双序列对比的原理
第三章序列比对共46页
多序列的目的：用于比较基因组研究
1） 用于描述一组序列（基因家族）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。 2） 可构建HMM模型，搜索更多的同源序列， Pfam，prints，prosite，interPro等 3） 分析结构用于构建进化树
第二节 序列比对的基本概念
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（BLOck SUbstitution Matrix，BLOSUM）
多序列比对方法
[编辑] 全局比对 全局比对是指将参与比对的两条序列里面的所有字符进行比对。全局比对主要被用来寻找关系密切 的序列。由于这些序列也都很易通过本地比对方法找到，现在全局比对也有些被认为只是一种技 巧。另外，全局比对在应用于分子进化时也有些问题（比如domain shuffling -见下)，这也限制 了这种方法的可用性。
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序列分析(序列比对) (2012-02-15 18:32:40)
标签： 校园 分类： 工作篇
序列分析是指通过一定的方法确定DNA上核苷酸排列的顺序，包括序列比对。序列分析是分子生物学 的重要技术之一。
参考条目 l 序列比对
外部链接 l Sequence analysis - 123 Genomics l Nucleic sequence analysis - 巴斯德研究院
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中国武侠电影的双序列叙事结构及其文化意味
中国武侠电影的双序列叙事结构及其文化意味中国武侠电影中，双序列叙事结构是一个普遍存在的现象：一个序列讲述正反力量对立冲突的故事，另一序列讲述正面主人公的个人故事。
它们以互为镶嵌的方式共处于同一文本中，却分属不同的叙事类型。
正是隐含在双序列结构中的双重抚慰功能，构成了中国武侠电影最基本的魅力源泉。
一个不容置疑的事实是，历经近百年的发展，武侠电影已成为最具中国民族特色的类型电影，在故事结构、叙述话语、意义调度等方面，形成了一整套特有的类型化叙事模式。
当然，在构成类型的诸多手法中，“只有少数处于中心地位的因素（艺术手法），决定着类型的性质及其发展方向”，找到“这种‘主导因素’，也就找到了理解这一类型的钥匙”。
[１](Ｐ１１３０)但哪些才是决定中国武侠电影类型性质及其发展方向的“主导因素”呢？笔者认为，故事结构上双序列模式的普遍存在，便是其一。
一在叙事学视野中，情节指两个或两个以上先后发生并具有一定因果关系的事件，序列则指两个或两个以上情节连缀而成的某个相对完整、独立的情节段落，“是介于故事‘功能’与故事整体之间的一个结构单位。
一个序列可以构成一个故事，一个故事可以包括数个序列”[２](Ｐ２８)。
若从文本角度看，一个文本中可以只有一个序列，这个序列就是一个故事；也可以有多个序列，但它们同属一个故事；还可以是多个序列，但每个序列自成一个故事。
我们说中国武侠电影普遍具有双序列模式，主要属于第三种情形：每部武侠电影文本中，均同时存在两个相对独立、完整的序列，且每个序列自成一个故事。
具体说来，任何一部武侠电影，首先都有一个对立冲突的序列。
这个序列由对立力量之间互相矛盾冲突的故事构成，通常的情形是：一个或一群我们称之为“坏人”的人，因为某种原因，对另一个或另一群人称之为“好人“的人构成或者试图构成某种威胁；“好人”感觉或者发现这种威胁，并试图避免或解除它，从而与“坏人”之间产生各种各样的矛盾交锋；最后，“坏人”被消灭，威胁得以解除。
序列比对4
• 第一种比对
• GACGGATTAG• GATCGGAATAG
第二种比对：
GA-CGGATTAG GATCGGAATAG
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• 序列的差异都是由突变引起的。
• 常见的突变是替换、插入和删除，其中后两者都导致比对 中引入空格。
• 注意： • 一个碱基的替换可能导致也可能不导致相应位置氨基酸的 变化，但一个碱基的插入或删除则肯定影响该位置氨基酸 的编码。
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• GCM矩阵常用于进化距离的计算，其优点是计算结果可 以直接用于绘制进化树，但是它在蛋白质序列比对尤其是 相似程度很低的序列比对中很少被使用。
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• (3) 疏水矩阵 • 该矩阵（见表 5-6 ）是根据氨基酸残基替换前后疏水 性的变化而得到得分矩阵。若一次氨基酸替换疏水特性不 发生太大的变化，则这种替换得分高，否则替换得分低。
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• 练习 • 应用blast打分矩阵寻找下面两条序列的最佳匹配： • AGCACACA • ACACACTA
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• 局部比对的算法 • 点阵图分析序列相似性
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点阵图分析两序列间的相似性
• 点标（dot plot）是两序列对位排列中最基本也是最直观的 方法。设序列A和B的长度不同，但很接近。我们可以用 二维坐标来标定每个位点上的对位情况。如图5-1所示， 序列A为X轴，序列B为Y轴。如Ai＝Bj,，坐标(i, j)处赋值 为“*”，其余赋值为“空白”。逐个比较所有的字符对 ，最终形成点阵列。
• （5）w(c,d)是字符c和d按照替换计分矩阵计算的得分。
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• 按照规则建立得分矩阵：
生物序列比对算法综述
生物序列比对算法综述作者：艾冬梅赵清玉张德坤来源：《中国科技纵横》2013年第18期【摘要】随着生物信息学的快速发展，序列比对算法成为研究的热点问题。
本文介绍序列比对算法的概念及研究，并针对几种常用的序列比对算法进行比较。
同时也简单说明序列比对算法的改进方向。
【关键词】生物信息学序列比对准确率时空效率随着生命科学研究的兴起和计算机技术的飞速发展，生物信息学已成为自然科学的核心领域之一[1]。
基因序列比对是生物信息处理的最基本方法，对发现基因功能、比较基因、探究生物进化等具有非常重要的作用。
1 序列比对算法概述所谓序列比对[2]，是指两个或多个序列按字母比较，尽可能确切地反映它们之间的相似和相异性，用于阐明序列之间的同源关系。
通过序列比对，找出序列之间的相似性，发现与结构相联系的保守序列片段，以及检测新测定序列与数据库中已知结构和功能的序列之间的相似性关系，从而以足够的可信度确定新序列的结构和功能信息。
目前已知的序列比对方法很多。
本文主要针对常用的算法，按照比对的序列数目进行相关介绍：1.1 双序列比对根据算法结构的不同，将双序列比对算法分为三类[3]：动态规划的优化方法，启发式算法和大型数据库搜索设计的概率方法。
1.1.1 动态规划的优化算法Needleman-Wunsch算法是最早的序列比对算法，属于全局序列比对，在生物信息处理中应用广泛。
Smith-Waterman算法是一种局部相似性的动态规划算法，在识别局部相似性时具有很高的灵敏度，是双序列比对算法中最基本的算法。
1.1.2 启发式算法1）FASTA算法FASTA是双序列比对启发式算法，采用了改进的wilbllr和Lipmall算法以集中反映具有显著意义的比对结果。
它的基本思想是：一个能揭示出真实序列关系的比对至少包含一个两条序列都拥有的片段，把查询序列中的所有片段编成Hash表，然后在数据库搜索时查询这个Hash表，以检索出可能的匹配，这样命中的片段就能很快地被鉴定出来。
生物信息学中的双序列比对算法
2 类:一类是全局比 对(global alignm ， ent) 是考察 2 个
序列之间的整体相似性 ， 对序列进行全程扫描和比
较。另一类是局部比对(local alignm ， ent) 着眼于序
列中的某些特殊片断， 比较序列片断之间的相似性。 双序列比对是序列分析的常用方法之一， 是多序列 比对和数据库搜索的基础。
长度。
DNA序列并不稳定， 序列内会发生碱基 的插 人、 删除、 替换操作 ， 有时为了使 1 个比对得到最佳 匹配， 需在序列中引人空格( gap， 一’ 用‘ 表示) ， 并为 比对的每一列赋予 1 个计分 ， 比对的总分值是各列
值之和。最佳比对就是最大计分的比对 ， 这个最大
生物信息学是由生物学、 数学、 计算机科学相互 交叉所形成的学科 ， 是当今生命科学和 自然科学的 重大前沿领域之一。随着分子生物学技术的不断进 步和基因组研究的不断深人， 生物分子数据迅速增 长， 数据量巨大， 并且数据之间存在着密切的联系。 充分利用这些数据 ， 通过数据分析、 处理， 揭示这些 数据的内涵， 得到对人类有用的信息， 是生物信息学 所面临的严峻挑战。 双序列比对是指通过一定算法对 2 个 DNA 或 蛋白质序列进行比较， 找出两者之间最大相似性匹 配， 比对的结果反映了序列之间的相似性关系以及 它们的生物学特征。总体来说， 比对模型可以分为
T A T C
C G C C
T 曰 二L
在计算完矩阵 从矩阵的 后， 右下单元到左上单
元回溯最佳路径( 用箭头表示) ， 根据最佳路径给出 两序列的比对结果。其 中斜箭头表示 2 个残基 匹 配， 水平方向箭头表示在序列 S 的相应位置插入 1 个“ ， 一”垂直方向箭头表示在序列 T 的相应位置插 人 1 个“ 。由图 2 可得出， 一” 序列 S , T 的 3 个最优 比对结果分别为:
生物信息学
从基因库中获得某基因序列：1.到NCBI上获得其序号，如NM_0020262.在MATLAB中操作，依次输入指令3.g=getgenbank(’NM_002026‘)4.seq=g.Sequence从获得的基因序列中提取出目的的编码序列：1.g.CDS.indices2.cds=g.Sequence(g.CDS.indices(1):g.CDS.indices(2))3.若已知其起始位置及终止位置，可直接输入cds=g.Sequence(start:end)对序列中的4种碱基进行统计并作出密度分布图：1.bases=basecount(seq)2.d=ntdensity(seq)从得到的编码序列中分析出各种密码子的种类及数量并获得直观图：1.codons=codoncount(cds)2.codons=codoncount(cds,’Figure’,true)计算基因序列中的AT或者CG的百分比：1.cgpercent=(bases.C+bases.G)/length(seq)2.atpercent=(bases.A+bases.T)/length(seq)codonbias 密码子偏倚性，即同一氨基酸有多种密码子对应获得各种氨基酸的碱基序列及各种组合的比例并做成饼图：1.cb=codonbias(cds)2.cb=codonbias(cds,’PIE’,true)3.若只想看某种的氨基酸及编码该氨基酸的多种密码子的比例,如Ala则输入cb.Ala开放阅读框（Open Reading Frame ,ORF）是结构基因的正常核苷酸序列，从起始密码子到终止密码子的阅读框可编码完整的多肽链，其间不存在使翻译中断的终止密码子。
对orf进行一系列操作：1.显示出orf在整段序列中的图谱orf=seqshoworfs(seq)得到的图谱中，会显示此软件预测的orf，真核生物的mRNA的orf通常较靠前2.显示各段orf的起始及终止位置orf(1)3.取得当中某段orf，如第2段orf1=seq(orf(1).Start(2):orf(1).Stop(2))氨基酸（amino acids ，aa）计算出mRNA序列中aa的数量和种类并以柱状图表示：1.aa=nt2aa(orf1)2.AA=aacount(aa)3.AA=aacount(aa, ’chart’,’BAR’)统计出aa中主要元素(C、H、N、O、S)的含量：1.atoms=atomiccomp(aa)运用所算出的主要元素含量来估计等电点pI值并在表上表示出来：1.[pI, charge]=isoelectric(aa)2.[pI, charge]=isoelectric(aa,'chart',true)计算分子量：1.mw=molweight(aa)展示出不同蛋白质结构（α-螺旋、β-折叠）的图谱：1.proteinplot(aa)fasta文件，专用于核酸序列ACTG的文档，写法如下:(>后为序列名称，下一行为序列，一个fasta文件可以包含多个序列）>Sequence1atggccgctttcga从蛋白质数据库（Protein Data Bank, PDB）获取蛋白质的结构信息：1.获取目的蛋白质的代号，如2UXT2.P=getpdb('2UXT')numel，number of elementsCtrl+n 打开程序编辑器，输入一下指令后运行（kk=ref.Sequence）n=numel(ref);l=zeros([n 1]);for i=1:nl(i)=length(kk);enda=zeros([n 1]);c=zeros([n 1]);g=zeros([n 1]);t=zeros([n 1]);for i=1:nbases=basecount(kk);a(i)=bases.Ac(i)=bases.Cg(i)=bases.Gt(i)=bases.Tend动态规划（Dynamic Programming）：目的寻找最优路径。
双序列岗位管理制度
双序列岗位管理制度一、概述随着企业的发展，组织结构和管理模式也在不断演变和升级。
双序列岗位管理制度是一种新型的人力资源管理制度，旨在有效提升员工绩效，激发员工工作激情，实现企业的可持续发展。
双序列岗位管理制度将员工按照其不同的素质和能力水平划分为不同的序列，为员工提供了更有针对性的晋升渠道和薪酬体系，同时也为企业提供了更加灵活和高效的人力资源配置方式。
二、双序列岗位管理制度的特点1. 灵活性：双序列岗位管理制度充分考虑员工个体差异，为员工提供了多样化的发展路径。
员工可以根据自身素质和能力水平选择合适的晋升渠道，在不同的序列中实现个性化的职业发展。
2. 激励性：双序列岗位管理制度设立了不同的薪酬和福利待遇，根据员工的绩效表现和能力水平进行差异化考核。
优秀员工将获得更高的薪酬和晋升机会，激励员工积极投入工作，提高工作效率。
3. 公平性：双序列岗位管理制度建立了科学的评价标准和评价体系，确保评价过程公正透明。
员工晋升和薪酬调整不再是主管的个人决定，而是根据客观的数据和绩效评价结果进行，提高了员工晋升的公平性和透明度。
4. 效率性：双序列岗位管理制度明确了员工的职责和权利，减少了不必要的冲突和误解，提高了员工工作效率和团队协作能力。
员工清楚自己的目标和职责，能够更好地为企业的发展贡献力量。
5. 可持续性：双序列岗位管理制度为员工提供了更多的发展机会和晋升路径，激发了员工的工作热情和动力，增强了员工的归属感和忠诚度。
员工愿意长期留在企业工作，为企业的可持续发展注入新的活力。
三、双序列岗位管理制度的实施步骤1. 制定制度方案：企业领导层应根据企业的实际情况和发展需求，制定双序列岗位管理制度的具体方案和实施细则。
确保制度的科学性和可操作性，为后续的实施提供清晰的指导。
2. 开展员工培训：在制度实施前，企业需要对员工进行相关的培训和培训，让员工了解双序列岗位管理制度的背景和意义，明确自己在制度中的位置和职责。
培训的内容应包括制度的原理、制度的操作细则、员工绩效考核标准等。
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双序列对比的原理
双序列对比是指对比两个序列之间的结构、相似性、差异性或演化关系的一种方法。
它广泛应用于生物学研究中，可以帮助研究人员理解不同物种的关系、进化过程以及功能区域等方面的信息。
双序列对比的原理基于两个序列的比对和分析。
在双序列对比中，两个序列通常是DNA、RNA或蛋白质序列。
在进行对比之前，需要先经过序列比对的步骤，即将两个序列按照一定的规则对齐，使得相同的部分对齐在一起并显示出来，不同的部分则可以通过间隔、替代或插入的方式标示出来。
比对的目标是找到两个序列之间的共同特征，以便更好地分析和解释它们之间的关系。
在进行双序列对比时，常用的比对算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
这些算法通过动态规划的方法，计算出两个序列之间的最优比对方案。
最优比对方案是指在符合一定规则的前提下，使得比对结果得分最高或最接近实际情况的方案。
通过比对算法计算得到的比对结果，可以用于查找相似性或共有区域，也可以用于推测序列之间的演化关系。
双序列对比还可以通过比对结果进行比对分析。
比对分析可以通过不同的方法和步骤来实现。
常见的比对分析方法包括序列标注、格局分析、功能预测和进化树构建等。
序列标注是指对比对结果中的不同部分进行注释和分析，比如标示出替代、插入和缺失的位置，这对于比对结果的解读非常重要。
格局分析是指对比对结果中重复出现的序列单元进行统计和分析，以便预测可能的功能区域。
功能预
测是指根据比对结果推测序列的功能和结构特征，比如预测蛋白质序列中的位点、结构域和功能基序。
进化树构建是指基于比对结果推测不同序列之间的演化关系，从而揭示物种的进化历程和亲缘关系。
双序列对比的核心原理是在比对的基础上进行分析和解读。
通过比对两个序列，可以获得它们之间的结构和相似性信息，并进一步推测它们之间的差异性和演化关系。
双序列对比可以应用于多个领域，例如进化生物学、比较基因组学、疾病研究等。
在进化生物学中，双序列对比可以帮助研究者推测不同物种之间的进化关系和演化历程。
在比较基因组学中，双序列对比可以用于比较相近物种之间的基因组结构和功能差异。
在疾病研究中，双序列对比可以用于比较病原体和宿主之间的序列差异以及关键位点的突变情况，从而揭示疾病的传播和发展机制。
总的来说，双序列对比是一种常用的比对和分析方法，可以帮助研究者理解序列之间的结构和演化关系。
通过对两个序列进行比对，可以获得它们之间的相似性和差异性信息，进而推测它们之间的功能和进化特征。
双序列对比在生物学研究和应用中有着广泛的应用，可以帮助解决许多生物学问题，从而推进科学的进展和应用的发展。