生物信息学第二版 序列比对
(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。
生物信息学中的序列比对和蛋白质结构预测
生物信息学中的序列比对和蛋白质结构预测生物信息学为生物学这一学科带来了新的思路、新的研究方法和新的发现方式。
生物信息学中的序列比对和蛋白质结构预测这两个技术，尤其是相对较新的蛋白质结构预测技术，已经逐步成为生物学研究中不可或缺的工具。
一、序列比对序列比对是指将两条或多条生物序列进行比较，从而寻找它们之间的相似性和差异性。
序列比对的目的是发现序列之间的同源性，即它们是否来自同一个起源，并推断该序列的结构和功能。
序列比对方法分为两种：全局比对和局部比对。
全局比对将整个序列与另一个序列比较，适用于相似性较高的序列。
局部比对将序列中一部分与另一个序列进行比较，适用于相似性较低的序列。
序列比对有一系列的算法，其中最常用的是Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法和BLAST算法。
这些算法的优缺点不同，需要根据具体情况进行选择。
序列比对在生物学研究中具有广泛的应用，例如基因诊断、基因组比较、进化研究等。
二、蛋白质结构预测随着生物学技术的不断发展，越来越多的蛋白质序列被解析出来，但是蛋白质的结构往往无法通过实验方法获得。
这就需要一种新的理论和技术来对蛋白质的结构进行预测，以便更好地理解其分子机理和功能。
蛋白质结构预测是指通过计算机模拟和预测技术，基于蛋白质序列，推断出蛋白质的三维结构。
目前的蛋白质结构预测技术主要分为三种：基于模板的预测、基于物理性质的预测和基于机器学习的预测。
基于模板的预测是将已知的蛋白质结构模板应用于相似性较高的蛋白质序列中。
基于物理性质的预测是通过基本物理原理和化学原理来预测蛋白质结构。
基于机器学习的预测是通过对大量已知的蛋白质结构和序列进行训练，构建模型以对未知序列进行预测。
虽然目前的蛋白质结构预测技术面临许多挑战和限制，但是通过不断的研究和改进，它已经成为了分子生物学研究和药物研发中不可或缺的工具。
结语生物信息学为生物学研究带来了新的思路和方法。
序列比对和蛋白质结构预测是这一领域中的两个非常重要的技术。
生物信息学-序列比对-实验报告
姓名
学号
专业年级
基础学院生物信息学教研室
题目
序列比对
日期
实验者
一、实验目的
掌握BLAST 2的使用和功能
了解点阵法进行双序列比对的优点
二、实验器材
电脑
三、方法与步骤
见下文
四、结果与讨论
1，例题中其它的最佳比对结果
2，用动态规划法找出两序列的所有最佳比对，要求写出详细过程。打分矩阵采用{（4，－3，－4}，即匹配得4分，不匹配得－3分，空位得－4分。序列1：AAAG，序列2：ACG。
61 GCCCCGGCTCAGGGCCAAGAACAGATGAGACAGCTGAGTGATGGGCCAAACAGGATATCT
121 GTGGTAAGCAGTTCCTGCCCCGGCTCGGGGCCAAGAACAGATGGTCCCCAGATGCGGTCC
序列2与序列3比对：两者为反向互补序列，可以发现可能的发夹状结构。
（1）给动态规划矩阵赋初值
0
A
A
A
Gபைடு நூலகம்
0
0
-4
-8
-12
-16
A
-4
C
-8
G
-12
（2）按照最优分的递归算法填充动态规划矩阵
0
A
A
A
G
0
0
-4
-8
-12
-16
A
-4
4
0
-4
-8
C
-8
0
1
-3
-7
G
-12
-4
-3
2
1
（3）从最后一个单元格开始，回溯最优化比对路径
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。
5、生物信息学序列比对
PAM-1
Protein substitution matrices 蛋白替换矩阵
BLOSUM250 matrix:
• Positive scores on diagonal (identities)
• Similar residues get higher scores
• Dissimilar residues get smaller (negative) scores
第一位点
A A
A
A -
得分 +1 -1 -1
剩余序列
CTCG CAGTAG
ACTCG CAGTAG
CTCG ACAGTAG
Dynamic Programming 动态规划法求解序列比对
• 序列1： ACTCG • 序列2： ACAGTAG
gap A
C
T
C
G
gap 0
-1
-2
-3
-4
-5
A
-1
1
0
-1
What’s Alignment
3
The Need of Sequence Alignment
4
Homology study 同源研究
EST analysis 表达序列标签分析
Genomic study 组学研究
Phylogenetic study 系统进化研究
Pattern (motif) identification
length(x) => M Length(y) => N for i = 1-> M
for j = 1 -> N if xi = yj D(i, j) = 1 else D(i, j) = 0
生物信息学第2版序列比对
四、RNA序列搜索
RNA序列比对/搜索算法可大致分成两类：
⑴ 查询序列（query）的结构未知，要找到数据库中 和其结构相近的同源序列。
第二节 比对算法概要
Section 2 Alignment Algorithms
一、替换计分矩阵
（一）通过点矩阵对序列比较进行计分
A.两条序列完全相同
B.两条序列有一个共同的子序列
C.两条序列反向匹配
D.两条序列存在不连续的两条子序列
（二）DNA序列比对的替换计分矩阵
➢ 等价矩阵（unitary matrix） ➢ 转换-颠换矩阵（transition-transversion mat质序列比对的替换计分矩阵
➢ 等价矩阵 ➢ 遗传密码矩阵（GCM） ➢ 疏水性矩阵（hydrophobic matrix ） ➢ PAM矩阵 ➢ BLOSUM矩阵
➢ PAM矩阵是从蛋白质序列的全局比对结果推导出来 的，而BLOSUM 矩阵则是从蛋白质序列块（短序 列）比对推导出来的。
BLAST算法图示
二、衍生BLAST
（一）PSI-BLAST
➢ 主要用于搜索与感兴趣的蛋白质关系较远的蛋白质。
（二）PHI-BLAST
➢ 用来帮助判断这个蛋白质属于哪个家族。
（三）BLASTZ
➢ BLASTZ是在比对人和鼠的基因组中发展起来的， 它适合于比对非常长的序列。
三、BLAT
➢ BLAT（The BLAST-Like Alignment Tool）与 BLAST搜索原理相似，但发展了一些专门针对全 基因组分析的技术。
生物信息学中的序列比对和分析
生物信息学中的序列比对和分析序列比对和分析是生物信息学中非常基础和重要的一项研究内容。
通过比对和分析序列，可以发现序列之间的相似性和差异性，进而研究生物进化、遗传、表达等方面的问题。
本文将从序列比对和分析的意义、比对方法、分析工具和应用实例等几个方面进行讨论。
一、序列比对的意义和方法序列比对是一种比较两个或多个序列相似度的方法，通过比较序列的相同和不同部分，可以获得有关序列功能、结构和进化的信息。
序列比对的主要目的是确定两个序列之间的相似性程度，从而推断它们的共同祖先、结构和功能。
因此，序列比对是研究生物学、医学和生物工程等领域的必要手段。
序列比对的方法主要包括全局比对和局部比对两种。
全局比对是将一整个序列与另一个序列比对，得到两序列的整体相似性程度。
一般要求两序列中的相似部分要尽可能多，而不注重不同部分的对齐。
常用的全局比对算法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
局部比对是寻找两个序列中任意长度的子序列之间的相似性。
与全局比对不同，局部比对更注重相同的局部片段，忽略不同的片段。
局部比对算法有BLAST和FASTA等。
二、序列分析的工具和方法序列分析是通过对比对后的序列进行进一步分析，获得生物信息的过程。
序列分析的主要内容包括序列注释、序列搜索、序列聚类和序列比较等。
序列分析的方法和工具主要包括多序列比对、单序列比对、序列搜索、聚类分析、进化树分析和功能预测等。
多序列比对是将多个序列进行比对，得到这些序列之间的共同特征和差异。
常用的多序列比对工具有Clustal X和MUSCLE等。
单序列比对是将一个序列和已知的库中所有序列进行比对，以查找相似性和相关性。
常用的单序列比对工具有BLAST和PSI-BLAST等。
序列搜索是在一个已知的序列库中搜索相似的序列。
常用的工具有HMMER、PhyloGenie等。
聚类分析是将相似的序列放在一起形成聚类，便于分析相关性。
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动态规划法示意 （A）使用动态规划法寻找两个序列的最长公共部分；
（B）动态规划表的填写。
四、序列比对的作用
获得共性序列 序列测序 突变分析 种系分析 保守区段分析 基因和蛋白质功能分析
其他多序列全局比对方法
迭代法 基于一致性的方法 遗传算法
五、多序列局部比对
全局比对，其共同特征是序列中所有对应字符均假 定可以匹配，所有字符具有同等的重要性，空格的 插入是为了使整个序列得到比对，包括使两端对齐。
局部比对不假定整个序列可以匹配，重在考虑序列 中能够高度匹配的一个区段，可赋予该区段更大的 计分权值，空格的插入是为了使高度匹配的区段得 到更好的比对。
对于一个比对，不论使用什么计分函数进行计分， 相似性被定义为总等值于最大的计分：
对于k个序列，如果用一个函数cost（）对每一列
的所有替换操作进行计分，则多个序列之间的距 离等值于最小的计分：
对相似性的计分
编辑距离（edit distance）：一般用海明距离表示。
三、算法实现的比对
二、相似与距离的定量描述
相似性可定量地定义为两个序列的函数，即它可有 多个值，值的大小取决于两个序列对应位置上相同 字符的个数，值越大则表示两个序列越相似。
编辑距离（edit distance）也可定量地定义为两 个序列的函数，其值取决于两个序列对应位置上差 异字符的个数，值越小则表示两个序列越相似。
核苷酸转换矩阵
（三）蛋白质序列比对的替换计分矩阵
等价矩阵 遗传密码矩阵（GCM） 疏水性矩阵（hydrophobic matrix ） PAM矩阵 BLOSUM矩阵
PAM矩阵是从蛋白质序列的全局比对结果推导出来 的，而BLOSUM 矩阵则是从蛋白质序列块（短序列） 比对推导出来的。
可按照规则建立得分矩阵：
S（i,0） = 0, 0 ≤ i ≤ m S（0,j） = 0, 0 ≤ j ≤ n
配 S（i,j）=max
缺失不罚分
S（i-1,j-1）+ w（ai,bj） 匹配或错
S（i-1,j）+ w（ai,-） S（i,j-1）
插入
例如，对于序列a=ACACACTA，序列b=AGCACACA， 计分规则w（匹配）=+2；w（a,-）=w（-,b）=w
PAM/BLOSUM矩阵编号与序列亲缘关系的比较
二、双序列全局比对
动态规划算法的思想
⑴ a, b是使用某一字符集∑的序列（DNA 或蛋白
质序列）；
⑵ m = a的长度； ⑶ n = b的长度； ⑷ S（i,j） 是按照某替换计分矩阵得到的前缀
a[1...i]与b[1...j]最大相似性得分；
⑸ w（c,d）是字符c和d按照替换计分矩阵计算的得分。
其次，根据序列间进化距离的离异度（divergence） 在比对的不同阶段使用不同的氨基酸替换矩阵；
第三，采用了与特定氨基酸相关的空缺（gap）罚分 函数，对亲水性氨基酸区域中的空缺予以较低的罚分；
第四，对在早期配对比对中产生空缺的位置进行较少 的罚分，对引入空缺和扩展空缺进行不同的罚分。
生物信息学
生物信息学
第二章 序列比对
南方医科大学 吉林大学
朱浩 李瑛
第一节 引 言
Section 1 Introduction
一 、同源、相似与距离
（一） 同源
两个序列享有一个共同的进化上的祖先，则这两 个序列是同源的。
对于两个序列，他们或者同源或者不同源，不能 说他们70%或8
处理子序列与完整序列（或短序列与长序列）比对
的一般过程是：设短序列a和长序列b，它们的长度 分别为La和Lb，比对是在b序列中寻找La长度的a序
列的过程。
四、多序列全局比对
多序列比对主要涉及四个要素： ①选择一组能进行比对的序列（要求是同源序列）； ②选择一个实现比对与计分的算法与软件； ③确定软件的参数； ④合理地解释比对的结果；
对2个序列进行全局和局部比对可得到完全不同的结果
基于隐马尔可夫模型的多序列比对方法
隐马尔可夫模型和3个蛋白质序列PHSFTYVMT、PGSFTYW、 RFTGFW的最小公共超图
同源可分为垂直同源（ortholog）和水平同源（paralog）
垂直同源与水平同源
（二）相似性与距离
相似性、距离：是两个定量描述多个序列相似度 的度量。
相似性：被比对序列之间的相似程度。 距离：被比对序列间的差异程度。 相似性既可用于全局比对也可用于局部比对，而
距离一般仅用于全局比对，因为它反映了把一个 序列转换成另一个序列所需字符替换的耗费。
第二节 比对算法概要
Section 2 Alignment Algorithms
一、替换计分矩阵
（一）通过点矩阵对序列比较进行计分
A.两条序列完全相同
B.两条序列有一个共同的子序列
C.两条序列反向匹配
D.两条序列存在不连续的两条子序列
（二）DNA序列比对的替换计分矩阵
等价矩阵（unitary matrix） 转换-颠换矩阵（transition-transversion matrix） BLAST矩阵
对于接近或超过100个序列的多序列比对，渐进多序 列比对具有较高效率。最流行的渐进多序列比对软 件是Clustal家族。
ClustalW有以下特点： 首先，在比对中对每个序列赋予一个特殊的权值以
降低高度近似序列的影响和提高相距遥远的序列的 影响（如下图）。
ClustalW中对序列赋权的方法
与双序列比对一样，多序列比对也有全局比对 和局部比对。
（一）动态规划法进行多序列比对
计算三序列比对
（A）计算三个序列间的一个比对单元（i,j,k）依赖于其7个前导项； （B）计算u=ATGTTAT，v=ATCGTAC，w=ATGC三序列比对的三维得分矩
阵δ。
（二）渐进多序列比对
三个序列的配对比对未必能组合成一个多序列比对