某个数学模型。不 同的模型，可以从不同角度反映序列的特性，如结构、 功能、进化关系等。很难断定，一个模型一定比另一个 模型好，也不能说某个比对结果一定正确或一定错误， 而只能说它们从某个角度反映了序列的生物学特性。此 外，模型参数的不同，也可能导致比对结果的不同。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
当相似程度高于50%时，比较容易推测检测序列 和目标序列可能是同源序列；而当相似性程度低于 20%时，就难以确定或者根本无法确定其是否具有 同源性。 总之，不能把相似性和同源性混为一谈。所谓 “具有50%同源性”，或“这些序列高度同源”等 说法，都是不确切的，应该避免使用。
而同源又有两种不同的情况即垂直方向的(orthology) 与水平方向的(paralogy)。 直系同源(orthology)是比较基因组学中最重要的定义。 直系同源的定义是： (1)在进化上起源于一个始祖基因并垂直传递(vertical descent)的同源基因； (2)分布于两种或两种以上物种的基因组； (3)功能高度保守乃至于近乎相同，甚至于其在近缘物 种可以相互替换； (4)结构相似； (5)组织特异性与亚细胞分布相似
旁系同源(paralogy)基因是指同一基因组(或同系物种 的基因组)中，由于始祖基因的加倍而横向(horizontal) 产生的几个同源基因。
直系与旁系的共性是同源，都源于各自的始祖基因。其区别在于： 在进化起源上，直系同源是强调在不同基因组中的垂直传递，旁系同源 则是在同一基因组中的横向加倍；在功能上，直系同源要求功能高度相 似，而旁系同源在定义上对功能上没有严格要求，可能相似，但也可能 并不相似(尽管结构上具一定程度的相似)，甚至于没有功能(如基因家族 中的假基因)。旁系同源的功能变异可能是横向加倍后的重排变异或进化 上获得了另一功能，其功能相似也许只是机械式的相关 (mechanistically related)，或非直系同源基因取代新产生的非亲缘或 远缘蛋白在不同物种具有相似的功能。
生物信息学中的蛋白质序列比对算法研究
生物信息学中的蛋白质序列比对算法研究在生物学研究中，蛋白质序列比对是一种重要的技术手段，用于分析和理解蛋白质的结构和功能。
蛋白质序列比对算法旨在寻找两个或多个蛋白质序列之间的相似性关系和差异性。
基于这些比对结果，我们可以推断蛋白质的功能、亲缘关系以及进化历史等信息。
本文将介绍几种常用的蛋白质序列比对算法，并讨论它们在生物信息学中的应用。
一、序列比对的重要性蛋白质序列比对为我们理解蛋白质的结构和功能提供了基础。
蛋白质是生物体内最为重要的大分子，其功能与结构紧密相关。
通过比对蛋白质序列，我们可以推断其可能的功能和结构特征。
而蛋白质序列的比对不仅可以研究同一物种的不同蛋白质，还可以比较不同物种之间的蛋白质，从而推断它们之间的进化关系。
二、常用的蛋白质序列比对算法1. Smith-Waterman算法Smith-Waterman算法是一种动态规划算法，用于比对两个蛋白质序列或核酸序列。
该算法通过构建一个得分矩阵来计算序列的相似性。
在得分矩阵中，每个单元格代表两个相应序列位置之间的最佳得分。
最终根据最高得分确定比对的起始位置，从而得到最优的比对结果。
Smith-Waterman算法适用于比对相对较短的序列，但对于大规模比对问题计算复杂度较高。
2. Needleman-Wunsch算法Needleman-Wunsch算法也是一种动态规划算法，用于全局比对两个蛋白质序列或核酸序列。
与Smith-Waterman算法不同的是，Needleman-Wunsch算法通过引入罚分来惩罚不匹配的碱基或氨基酸，以确定最佳比对结果。
这个算法适用于比对相对较长的序列，但也面临计算复杂度较高的问题。
3. BLAST算法BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）算法是一种快速比对算法，广泛应用于生物信息学领域。
BLAST算法采用启发式搜索策略，通过预先建立一个库，将待比对序列与库中的序列进行比对。
基因比对的基本方法
单机版本
• 单机版： ftp:///blast/executables/ • 优点：是可以处理大批的数据，可以自己 定义数据库； • 缺点：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。
BLAST分类
• Blast是一个序列相似性搜索的数据包，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。
blast分类程序名查询序列数据库搜索方法blastn核酸核酸核酸序列搜索逐一核酸数据库中的序列blastp蛋白质蛋白质蛋白质序列搜索逐一蛋白质数据库中的序列blastx核酸蛋白质核酸序列6框翻译成蛋白质序列后和蛋白质数据库中的序列逐一搜索tblastn蛋白质核酸蛋白质序列和核酸数据库中的核酸序列6框翻译后的蛋白质逐一比对tblastx核酸核酸核酸序列6框翻译成蛋白质序列再和核酸数据库中的核酸序列6框翻译成的蛋白质序列逐一进行比对执行相当久thankyou
BLAST
• BLAST是一个NCBI开发的基因序列相似性 数据库搜索程序，还可作为鉴别基因和遗 传特点的手段。 • BLSTA是Basic Local Alignment Search Tool‘局部相似性基本查询工具’的缩写 • Compare a query sequence to all the sequences in a specified database
BLAST的资源
• 网络版本：在线的blast服务是我们最经常 用到的blast服务。 • 单机版本：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。
网络版本
网络版 /Blast/ • 优点：服务使用方便，容易操作，数据库 同步更新等优点； • 缺点：不利于操作大批量的数据库，同时 也不能自己定义搜索的数据库。
蛋白质和核酸序列比对的基础和应用
蛋白质和核酸序列比对的基础和应用序列比对是生物信息学中的基本问题之一。
生物学中，各种生物体的遗传材料都是由由核酸序列组成的基因组。
这些核酸序列对于生物的基因表达和功能非常重要，但是它们的信息密度比较低，很难从中获得有意义的信息内容。
因此，生物学家们研究出了一种对这些序列进行分析的办法，称之为序列比对。
这种方法通过比较不同样本的序列，从中发现这些序列之间的共性和差异，进而推断出生物之间的关系，以及各种基因的功能和特征。
序列比对的基础序列比对的基本思路是将两个或多个序列进行比较，从中寻找相同的部分。
根据两条序列中相同碱基的数量以及它们的位置关系，我们可以推断出这些序列之间的相似程度。
然而，由于生物的基因组非常复杂，以及数据量过大，使得这种序列比对方式很难通过简单的手工方法进行。
因此，生物学家们研究出了一系列的比对算法，用于通过计算机程序实现。
目前，序列比对算法主要分为两类，即全局比对和局部比对。
全局比对是将两条或多条序列的全部碱基进行比较，通常用于比较两个相似的序列，以确定它们之间的相同区域。
而局部比对则是通过寻找两条序列之间的局部匹配来发现它们之间的相似之处。
在处理大量的生物序列时，局部比对比全局比对更加高效。
应用序列比对在生物研究中有着广泛的应用。
首先，它可以揭示不同生物之间的遗传关系。
通过比较物种之间的基因组，我们可以推断出它们之间的相似性和差异性，从而建立起一种生物分类的方法。
其次，序列比对也可以用于研究个体之间的遗传关系。
通过比较不同个体的基因组，我们可以了解它们之间的遗传距离，从而推断出不同个体之间的亲缘关系，或者是寻找其它与生物体性状相关的基因。
此外，序列比对还可以用于研究蛋白质的结构和功能。
蛋白质是生命体中最基本的组成成分之一，其结构和功能非常复杂。
通过对蛋白质的序列进行比对，我们可以发现它们之间的共同特征，从而了解蛋白质的折叠结构和功能。
总结序列比对是生物信息学中的一个非常重要的分支。
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一、实验内容
利用检索出的蛋白质和核酸序列进行序列比对并进行分子进化树分析。
二、酸序列编号（NM_100828），获得核酸及蛋白质序列。利用blastx程序寻找与phyA蛋白质序列相似性的序列→选择下列序列：sorghum propinquum（高粱）；zea mays（玉米）；水稻；大豆；arabidopsis thaliana（拟南芥）；cyrtosia septentrionalis（血红肉果兰）→点击get select sequence按钮显示序列为纯文本格式文件→分别命名为各自的文件名保存在本地电脑上备用。
⑤玉米：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科玉米属
⑥高粱：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科高粱属
经过对比可得下列同源性关系
高粱
玉米
水稻
拟南芥
大豆
血红肉果兰
与前面的同源树对比基本相似，说明软件分析结果与实际相符
3、找出一条可能的保守序列（多条蛋白共同的氨基酸序列）。
2、根据你所学生物分类的知识，试解释该分子进化树的合理性
①拟南芥：植物界种子植物门被子植物门双子叶植物纲十字花目十字花科鼠耳芥属（拟南芥属）
②大豆：植物界种子植物门被子植物亚门双子叶植物纲豆目蝶形花科大豆属
③血红肉果兰：植物界种子植物门被子植物亚门百合纲百合目兰科树兰亚科肉果兰属
④水稻：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科稻属
在数字基因网找到dnaman及clustalx软件安装并进行多序列比对及分子进化树分析。
利用ebi上提供多序列比对工具再作一次比对.uk/clustalw/。
选作核酸序列的比对
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三、作业
1、绘制分子进化树，并标明各个物种phyA蛋白之间的序列相似性。
最长的保守序列：kliqpfgcllaldek