序列分析的原理和方法+结构的预测+全序列分析和进化分析共151页文档
第三章(1)序列分析
具有连续相似区域的两条DNA序列的简单点阵图 序列的简单点阵图 具有连续相似区域的两条
4、 序列的两两比对 、
序列的两两比对 （Pairwise Sequence Alignment） ） 按字符位置重组两个序列， 按字符位置重组两个序列，使得两个序 列达到一样的长度
Alignment -1
s: t:
例如： 例如： s: AGCACAC−A − t: A−CACACTA − cost=2 s: AGCACAC−A − t: A−CACACTA − score (s，t）= 5 ， ） 序列比对的目的是寻找一个得分最大（ 序列比对的目的是寻找一个得分最大（或代价 最小）的比对。 最小）的比对。
5、打分矩阵（Weight Matrices） 、打分矩阵（ ）
第二条序列头尾颠倒
CTAGTCGAGGCAATCT GAACAGCTTCGTTAGT
？
反向互补序列
RNA发夹式二级结构 发夹式二级结构
3、通过点矩阵进行序列比较 、
对角线作图” “矩阵作图法” 或 “对角线作图” 矩阵作图法”
→ 序列 序列1
→
→ 序 列 2→ 2→
→ 序列 序列1
→
→ 序 列 1→ 1→
序列比较可以分为四种基本情况： 序列比较可以分为四种基本情况：
（1）两条长度相近的序列相似 ） →找出序列的差别 （2）判断一条序列的前缀与另一条序列的后缀相似 ） （3）判断一条序列是否是另一条序列的子序列 ） （4）判断两条序列中是否有非常相似的子序列 ）
2、编辑距离（Edit Distance) 、编辑距离（
概念： 概念： 两条序列s 的比对的得分（或代价） 两条序列 和 t 的比对的得分（或代价） 等于将s 转化为t 等于将 转化为 所用的所有编辑操作的 得分（或代价）总和； 得分（或代价）总和； s 和t 的最优比对是所有可能的比对中得 分最高（或代价最小）的一个比对； 分最高（或代价最小）的一个比对； s 和t 的真实距离应该是在得分函数 值 的真实距离应该是在得分函数p值 或代价函数w值 最优时的距离。 （或代价函数 值）最优时的距离。
[生物信息学]第四章序列分析
![[生物信息学]第四章序列分析](https://img.taocdn.com/s3/m/e36d9e7ef78a6529657d5309.png)
序列比较的基本操作是比对（Alignment）
两个序列的比对是指这两个序列中各个字符的一种 一一对应关系，或字符的对比排列 。
当Blastx没有结果时，可以考虑使用。
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Question: 1. 我刚刚分离一个水稻基因片段序列，大概250bp， 我想初步分析一下它是什么基因，编码什么产物以 及是否已经被别人克隆，应该采用什么工具和数据 库？ A. Blastn B.Blastp C.tblastn, D.tblastx, E. blastx F. nr G. EST H. nr/nt
Insert( -, A)
Match(A, A)
Match(C, C)
Match(C, C)
Match(A, A)
Match(A, A)
Match(C, C)
Match(C, C)
Replace(A, T)
Insert( -, T)
Delete(C, -)
Match(A, A)
Match(A, A)
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Blastx
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tBlastn
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tBlastn
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tBlastn
tBLASTn的作用: 1. 已知一种蛋白序列，在另一物种中进行其同源蛋白
基因的电子克隆(in silico cloning)； 2. 寻找一个新的蛋白质序列(如双向电泳得到的)是否
已有核酸序列，是否可以克隆。
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Blastx
图3.6 序列AGCACACA和ACACACTA的两种比对结果
序列分析的原理和方法+结构的预测+全序列分析和进化分析
生物信息学原理与方法第八讲DNA序列分析与预测
最初的EST
5’ 3’
基本步骤
①在 EST database中搜索
②拼接EST
③用重叠群再在 dbEST 中搜索
④再次拼接 重复过程①~④直到 重叠簇不能延伸 5’ 3’
完整的 cDNA序列
电子克隆的技巧
1.如何鉴定片段重叠和筛选最佳目的EST 2.选择合适的片段用于检索EST数据库
流程示意图
Length=3218bp
用基因组草图搜索法在mouse genome中搜索
accac……
AAAAAA…… AAAAAA……
ATG
TAA
BB351715 BY764174 BG083616 AC116557
五、重复序列分析
对于真核生物的核酸序列而言，在进行基因辨
识之前都应该把简单的大量的重复序列标记出 来并除去，因为很多情况下重复序列会对预测 程序产生很大的扰乱，尤其是涉及数据库搜索 的程序。常见的重复序列分析程序有CENSOR （/）和RepeatMasker （/）等，可以在 Web界面上使用这些程序，或者用Email来进行。
四、电子克隆cDNA全长序列
电子克隆技术以数学为核心，以计算机和互联
网为工具，利用现有的表达序列标签（EST） 和生物信息数据库， 可以加速对人类基因组未 知功能新基因的发掘，为人类功能基因组学与 蛋白质组学研究提供新的线索和基础。 基本原理 获得未知基因的c DNA部分序列后 ,采用生物信 息学的方法延伸EST序列 ,以获得基因的部分乃 至全长 c DNA序列 。
tRNAscan-SE主页
第七步：预测目标序列结构 可以利用PredictProtein(EMBL)、NNPREDICT
(University of California)等预测目标序列
序列分析四一一分子进化系统发生分析-62页PPT文档资料
最大简约法利用的是信息位点，所谓信息位点就 是指能由位点产生的突变数目把一棵树与其它树区分 开来的位点。
信息位点必须是至少存在2种不同碱基且每种碱 基至少出现两次的位点。
根据信息位点可构建不同的拓扑进化树，对所有 可能的拓扑结构进行最小核苷酸替换数总和的计算， 算出所需替代数最小的那个拓扑结构，作为最优树。
A 4T
A2
AA
5 G
CA
36G
1. Position 5, 7, 9为信息位点；
2. 基于position 5的三个MP树: Tree 1长度是1，Tree 2和Tree 3的长度是2；
3. Tree 1更为简约：总长：4； Tree 2长5；Tree 3长6；
4. 计算结果：MP tree的最优结果为Tree 1.
4.2 DNA的演化距离
1. 基因组上存在着多种多样的DNA区域，例 如蛋白质编码区，非编码区，内含子，侧翼 区，重复片断以及插入序列等；
2. 考虑编码区的DNA序列的进化演变模型； 3. Jukes-Cantor法与Kimura两参数法
1. 对于两条长度为n的DNA序列，不同的碱基对为nd; 2. 核苷酸的改变p：转换P、颠换Q，则：p=P+Q
树。
缺点：巨大的计算量 优点：具有很好的统计学理论基础，在当样本量很
大的时候，似然法可以获得参数统计的最小方差。 只要使用了一个合理的、正确的替代模型，最大 似然法可以推导出一个很好的进化树结果。
最大似然法（ML）的创始人 ————杨子恒
2019年英国皇家科学院，大陆旅 英学者中获此殊荣的第一人，现 为伦敦大学学院统计遗传学教授。 出生在甘肃定西地区的通渭县， 1980年他考进甘肃农业大学，学 的是畜牧专业，“误入”生物领 域。后来在北京农业大学读研究 生时，选择了与数学关系密切的 统计遗传学。
生物信息学讲义_蛋白质序列分析与结构预测
.第九章蛋白质序列分析与结构预测一种生物体的基因组规定了所有构成该生物体的蛋白质，基因规定了组成蛋白质的氨基酸序列。
虽然蛋白质由氨基酸的线性序列组成，但是，它们只有折叠成特定的空间构象才能具有相应的活性和相应的生物学功能。
了解蛋白质的空间结构不仅有利于认识蛋白质的功能，也有利于认识蛋白质是如何执行其功能的。
确定蛋白质的结构对于生物学研究是非常重要的。
目前，蛋白质序列数据库的数据积累的速度非常快，但是，已知结构的蛋白质相对比较少。
尽管蛋白质结构测定技术有了较为显著的进展，但是，通过实验方法确定蛋白质结构的过程仍然非常复杂，代价较高。
因此，实验测定的蛋白质结构比已知的蛋白质序列要少得多。
另一方面，随着DNA测序技术的发展，人类基因组及更多的模式生物基因组已经或将要被完全测序，DNA序列数量将会急增，而由于DNA序列分析技术和基因识别方法的进步，我们可以从DNA推导出大量的蛋白质序列。
这意味着已知序列的蛋白质数量和已测定结构的蛋白质数量（如蛋白质结构数据库PDB中的数据）的差距将会越来越大。
人们希望产生蛋白质结构的速度能够跟上产生蛋白质序列的速度，或者减小两者的差距。
那么如何缩小这种差距呢？我们不能完全依赖现有的结构测定技术，需要发展理论分析方法，这对蛋白质结构预测提出了极大的挑战。
20世纪60年代后期，Anfinsen首先发现去折叠蛋白或者说变性(denatured)蛋白质在允许重新折叠的实验条件下可以重新折叠到原来的结构，这种天然结构(native structure)对于蛋白质行使生物功能具有重要作用，大多数蛋白质只有在折叠成其天然结构的时候才能具有完全的生物活性。
自从Anfinsen提出蛋白质折叠的信息隐含在蛋白质的一级结构中，科学家们对蛋白质结构的预测进行了大量的研究，分子生物学家将有可能直接运用适当的算法，从氨基酸序列出发，预测蛋白质的结构。
本章主要着重介绍蛋白质二级结构及空间结构预测的方法。
DNA序列分析范文
DNA序列分析范文DNA序列分析是一种重要的生物信息学方法，可以帮助科学家研究DNA序列的结构、功能和演化。
DNA序列分析的主要目标是理解DNA的组成、相互作用和调控机制，从而揭示生物系统的底层原理。
本文将介绍DNA序列分析的一些常用方法和应用。
首先，DNA序列的基本组成单元是核苷酸，包括腺嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T）、鸟嘌呤（G）和胞嘧啶（C）。
DNA序列可以通过实验室技术（如测序）或计算机算法（如基于测序数据的组装和注释）获取。
DNA序列常用的分析方法包括序列比对、序列模式识别、序列分类和序列演化分析等。
序列比对是分析DNA序列的首要步骤之一，它可以帮助科学家确定两个或多个DNA序列之间的相似性和差异性。
序列比对的目的是找到序列中共同的片段，以便进一步分析和研究。
目前，序列比对常用的算法有全局比对（如Smith-Waterman算法）和局部比对（如BLAST算法）。
全局比对适用于高度相似的序列，而局部比对则适用于不同程度的相似性。
序列模式识别是一种方法，用于识别DNA序列中重复出现的模式或特征。
这些模式可能包括基因启动子、编码区、RNA结构和转录因子结合位点等。
通过识别这些模式，科学家可以理解DNA序列的功能和调控机制。
序列模式识别常用的方法有序列比对、统计模型和机器学习算法等。
序列分类是一种将DNA序列分为不同类别的方法。
在DNA序列分类中，科学家通常使用机器学习算法，根据一些已知类别的DNA序列样本，训练算法以自动识别未知样本的类别。
序列分类可以帮助科学家发现新的基因、预测蛋白质结构和功能，并进行遗传性疾病的研究。
序列演化分析是一种研究DNA序列在进化过程中的变化和多样性的方法。
通过比较不同物种或同一物种不同个体的DNA序列，科学家可以推断它们的演化关系和进化速率。
序列演化分析可以揭示物种起源和进化过程中的重要事件，如基因重组、突变和基因家族的扩增。
DNA序列分析在生物学研究中有广泛的应用。
序列分析
序列比较的生物学基础 构成生命的基本单位是蛋白质；20种氨基酸组成的多肽折叠而成；什么决定蛋白质的氨基酸序列？DNA由4种脱氧核苷酸组成:ATGCRNA由4种核肝酸组成:AUGC重要特征：互相配对4种核苷酸组成64个三联密码子形成6个开放读码框序列测定序列比较的生物学基础构成生命的基本单位是蛋白质。
而作为在细胞中催化各种化学反应的分子机器的酶，也是蛋白质。
另外，细胞的许多结构也是蛋白质组成的。
连非蛋白质的构成部分也是由属于蛋白质的酶所催化生产的。
一个人体含有大约100,000种不同的蛋白质，正是这100,000种蛋白质的特性及其相互作用使我们无所不能。
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。
序列比较的生物学基础什么决定蛋白质的氨基酸序列？分子生物学的中心内容就是描述我们从父母获得的遗传信息是如何储存于DNA中，它们是如何被用于复制相同的DNA副本，如何从DNA转录到RNA再翻译到蛋白质的。
序列比较的生物学基础DNA由4种脱氧核苷酸组成:ATGC。
DNA是由4种脱氧核苷酸形成的线性多聚体，这4种核苷酸是：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)。
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21、静念园林好，人间良可辞。 22、步步寻往迹，有处特依依。 23、望云惭高鸟，临木愧游鱼。 24、结庐在人境，而无车马喧；问君 何能尔 ？心远 地自偏 。 25、人生归有道，衣食固其端。
ห้องสมุดไป่ตู้ 21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！