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。
生物信息学中的序列分析方法与工具
生物信息学中的序列分析方法与工具生物信息学是应用计算机、数学和统计学等相关科学技术研究生命科学、生命体系的学科，它的应用领域涵盖了基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学等多个方面。
序列分析是生物信息学中的一个重要分支，其主要研究内容是从生物序列中提取和分析信息，以了解这些序列及其编码的蛋白质在作用于生物进化、代谢、疾病等方面的重要性。
序列分析是一个非常广泛的领域，其工具和方法也非常多样化。
我们将在本文中着重介绍与生物信息学中序列分析方法和工具方面的知识。
首先，我们将探讨目前广泛使用的序列数据库和它们的查询系统。
接着，我们将介绍通过序列比对分析来研究不同生物物种的关系。
最后，我们将讨论使用生物信息学方法来预测蛋白质的结构和功能。
序列数据库及其查询系统序列数据库是序列分析的基础，它们存放着大量的生物序列数据，包括DNA和RNA序列、蛋白质序列等。
常用的序列数据库有GenBank、EMBL、DDBJ、Swiss-Prot、TrEMBL、RefSeq、ENSEMBL等。
在这些序列数据库中，GenBank是最广为人知的数据库之一，它由美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护，其中包含了从DNA到RNA的大量序列信息。
此外，Swiss-Prot和TrEMBL也是非常有用的数据库，它们包含了全世界已知的蛋白质序列信息。
除了序列数据库之外，还有许多工具和算法可以用来处理生物序列，例如BLAST（基于序列相似性分析工具）、ClustalW（多序列比对工具）、PHYML（用于建立进化树的工具）等。
这些工具提供了访问和操作序列数据库数据的方便手段。
BLAST是最常用的生物信息学工具之一，它可以很快地在数据库中搜索与给定序列相似的序列。
在这个过程中，BLAST利用滑动窗口的技术将查询序列与数据库中的所有序列进行比较，然后根据相似性评分来确定最合适的匹配结果。
ClustalW是一种用于多序列比对的工具，它可以将两个或更多序列进行对齐以查找它们之间的相似性。
生物信息学分析工具的使用教程
生物信息学分析工具的使用教程导言：在生物学领域中，随着高通量测序技术的快速发展，生物信息学分析工具的应用变得越来越重要。
这些工具能够帮助研究人员进行基因组、转录组、蛋白质组等大规模数据的分析和解释。
本文将为您介绍几种常用的生物信息学工具，并提供详细的使用指南。
一、BLAST（基因序列比对工具）BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是最常用的生物信息学工具之一，用于比对基因或蛋白质序列中的相似性。
以下是使用BLAST的步骤：1. 打开NCBI网站的BLAST页面，并选择适当的BLAST程序（如BLASTn、BLASTp等）。
2. 将查询序列粘贴到"Enter Query Sequence"框中，或者上传一个FASTA格式的文件。
3. 选择适当的数据库，如"nr"（非冗余序列数据库）或"refseq_rna"（已注释的RNA序列数据库）。
4. 设置相似性阈值、期望值和其他参数。
5. 点击"BLAST"按钮开始比对。
6. 结果页面会显示比对结果的列表和详细信息，包括匹配上的序列、相似性得分等。
二、DESeq2（差异表达基因分析工具）DESeq2是一种用于差异表达基因分析的R包。
以下是使用DESeq2的步骤：1. 安装R语言和DESeq2包。
2. 将基因表达矩阵导入R环境中，并进行预处理（如去除低表达基因）。
3. 根据实验设计设置条件和组别。
4. 进行差异分析，计算基因的表达差异和显著性。
5. 可视化差异表达基因的结果，如绘制散点图、MA图、热图等。
三、GSEA（基因集富集分析工具）GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）是一种基于基因集的富集分析方法，用于识别与特定性状或实验条件相关的生物学功能。
以下是使用GSEA的步骤：1. 准备基因表达矩阵和相关的分组信息。
repeatmasker使用方法
repeatmasker使用方法RepeatMasker是一种常用的基因组序列分析工具，主要用于识别和屏蔽重复序列。
本文将介绍RepeatMasker的使用方法，帮助读者快速上手并了解该工具的基本原理和功能。
一、RepeatMasker简介RepeatMasker是一种基于序列比对的重复序列识别工具，可以识别和屏蔽基因组中的重复元件。
重复序列是指在基因组中存在多个拷贝的DNA片段，通常占据了基因组的大部分空间。
这些重复序列对于基因组结构和功能的研究具有重要意义，但在某些情况下也会对基因组注释和后续分析造成干扰。
RepeatMasker的作用就是将这些重复序列进行识别和屏蔽，以便更好地进行后续分析。
二、RepeatMasker的安装和运行1. 安装RepeatMasker：首先需要从RepeatMasker官方网站下载安装包，并按照官方提供的安装指南进行安装。
安装完成后，需要下载并安装相应的重复序列数据库，如RepBase等。
2. 准备输入序列：在运行RepeatMasker之前，需要准备好待分析的基因组序列文件（一般为FASTA格式），并确保序列文件中不包含非法字符或空行。
3. 运行RepeatMasker：打开终端或命令行窗口，输入以下命令运行RepeatMasker：repeatmasker -species [species] [input_file.fasta]其中，[species]为待分析基因组的物种信息，需要根据实际情况进行设置；[input_file.fasta]为待分析的基因组序列文件。
三、RepeatMasker结果解读RepeatMasker的运行结果主要包括以下几个文件：1. [input_file.fasta].masked：屏蔽后的输出序列文件，其中重复序列被替换为小写字母。
2. [input_file.fasta].out：注释文件，记录了每个重复序列的位置、类型、分数等信息。
如何利用Excel进行数据的时间序列分析
如何利用Excel进行数据的时间序列分析数据分析在当今社会中扮演着至关重要的角色，其中时间序列分析是一种常用的数据分析方法。
Excel作为一款功能强大且广泛使用的电子表格软件，具备处理和分析时间序列数据的能力。
本文将介绍如何利用Excel进行数据的时间序列分析，以帮助读者更好地应用Excel进行数据分析。
一、时间序列分析简介时间序列分析是指对一系列按时间顺序排列的数据进行统计方法的分析。
时间序列分析的目的是通过对历史数据的分析，揭示数据内在的规律性和趋势，从而预测未来的发展趋势。
时间序列分析的应用广泛，包括经济预测、市场调研、环境监测等领域。
二、Excel中的时间序列分析工具Excel提供了多种功能和工具，可以帮助我们进行时间序列分析。
下面我们将介绍其中一些常用的工具。
1. 数据准备在进行时间序列分析之前，首先需要准备好要分析的数据。
在Excel中，我们可以将时间序列数据按照日期顺序排列在一个列中，并在旁边的列中记录相应的数值。
确保数据的连续性和准确性是进行时间序列分析的基础。
2. 移动平均图移动平均图是一种常见的时间序列分析方法，用于显示数据的趋势变化。
在Excel中，我们可以使用“数据分析工具包”中的“移动平均”功能绘制移动平均图。
将要分析的数据选中，点击菜单栏的“数据”选项，选择“数据分析”，在弹出的对话框中选择“移动平均”，填写相应参数后，Excel会自动绘制移动平均图。
3. 分解趋势分解趋势是指将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差三个部分，以便更好地理解数据的规律性。
在Excel中，我们可以使用“数据分析工具包”中的“指数平滑法”进行趋势分析。
选择要分析的数据，点击菜单栏的“数据”选项，选择“数据分析”，在弹出的对话框中选择“指数平滑法”，填写相应参数后，Excel会自动生成趋势分析结果。
4. 预测模型预测模型是根据历史数据的规律性，对未来的趋势进行预测和估计。
在Excel中，我们可以使用“数据分析工具包”中的“趋势拟合”功能进行预测模型的分析。
生物信息学的基本方法和应用
生物信息学的基本方法和应用生物信息学是一门近几十年来发展迅速的交叉学科，涉及生物学、物理学、计算机科学、数学等多个领域，其主要任务是利用计算机技术来处理、分析和利用生物信息数据，以解决生物学中的重大问题。
生物信息学常用的工具包括基于序列的分析、基于结构的分析、基于功能的分析和生物网络分析等。
下面我们就来看一下生物信息学的基本方法和应用。
一、基于序列的分析基于序列的分析是生物信息学中最基本的分析方法。
它主要基于DNA、RNA或蛋白质序列的比对和相似性计算来进行。
常见的序列分析工具包括BLAST、FASTA、ClustalW等。
BLAST是目前最常用的序列比对工具之一，它能够通过比对相似序列来推测未知序列的功能。
FASTA和ClustalW也是常用的序列比对工具，它们可以比较多个序列间的相似性，较好地完成序列比对工作。
基于序列的分析可应用于基因注释、基因组比较、系统发育分析等，是生物信息学研究的重要工具。
二、基于结构的分析基于结构的分析主要是通过计算蛋白质的二级结构、三级结构或结合位点等信息进行分析。
通过蛋白质结构的比对和相似性计算可以推测其功能、进行药物研究等。
常见的基于结构的分析工具包括PDB、MolProbity、DOCK等。
PDB是全球公认的蛋白质结构数据库，提供了大量的蛋白质结构信息。
MolProbity可以用于评价蛋白质结构的质量，DOCK则可用于药物分子的分子对接和筛选。
基于结构的分析可以应用于药物设计、酶学研究、基因调控研究等，其研究价值非常高。
三、基于功能的分析基于功能的分析主要是通过对基因、基因产物的功能进行预测和分析。
常见的基于功能的分析工具包括KEGG、GO、DAVID 等。
KEGG是一种常用的基因注释工具，它提供了大量的代谢通路、遗传学和蛋白质家族信息。
GO是一个功能注释数据库，通过对GO注释进行统计分析，可以推测某个基因是否与某个生物过程或功能相关。
DAVID则可以进行大规模基因列表的分析和注释。
chromas使用说明2024
引言概述:Chromas是一款功能强大的DNA序列编辑和分析工具，广泛应用于生物研究领域。
本文将详细介绍Chromas的使用方法，包括数据导入、编辑、分析和导出等方面。
通过本文的学习，读者将能够熟练运用Chromas进行DNA序列相关的工作。
正文内容:一、数据导入1.支持的数据格式：Chromas支持多种常见的DNA序列文件格式，如FASTA、GenBank、ABI、SCF等。
用户可以通过文件菜单中的“导入”选项选择适当的文件格式导入DNA序列数据。
2.导入参数设置：在导入数据时，用户可以设置导入参数，如选择数据的读取方向、选择只导入某个区域的序列等。
二、编辑功能1.序列编辑：Chromas提供了多种编辑功能，如插入、删除、替换、反转互补等。
用户可以通过菜单或快捷键对序列进行编辑操作。
2.序列标注：用户可以通过Chromas对序列进行标注，如添加注释、高亮显示等。
这些标注可以帮助用户更好地理解和分析序列。
三、序列分析1.特征查找：Chromas支持对DNA序列中的特征进行查找和标注。
用户可以通过输入关键词或正则表达式查找特定的序列特征，如限制酶切位点、编码区域等。
2.序列组装：Chromas可以实现多条DNA序列的组装，用户可以通过选择合适的组装算法和参数来完成序列的组装工作。
3.序列比对：Chromas内置了多种序列比对算法，如BLAST、SmithWaterman等。
用户可以通过输入序列或选择文件进行序列比对，并可选择合适的参数进行分析。
四、绘图功能1.序列浏览：Chromas提供了直观的序列浏览界面，用户可以通过拖动、缩放等操作来查看序列的不同区域。
2.序列绘图：用户可以通过Chromas将序列以图形的方式展示出来，如线性图、循环图等。
用户可以根据需求选择合适的绘图样式和参数。
五、数据导出1.导出格式：Chromas支持多种常见的数据导出格式，如FASTA、GenBank、图像文件等。
用户可以根据需求选择合适的导出格式。
生物信息学中的数据分析方法及工具推荐
生物信息学中的数据分析方法及工具推荐生物信息学是一门充满挑战和机遇的交叉学科，借助于计算机科学和统计学的技术，研究生物学中的大规模数据。
随着高通量测序技术的发展，生物学家们可以获取大量的生物学数据，如基因表达数据、DNA序列数据和蛋白质结构数据等。
而为了更好地理解和利用这些数据，生物信息学中的数据分析方法和工具起到了至关重要的作用。
本文将介绍一些在生物信息学中常用的数据分析方法和工具，并分析其特点。
1. 序列比对工具序列比对是生物信息学的基本任务之一，用于将已知的DNA或蛋白质序列与未知序列进行比较，从而确定它们之间的相似性和差异性。
在序列比对中，常用的工具包括BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）和Bowtie。
BLAST通过在数据库中搜索相似序列，从而识别未知序列的亲缘关系。
而Bowtie是一种用于高通量测序数据比对的工具，具有快速、准确和高效的特点。
2. 基因表达分析工具基因表达数据的分析是生物信息学中的关键任务之一，可以用于了解基因在生物体中的功能和调控机制。
在基因表达分析中，常用的工具包括DESeq2和edgeR。
这些工具能够分析RNA测序数据，识别差异表达基因，并进行功能注释和通路分析。
3. 蛋白质结构预测工具蛋白质结构预测是生物信息学中的一项重要任务，可以揭示蛋白质的功能和三维结构信息。
在蛋白质结构预测中，常用的工具包括I-TASSER和Rosetta。
I-TASSER利用模板比对和蛋白质碎片装配的方法，预测蛋白质的三维结构。
而Rosetta是一种基于物理能量和碰撞振荡的方法，能够进行蛋白质折叠和构象搜索。
4. 基因组注释工具基因组注释是对基因组序列中的基因和非编码区域进行注释和功能预测的过程。
在基因组注释中，常用的工具包括Ensembl和NCBI的Basic Local Alignment Search Tool (BLAST)。
Ensembl提供了大量的物种基因组注释信息，包括基因结构、启动子、转录因子结合位点等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
多序列比对的方法
基本上多序列比对可以分为 1.手工比对（辅助编辑软件如bioedit， seaview，Genedoc等）
通过辅助软件的不同颜色显示不同残基，靠分 析者的观察来改变比对的状态。
2.计算机程序自动比对
通过特定的算法（如同步法，渐进法等），由 计算机程序自动搜索最佳的多序列比对状态。
自动多序列比对的算法
多序列比对工具 －clustal
Clustal是一个单机版的基于渐进比对的 多序列比对工具，由Higgins D.G. 等开发。 有应用于多种操作系统平台的版本，包括 linux版，DOS版的clustlw，clustalx等。
Clustal简介
• CLUSTAL是一种渐进的比对方法，先将 多个序列两两比对构建距离矩阵，反应 序列之间两两关系；然后根据距离矩阵 计算产生系统进化指导树，对关系密切 的序列进行加权；然后从最紧密的两条 序列开始，逐步引入临近的序列并不断 重新构建比对，直到所有序列都被加入 为止。
• 对上述计算机程序比对的结果进行手工 改动（bioedit，seaview），使得多序 列比对结果跟符合要求。
>SIV MSMSSSNITSGFIDIATFDEIEKYMYGGPTATAYFVREIRKSTWFTQVPVPLSRNTGNAAFGQEWSVSIS RAGDYLLQTWLRVNIPPVTLSGLLGNTYSLRWTKNLMHNLIREATITFNDLVAARFDNYHLDFWSAFTVP ASKRNGYDNMIGNVSSLINPVAPGGTLGSVGGINLNLPLPFFFSRDTGVALPTAALPYNEMQINFNFRDW HELLILTNSALVPPASSYVSIVVGTHISAAPVLGPVQVWANYAIVSNEERRRMGCAIRDILIEQVQTAPR QNYVPLTNASPTFDIRFSHAIKALFFAVRNKTSAAEWSNYATSSPVVTGATVNYEPTGSFDPIANTTLIY ENTNRLGAMGSDYFSLINPFYHAPTIPSFIGYHLYSYSLHFYDLDPMGSTNYGKLTNVFVVPAASSAAIS AAGGTGGQAGSDYAQSYEFVIVAVNNNIVRIENSLVRNRRRWSREGPMVMVC >TIV MSMSSSNITSGFIDIATFDEIEKYMYGGPTATAYFVREIRKSTWFTQVPVPLSRNTGNAAFGQEWSVSIS RAGDYLLQTWLRVNIPPVTLSGLLGNTYSLRWTKNLMHNLIREATITFNDLVAARFDNYHLDFWSAFTVP ASKRNGYDNMIGNVSSLINPVAPGGTLGSVGGINLNLPLPFFFSRDTGVALPTAALPYNEMQINFNFRDW HELLILTNSALVPPASPYVPIVVGTHISAAPVLGPVQVWANYAIVSNEERRRMGCAIRDILIEQVQTAPR QNYVPLTNASPTFDIRFSHAIKALFFAVRNKTSAAEWSNYATSSPVVTGATVNYEPTGSFDPIANTTLIY ENTNRLGAMGSDYFSLINPFYHAPTIPSFIGYHLYSYSLHFYDLDPMGSTNYGKLTNVSVVPQASPAAIA AAGGTGGQAGSDYPQNYEFVILAVNNNIVRISGGETPQNYIAVC >WIV MSMSSSNITSGFIDIATFDEIEKYMYGGPTATAYFVREIRKSTWFTQVPVPLSRNTGNAAFGQEWSVSIS RAGDYLLQTWLRVNIPQVTLNPLLAATFSLRWTRNLMHNLIREATITFNDLVAARFDNYHLDFWSAFTVP ASKRTGYDNMIGNVSSLINPVAPGGNLGSTGGTNLNLPLPFFFSRDTGVALPTAALPYNEMQINFNFRDW TELLVLQNSALVAPASPYVPIVVPTHLTVAPVLGPVQVWANYAIVSNEERRRMGCAIRDILIEQVQTAPR QNYTPLTNASPTFDIRFSHAIKALFFSVRNKTSASEWSNYATSSPVVTGATVNFEPTGSFDPIANTTLIY ENTNRLGAMGSDYFSLINPFYHAPTIPSFIGYHLYSYSLHFYDLDPMGSTNYGKLTNVSVVPQASPAAVN AASGAGGFPGSDYPQSYEFVIVAVNNNIVRISGGETPQNYLSGSFVTLLNRRKWSREGPMIMVQ >CzIV MSMSSSNITSGFIDIATFDEIEKYMYGGPTATAYFVREIRKSTWFTQVPVPLSRNTGNAAFGQEWSVSIS RAGDYLLQTWLRVNIPQVTLNAQLGPTFGLRWTRNFMHNLIREATITFNDLVAARFDNYHLDFWSAFTVP ASKKIGYDNMIGNISALTNPVAPGGSLGSVGGINLNLPLPFFFSRDTGVALPTAALPYNEMQINFNFRDW PELLILTNTALVPPASPYVPIVVGTHLSAAPVLGAVQVWANYAIVSNEERRRMGCAIRDILIEQVQTAPR QNYTPLTNAMPTFDIRFSHAIKALFFSVRNKTSSAEWSNYATSSPVVTGQLVNYEPPGAFDPISNTTLIY ENTNRLGAMGSDYFSLINPFYHAPTIPSSIGYHLYSYSLHFFDLDPMGSTNYGKLTNVSVVPQASPAAVT AAGGSGAAGSGADYAQSYEFVIIGVNNNIIRISGGALGFPVL >CIV MSISSSNVTSGFIDIATKDEIEKYMYGGKTSTAYFVRETRKATWFTQVPVSLTRANGSANFGSEWSASIS RAGDYLLYTWLRVRIPSVTLLSTNQFGANGRIRWCRNFMHNLIRECSITFNDLVAARFDHYHLDFWAAFT TPASKAVGYDNMIGNVSALIQPQPVPVAPATVSLPEADLNLPLPFFFSRDSGVALPTAALPYNEMRINFQ FHDWQRLLILDNIAAVASQTVVPVVGATSDIATAPVLHHGTVWGNYAIVSNEERRRMGCSVRDILVEQVQ TAPRHVWNPTTNDAPNYDIRFSHAIKALFFAVRNTTFSNQPSNYTTASPVITSTTVILEPSTGAFDPIHH TTLIYENTNRLNHMGSDYFSLVNPWYHAPTIPGLTGFHEYSYSLAFNEIDPMGSTNYGKLTNISIVPTAS PAAKVGAAGTGPAGSGQNFPQTFEFIVTALNNNIIRISGGALGFPVL
EBI提供
的在线
Clustalw
服务
更为详细的教程
可以在这里得到更多关于clustal的帮助：
trasbg.fr/BioInfo/ClustalX/Top.html
实际操作(练习)
• 使用clustalx程序，对给定的多序列， 选择合适的参数，进行多序列比对，输 出结果文件维phylip格式。 • 相同的文件，使用ebi和我们提供的在线 服务，进行多序列比对。
1.输入输出格式。
输入序列的格式比较灵活，可以是前面介绍过的 FASTA格式，还可以是PIR、SWISS-PROT、 GDE、Clustal、GCG/MSF、RSF等格式。 输出格式也可以选择，有ALN、GCG、PHYLIP 和NEXUS等，用户可以根据自己的需要选择合 适的输出格式。
Clustal的应用
Clustalx的工作界面 （多序列比对模式）
Clustalx的工作界面 （剖面(profile)比对模式）
Clustal的工作原理
Clustal输入多个序列 快速的序列两两比对，计算序列间的 距离，获得一个距离矩阵。 邻接法(NJ)构建一个树（引导树） 根据引导树，渐进比对多个序列。
Clustal的应用
2.两种工作模式。
a.多序列比对模式。
b.剖面(profile)比对模式。
3.一个实际的例子。
多序列比对实例
输入文件的格式(fasta)： >KCC2_YEAST NYIFGRTLGAGSFGVVRQARKLSTN…… >DMK_HUMAN DFEILKVIGRGAFSEVAVVKMKQTGQVYAMKIMNK……. >KPRO_MAIZE TRKFKVELGRGESGTVYKGVLEDDRHVAVKKLEN…… >DAF1_CAEEL QIRLTGRVGSGRFGNVSRGDYRGEAVAVKVFNALD…… >1CSN HYKVGRRIGEGSFGVIFEGTNLLNN……
$ ./clustalw –infile=dna.fa –type=dna – gapopen=10 –gapext=2 –output=gcg – outfile=align.gcg -align
在线的clustalw分析
EBI提供的在线clustalw服务
/clustalw/
多序列比对与Clustal的使用， 以及各类常见的序列分析工具 介绍
中山大学生科院
2004年10月
内容提要
第一部分：多序列比对 • 意义、方法、算法 • Clustal的使用 1.Clustalx 2.Clustalw
第二部分：常见的序列分析软 件分类简介
第一部分： 多序列比对及Clustal的使用
多序列比对的意义
• 用于描述一组序列之间的相似性关系， 以便了解一个基因家族的基本特征，寻 找motif，保守区域等。 • 用于描述一个同源基因之间的亲缘关系 的远近，应用到分子进化分析中。 • 其他应用，如构建profile，打分矩阵等。
多序列比对的方法
• 同源性分析中常常要通过多序列比对来 找出序列之间的相互关系，和blast的局 部匹配搜索不同，多序列比对大多都是 采用全局比对的算法。这样对于采用计 算机程序的自动多序列比对是一个非常 复杂且耗时的过程，特别是序列数目多， 且序列长的情况下。