序列相似性检索
序列相似性的名词解释
序列相似性的名词解释序列相似性是生物学领域中十分重要的概念，它指的是生物序列之间的结构和功能上的相似性程度。
生物序列可以是DNA序列、RNA序列或蛋白质序列，它们在细胞中发挥重要的生物学功能。
了解序列相似性有助于我们揭示生物进化、研究基因功能、寻找药物靶点以及预测蛋白质结构等方面。
序列相似性的研究可以追溯到上个世纪的早期，当时科学家们开始在细菌和病毒的DNA序列中寻找共同的结构和功能。
他们发现，即使在不同种类的生物中，DNA序列中的一些片段也表现出显著的相似性。
这种相似性被认为是生物进化的结果，即不同物种之间共有的基因片段在进化过程中被保留下来。
随着科技的发展，现代生物学中应用的高通量测序技术为大规模的序列相似性研究提供了便利。
科学家们利用计算机算法可以对数以百万计的DNA、RNA和蛋白质序列进行比对和分析。
在这些序列数据中，一些重要的相似性特征得以揭示。
序列相似性的研究有两个主要的方向：序列比对和序列聚类。
序列比对是比较两个或多个序列之间的相似性，通常是通过计算它们之间的相似性得分和标记匹配的位置来实现的。
这种比对可以帮助我们找到序列中的保守区域，即在进化中被保留下来的具有重要功能的区域。
此外，序列比对还可以用于识别编码相同功能的基因或蛋白质。
与此相反，序列聚类的研究旨在将相似性高的序列进行分组，以便更好地理解它们之间的关系和功能。
聚类技术可以通过计算序列之间的距离或相似性矩阵来实现。
这种方法在研究蛋白质家族、寻找新的序列特征和发现新的生物学功能方面具有重要意义。
除了DNA、RNA和蛋白质序列的相似性研究，序列相似性的概念还在许多其他领域得到了应用。
在计算机科学中，序列相似性用于比对和分析文本、音频和图像等数据，以实现信息检索、识别和分类等任务。
此外，序列相似性的概念还被应用于社会科学领域中，用于分析人类行为和社交网络等。
尽管序列相似性在不同领域有着广泛的应用和研究，需要提醒的是，相似性并不意味着完全相同或相等。
时间序列分析相似性度量基本方法
时间序列分析相似性度量基本⽅法前⾔时间序列相似性度量是时间序列相似性检索、时间序列⽆监督聚类、时间序列分类以及其他时间序列分析的基础。
给定时间序列的模式表⽰之后，需要给出⼀个有效度量来衡量两个时间序列的相似性。
时间序列的相似性可以分为如下三种：1、时序相似性时序相似性是指时间序列点的增减变化模式相同，即在同⼀时间点增加或者减少，两个时间序列呈现⼀定程度的相互平⾏。
这个⼀般使⽤闵可夫斯基距离即可进⾏相似性度量。
2、形状相似性形状相似性是指时间序列中具有共同的形状，它通常包含在不同时间点发⽣的共同的趋势形状或者数据中独⽴于时间点相同的⼦模式。
两个时间序列整体上使⽤闵可夫斯基距离刻画可能不相似，但是他们具有共同相似的模式⼦序列，相似的模式⼦序列可能出现在不同的时间点。
这个⼀般使⽤DTW动态时间规整距离来进⾏相似性刻画。
3、变化相似性变化相似性指的是时间序列从⼀个时间点到下⼀个时间点的变化规律相同，两个时间序列在形状上可能并不⼀致，但是可能来⾃于同⼀个模型。
这个⼀般使⽤ARMA或者HMM等模型匹配⽅法进⾏评估。
时间序列相似性度量可能会受到如下因素影响：时间序列作为真实世界的系统输出或者测量结果，⼀般会夹杂着不同程度的噪声扰动；时间序列⼀般会呈现各种变形，如振幅平移振幅压缩时间轴伸缩线性漂移不连续点等时间序列之间可能存在不同程度的关联；以上因素在衡量时间序列相似性度量的时候要根据具体情况进⾏具体分析。
闵可夫斯基距离给定两条时间序列：P=(x_1,x_2,...x_n),\ \ Q(y_1,y_2,...y_n)闵可夫斯基距离的定义如下:dist(P,Q) = \left(\sum\limits_{i=1}^n|x_i-y_i|^p\right)^{\frac{1}{p}}注：1. 当p=1时，闵可夫斯基距离⼜称为曼哈顿距离：dist(P,Q)=\sum\limits_{i=1}^n |x_i-y_i|2.3. 当p=2时，闵可夫斯基距离⼜称为欧⽒距离：dist(P,Q) = \left(\sum\limits_{i=1}^n|x_i-y_i|^2\right)^{\frac{1}{2}}4. 当p\rightarrow\infty时，闵可夫斯基距离⼜称为切⽐雪夫距离：\lim\limits_{p\rightarrow\infty}\left(\sum\limits_{i=1}^n|x_i-y_i|^p\right)^{\frac{1}{p}} = \max\limits_{i}|x_i-y_i|5. 闵可夫斯基距离模型简单，运算速度快。
序列数据相似度计算
序列数据相似度计算
摘要：
1.序列数据相似度计算的定义与重要性
2.常用的序列数据相似度计算方法
3.实例分析
4.总结
正文：
序列数据相似度计算是研究序列数据之间相似性的一种方法，它在生物学、语言学、信息检索等领域有着广泛的应用。
对于序列数据，我们通常关心的是它们之间的相似程度，而序列数据相似度计算就是用来量化这种相似程度的。
常用的序列数据相似度计算方法有动态规划法、最长公共子序列法、最小编辑距离法等。
动态规划法是一种基于数学模型的算法，它通过计算两个序列之间的最长递增子序列来确定它们的相似度。
最长公共子序列法则是通过寻找两个序列中最长的公共子序列来计算它们的相似度。
最小编辑距离法则是通过计算将一个序列转换成另一个序列所需的最小操作次数来计算它们的相似度。
以蛋白质序列比对为例，科学家们可以通过比较两个蛋白质序列的相似度，来推测它们的功能和结构是否相似。
这种方法在生物信息学领域被广泛应用，有助于我们理解基因和蛋白质之间的关系。
总的来说，序列数据相似度计算是一种重要的数据分析方法，它在许多领域都有着广泛的应用。
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)。
BLAST序列相似性检索
BLAST序列相似性检索<zt>序列类似性检索就是将新测定的核酸或蛋白质序列对核酸或蛋白质序列数据库进行检索，找出与之相似的序列，从而评判新测定的序列是重复别人的工作，还是在前人的基础上有所创新，或是发现了新的序列。
现在用于序列类似性检索的软件很多，下面主要介绍GenBank的序列类似性检索工具棗BLAST。
1. BLAST简介BLAST是Basic Local Alignment Search Tool的英文缩写，意即碱基局部对准检索工具，是一种序列类似性检索工具。
它采用统计学记分系统，能将真正配对的序列同随机产生的干扰序列区别开来；同时采用启发式算法系统，即采用的是局部对准算法(Local Alignment Algorithm)，而不是全序列对准算法(Global Alignment Algorithm)。
全序列对准算法是在检索结果中两个被比较序列所有片断均类似；而局部对准算法是找出两个被比较序列的“最类似”片断，并得出可能只包含两个序列的某个部分的对准结果。
在BLAST的基础上，NCBI又开发了BLAST 2.0、Gapped BLAST和PSI-BLAST。
BLAST 2.0•是一种新的BLAST 检索工具，它对BLAST作了改进，运行速度更快，灵敏度更高，同时具有Gapped BLAST和PSI-BLAST两种软件的新功能。
Gapped BLAST允许在对准的序列中引入空位(•碱基缺失或插入)，引入“空位”(Gaps)意味着在比较两个相关序列时不会出现中断(Break)现象。
这些空位对准的记分系统更能反映相关序列的类似程度。
PSI-BLAST的全称是Position-Specific •Iterated BLAST，意即特殊位置重复BLAST，它提供了自动、易用的概貌(Profile)检索，是查找序列同源(Sequence Homologues)的有效方法。
目前，PSI-BLAST•仅用于比较蛋白质查询序列与蛋白质数据库中的序列的类似程度。
BLAST数据库相似性搜索
BLAST数据库相似性搜索姓名________ 学号______________ 组号_____ 日期________年___月___日1.以人血红蛋白beta亚基（HBB_HUMAN）为检测序列，搜索Swiss-Prot数据库，找出灵长目动物（Primates）中与HBB_HUMAN序列相似性高于90%（Identity>90%）的beta珠蛋白（beta globin）。
2.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，用BlastP搜索Swiss-Prot数据库，改变种子序列字长（Word size）和计分矩阵（Scoring matrix），找出人珠蛋白家族12个成员。
3.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，用PSI-Blast搜索Swiss-Prot数据库，找出人珠蛋白家族成员脑红蛋白（Neuroglobin）。
4.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，用DELTA-Blast搜索Swiss-Prot数据库，找出人珠蛋白家族成员脑红蛋白（Neuroglobin）。
5.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，用tBlastN搜索RefSeq数据库中人珠蛋白家族mRNA序列，提取其编码区序列，进行多序列比对，分析结果。
6.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，搜索RefSeq数据库中人、小鼠和大鼠三个物种珠蛋白家族mRNA序列，提取其编码区序列，进行多序列比对，分析结果。
7.查阅Blast网站帮助文档和相关文献，结合Blast算法，归纳总结Blast数据库相似性搜索的用法8.结合本人课题研究中的实例，说明Blast具体应用。
9.本地BLAST（选做题）1)下载玉米转录因子蛋白质序列和编码区核苷酸序列数据，构建本地BLAST数据库。
2)以拟南芥转录因子SPL3蛋白质序列为检索序列，用BlastP搜索玉米转录因子蛋白质序列中相似序列，用tBlastN搜索玉米转录因子编码区序列中相似序列，分析结果。
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)。
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序列相似性检索
• Blast是为从相同和不同的有机体中，提供 对比核酸或蛋白质序列，寻找相似性序列片 断的工具。
• 通过寻找不同基因的相同序列片段，可以推 断最新测定的基因功能、预测基因家族的新 成员、探索基因的进化关系，预测蛋白质代 码和翻译产物的功能和定位。
2020/3/1
2020/3/1
点击“BLAST”后，进入该命令的主 界面，然后在“Nucleotide”栏中点 击“BLASTn”
进入nucleotide – nucleotide BLAST界面，将获得的DNA序列 粘贴到“Search”所对应的方框中， 随后根据需要在“Options”和 “Format”栏中对相关参数进行选择。 一般都可以不变。随后点击 “BLAST！”
基因组对比
基本对比 选择对比程序
特殊对比
2020/3/1
将序列数据 库中的复制 序列在此粘
贴
序列对比报告
对比资源 类似性图谱
2020/3/1
复旦大学图书馆文献检索教研室
数据库标识符 对比积分报告
基因定义
类似性积分
2020/3/1
复旦大学图书馆文献检索教研室
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
点击可得待检序列与库存 序列对排
单基因库
基因信息库
基因表达库链接
2020/3/1
复旦大学图书馆文献检索教研室
2020/3/1
人类染色体上的抗肿瘤基 因序列对排表
序列对排报告
对排序列 不一致处
2020/3/1
GenBank数据库中的两个序列比对实例
进入NCBI （/)
基于ClustalX的多重序列比对实例
ClustalX是Clustal多重序列比对程序的 Windows版本。它为进行多重序列比 对和分析结果提供一个整体的环境。
1．序列格式 序列利用菜单文件输入， 所有的序列必须放到一个文件中，文 件格式可以是*.txt格式，如现有6种序 列在一个文件中的输入格式上图 2．序列载入 打开软件界面中的文件 栏，点击“载入序列”，将文件载入 ClustalX中。 3．运行“完全比对”，得到的结果下图
序列比对的作用
1 分析功能 2 分析物种进化 3 检测突变、插入或缺失 4 序列延长 5 序列定位 6 预测基因功能
4
由核酸序列分析得到的信息
序列同源性分析
核酸序列
序列结构分析
聚类分析
染色体定位 同源核酸序列
外显子信息 启动子信息 转录子信息
重复序列分析
限制性酶切图谱
开放阅读框
进化关系
系统发育
5第三讲 序列的分析与来自似性搜索序列分析的意义
生物信息主要以基因的形式存在于DNA分子中，表现 为DNA分子上不同的核苷酸顺序。如果核苷酸的排列顺序发 生改变，那么它代表的生物学意义可能也会随之改变。因此， 测定DNA分子中的核苷酸排列顺序是生物学研究的基本内容 之一。核算序列分析方法，对于揭示基因组数据的生物学意 义、研究基因的结构和功能、揭示生命的奥秘具有十分重要 的意义
进入Format界面，点击“Format！”
得到比对的结果如左图
第四讲
多序列对位排列分析
主要应用于分析基因或蛋白质的进化
通过分析多个基因或蛋白质序列之间的同源性 确定它们在进化上的关系
分析基因家族中新成员的翻译起始位点和内含 子（预测的氨基酸序列的对位排列分析）
分析基因或蛋白质的功能
Internet 上的许多网站具有ClustalW分析软件
可以下载
对要分析的序列的输入格式有要求，FASTA （Pearson）格式
>sequence 1 A…TT…GCAGTTCGCA >sequence 2 A…TAGCACATCGCA…
分析方法（举例） 在Swiss Institute Bioinformatics（SIB）的EXPSY 分析主页（http://www.expasy.ch）的“Tools and software package” 栏目中点击“Alignment”
注：“*”代表各序列碱基完全匹配，“*” 越多表示序列同源性越高，“－”代表 空位
24
2008-3-17
19
1. 多序列对位排列分析 （multiple sequence alignment)
两条以上序列的对位排列分析
反转录转座子的反转录酶序列片段
核苷酸序列或氨基酸序列 可以发现保守的结构域（重要功能位点？） 多序列排列时允许插入空位
ClustalW：目前公认的的最好的进行 Multiple sequence alignment 的方法之一
在“Alignment” 网页的Sequence alignment－ Multiple－CLUSTALW栏目中选择“My Hits”网 站
在ClustalW网页粘贴序列，点击“align”
多序列对位排列结果
点击“Optional output formats”中的“clustalw (aln)获得文本格式的排列结果
2008-3-17
2
序列相似性比较和序列同源性
分析
序列相似性比较：
就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较， 用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似 的已知序列是什么。完成这一工作只需要使用两两序列 比较算法。常用的程序包有BLAST、FASTA等；
序列同源性分析：
是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同 物种的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其 它序列间的同源性大小。这是理论分析方法中最关键的 一步。完成这一工作必须使用多序列比较算法。常用的 程序包有CLUSTAL等；
序列比对的其他应用与实 际操作
1. DNA的碱基组成分析 2. 限制性核酸内切酶酶切位点分析 3. 核酸序列的检索与比较 4. 序列的数据库检索 5. 多重序列比
序列相似性检索
• Basic Local Alignment Search Tool
• 是核酸和蛋白质序列的局部对准相似 性检索工具。