生物信息学序列分析
序列分析在生物信息学中的应用
序列分析在生物信息学中的应用生物信息学是一门涵盖生物学、计算机科学、数学和统计学的交叉领域，其应用范围广泛，包括疾病预测与诊断、药物开发、农业科学和环境保护等。
其中，序列分析是生物信息学研究的重要方向之一，它利用计算机技术将基因组、蛋白质等生物分子序列进行分析，从而揭示生物分子之间的相互关系和功能，为生物学研究提供了强有力的工具。
序列分析的基本流程序列分析的基本流程包括序列获取、预处理、比对、注释和可视化等步骤。
首先，研究人员需要从数据库中获取目标序列的信息，如基因组、蛋白质、mRNA 等。
其次，对获取的序列进行预处理，包括去除重复序列、剪枝、裁剪等，保留有效信息。
然后，将预处理后的序列与已知序列进行比对，确定其在生物大分子序列中的位置和关系，并进行分类和聚类分析。
接着，对序列进行注释，解析序列的结构和功能，如打标签、标注序列的特征和属性、搜寻序列中的蛋白质结构域，以及寻找与该序列相关联的生物通路。
最后，可视化结果，输出比对图、序列图等，加深对序列分析结果的理解。
序列分析在生物信息学中的应用十分广泛，其在生物学研究中的作用尤为重要。
1. 生物识别学DNA序列是生物识别学中常用的一种生物信息。
DNA序列不仅可以用于生物基因指纹识别，还可以用于生物物种鉴定、亲子鉴定和病原体鉴定等。
2. 基因组学基因组学是序列分析的重要应用领域之一。
它研究基因组序列的组成、结构和功能，为研究基因的功能、基因家族和蛋白质结构提供了基础。
此外，基因组信息的获取和分析也为基因诊断和药物研究提供了重要的支持。
3. 蛋白质组学蛋白质组学也是序列分析的重要应用领域。
蛋白质组学研究蛋白质分子的组成、结构、功能和相互作用等，从而揭示蛋白质之间的相互关系、生物通路和代谢途径等。
此外，基于蛋白质序列的比对和分析还可以预测蛋白质结构和功能，为药物研发提供重要的依据。
4. 分子演化和系统发育学分子演化和系统发育学研究生物物种间的亲缘关系和进化历程。
生物信息学中的序列分析算法研究
生物信息学中的序列分析算法研究生物信息学是一门涵盖生物学、统计学、计算机科学和数学等多个学科的交叉领域。
生物信息学的目的是从生物序列数据中提取有用的信息，以便于进一步的研究和应用。
而序列分析算法，作为生物信息学领域的核心算法之一，是对生物序列数据进行分析和解释的重要手段。
本文将从序列比对、序列类别划分和序列结构预测三个方面介绍几种常用的序列分析算法，并结合实例进行解释。
一、序列比对算法序列比对是指将两个或多个生物序列进行比较并找出它们之间的相似性，是生物信息学领域的重要应用之一。
常见的序列比对方法有全局比对、局部比对和多重比对。
1.全局比对（Needleman-Wunsch算法）全局比对指的是将两个序列进行完整的比较，在此过程中需要对齐相似的区域和插入一些间隔符号，以便比对结果的可读性。
Needleman-Wunsch算法是一种基于动态规划的全局比对算法，其核心思想是对两个序列进行全局的比较，寻找相似的区域和插入合适的符号。
该算法的复杂度为O(N^2)，其中N为序列的长度。
2.局部比对（Smith-Waterman算法）与全局比对相比，局部比对仅仅比较序列中的一部分。
Smith-Waterman算法也是一种基于动态规划的局部比对算法，它通过赋分矩阵计算每个个体序列与待比较序列中相似的区域的最高得分，进而寻找相似的区域。
该算法的复杂度也为O(N^2)，其中N为序列的长度。
3.多重比对（CLUSTALW）多重比对可以将多个生物序列进行比对，进而分析序列之间的相似性和进化关系。
CLUSTALW是一种常用的多重序列比对软件，其核心思想是将多个序列在一定程度上对齐以匹配共性区域，再根据比对结果进行序列相似性分析和进化分析。
该方法的主要优势在于其可扩展性和对新序列的处理能力。
二、序列类别划分算法序列类别划分指的是将多个生物序列按照一定的类别进行划分，以便于分类分析和应用。
常见的序列类别划分方法有聚类分析、支持向量机和神经网络。
生物信息学中的序列分析方法
生物信息学中的序列分析方法生物信息学是研究生物体在遗传、基因表达、蛋白质结构和功能等方面的信息学科学。
其中，序列分析作为生物信息学研究的核心内容之一，包括DNA序列、RNA序列和蛋白质序列等方面的分析。
DNA序列分析方法DNA序列分析通常包括基因识别、同源性搜索、基因组组装等几个方面。
其中，基因识别是指在一个DNA序列中自动鉴别出基因区域。
这个问题由于基因和非编码区域序列的相似性往往很小，因此解决比较困难。
系统采取两种方法：直接方法和间接方法。
直接方法主要基于序列特征和基因序列内的一些功能序列来预测基因组定位，如加州大学圣迭戈分校所开发的GeneFinder，可以识别核酸“ATG”起始密码子、终止密码子及剪切参考信号。
间接方法则是通过其他外部数据来做基因匹配的预测，在人类基因组的缺陷被观察到后，一些新的科技被引入，如EST (表达顺定标签)。
EST提供第一手的基因表达证据，当EST的配对普遍存在于一则DNA序列中时，也就证明此处有一个基因区域所在。
然后根据序列特性，结合同源性比对和其他信息以预测序列功能。
基因组组装问题是指如何利用突变的测序、比对和同源性簇的组装方法来解决不同物种的序列数据组装问题。
但是，细菌的基因序列比较短，而其组装是相对简单的。
在比较大的基因组问题中，通常采用高通量DNA测序和高级组装软件来进行组装。
同源性搜索方法同源性比对是基因组学和生物信息学中的一个重要问题，即根据已知的基因家族或同源蛋白的序列特征来发现既有群体的新成员，从而更好地理解它们的结构和功能，进而研究生物进化的过程。
基础的同源性比对算法包括序列比对、基因族/蛋白族建立等等。
序列的比对可以采用Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法和FASTA算法等系列算法。
大规模的序列比对则采取最简单和快速的方法（如BLAST）来应对。
而基因族和蛋白族搜索的方式主要是形成一个统计学模型，模型中有一些参数可以从大量的疑似序列中优化得到。
生物信息学中的序列分析和结构预测研究
生物信息学中的序列分析和结构预测研究生物信息学是一门可以将计算机科学与生物学相结合的学科。
生物信息学中的序列分析和结构预测是其中一个重要的研究方向。
随着DNA测序技术的发展，越来越多的生物数据被生成和解析，因此，对生物序列数据的分析和解释变得越来越重要。
本文将介绍生物信息学中的序列分析和结构预测的相关概念和方法。
一. 序列分析序列分析是通过对蛋白质、核酸、氨基酸或者整个基因组序列的分析，得到更深刻的生物学认识的一种方法。
序列分析是从原始的序列数据出发，提取特征，并进行分析、统计和比较的过程，可以用于证实两个生物体之间的亲缘关系、预测基因或蛋白质的功能、寻找生物学上的信号和标志，还可以发现新的蛋白质或RNA序列。
在序列分析中，最重要的任务是进行序列比对。
序列比对是找到两个以上的序列之间的相同部分或相似部分的过程。
基于全序列比对的方法，常见的是Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
虽然都是动态规划算法，但细节不同，算法时间复杂度、空间复杂度、对gap处理策略不同。
对于一些特殊的比对问题，如短序列比对、大规模序列比对，则需要采用一些高速的快速比对算法，如BLAST和FASTA。
基于序列比对的序列多重比对是一种常见的方式，它用于对多个序列进行分析。
一般有两种方法：动态规划算法和基于计算机Cluster算法。
其中动态规划算法包括POA（Partial Order Alignment）算法、MFA（Multiple sequence alignments by progressive alignment）算法、T-Coffee等，而Cluster算法则有CLUSTAL、MUSCLE等。
序列聚类是生物信息学中的一项重要任务。
序列聚类是指将已知的序列按照一定的规则分成若干个类别，从而对进化树或者结构预测等研究提供比对的基础。
经典的序列聚类算法有UPGMA、NJ、BOT等，通过这些算法可以从序列中找到相似性，更快地分析生物学中的相似性和差异性。
生物信息学中的序列分析技术
生物信息学中的序列分析技术生物信息学是一门涉及到生物学、计算机科学、统计学等多个学科领域的交叉学科。
其主要研究的是通过计算机技术分析和处理生物学数据，以便更好地了解生物学的基本原理以及应用于生物领域的技术和工具。
而生物信息学中的序列分析技术则是其研究重点之一。
序列分析技术通过分析生物分子（如DNA、RNA和蛋白质）的序列以及其结构和功能，提供了许多有用的信息。
例如，帮助确定基因型和表型之间的关系，预测蛋白质的功能以及探测序列之间的相似性和差异性等等。
下面将简单介绍一些常用的序列分析技术。
1. 序列比对序列比对是一种将两个或多个序列进行对比的技术。
其主要目的是确定序列之间的相似性和差异性，并且找到它们之间的一些重要特征（如组成、结构和功能等）。
序列比对可以判断两个或多个DNA或蛋白质序列之间的相似性、距离以及定义进化关系等。
2. 基因结构预测基因结构预测是通过分析 DNA 序列中含有转录位点（TSS）和编码区域（CDS）等关键区域来判断其中有没有完整的基因序列。
对于没有直接测定基因序列的细胞，基因结构预测技术是一种重要的方法来推断基因序列。
3. 蛋白质序列分析蛋白质序列分析是一种分析蛋白质序列以及其结构和功能的技术。
这种技术为寻找具有特定功能的关键氨基酸残基提供了帮助，也可以帮助识别特定的蛋白质家族，并预测蛋白质的结构和功能等。
4. 基因芯片技术基因芯片技术是一种利用高通量 DNA 芯片，将成千上万的DNA 片段同时比较的技术。
这种技术为分析基因表达模式、标记具有特定疾病或特定生理状态的基因，以及识别具有特定性质的遗传物质提供了帮助。
5. 基因组学和转录组学基因组学和转录组学是两个使用序列分析技术来研究生物学的领域。
其中基因组学关注整个基因组的结构和功能，而转录组学关注在特定生理情况下基因表达的情况。
这些研究可以帮助识别特定基因、预测编码蛋白质的结构和功能，甚至确定蛋白质之间的相互作用等。
总之，序列分析技术是在生物学领域中非常有用的技术。
生物信息学中基因序列分析方法及注意事项
生物信息学中基因序列分析方法及注意事项在生物信息学领域中，基因序列分析是一项重要的研究任务。
基因序列分析可以帮助我们理解基因组的结构和功能，寻找潜在的基因组变异，并预测基因的功能。
本文将介绍一些常见的基因序列分析方法，并提供一些建议和注意事项。
一、基因序列比对方法基因序列比对是将一个基因序列与一个或多个参考序列进行比较的过程。
比对的目的是识别序列中的保守元素以及识别已知序列与未知序列之间的相似之处。
常见的基因序列比对方法包括全局比对和局部比对。
1.全局比对：全局比对方法适用于两个序列之间具有较高的相似性。
其中最常用的方法是Smith-Waterman算法，该算法可以找到两个基因序列之间的最佳比对结果，包括匹配、替代和间隔。
2.局部比对：局部比对方法适用于寻找两个序列之间的片段相似性。
著名的局部比对算法有BLAST和FASTA。
这些方法能够快速识别目标序列中与参考序列相似的片段，并生成比对结果。
二、基因预测方法基因预测是指根据DNA序列推断基因的位置和结构。
基因预测的主要挑战在于标识和区分编码蛋白质的基因和非编码区域。
以下是一些常用的基因预测方法：1.基于序列特征的预测：该方法使用DNA序列中的特定序列特征来识别编码蛋白质的基因。
这些特征包括启动子序列、剪切位点、启动密码子和终止密码子等。
通过在目标序列中搜索这些特征，可以预测基因的位置和结构。
2.基于比对的预测：该方法将已知的蛋白质序列与目标序列进行比对，从而识别可能的编码蛋白质的区域。
该方法依赖于已知蛋白质序列的数据库，如GenBank和SwissProt。
三、基因表达分析方法基因表达分析是通过测量RNA或蛋白质的产量来研究基因在不同组织、生长阶段或环境条件下的表达。
以下是一些常见的基因表达分析方法：1.转录组测序（RNA-seq）：该方法使用高通量测序技术直接测量基因转录产物（mRNA）的产量。
通过RNA-seq技术，可以发现新基因、检测剪接异构体和检测SNP等。
生物信息学中的序列分析方法
生物信息学中的序列分析方法生物信息学是一门综合性的学科，它将计算机科学和生物学相结合，用计算机技术和统计学方法来研究生物学问题。
在生物信息学中，序列分析是一种重要的方法，它可以帮助我们理解生物分子的结构和功能。
序列分析是指对生物分子的序列进行分析和解读的过程。
生物分子的序列可以是DNA、RNA或蛋白质的序列。
通过对这些序列进行分析，我们可以揭示生物分子的结构、功能和进化关系。
在序列分析中，最基本的任务是序列比对。
序列比对是将两个或多个序列进行对比，找出它们之间的相似性和差异性。
比对的结果可以帮助我们识别共同的序列特征，如保守区域和突变位点。
常用的序列比对方法有全局比对、局部比对和多序列比对。
全局比对适用于相似性较高的序列，局部比对适用于相似性较低的序列，而多序列比对可以同时比对多个序列，用于研究序列之间的共同演化关系。
除了序列比对，序列分析还包括序列搜索和序列分类等任务。
序列搜索是指通过已知的序列信息来寻找和该序列相关的其他序列。
常用的序列搜索方法有基于序列相似性的搜索和基于序列模式的搜索。
序列分类是指将一组序列分成若干个互相关联的类别。
序列分类可以帮助我们理解序列之间的功能和结构差异，以及它们的进化关系。
常用的序列分类方法有聚类分析和机器学习方法。
在序列分析中，我们还经常使用一些特定的工具和数据库。
例如，BLAST （Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的序列比对工具，它可以帮助我们快速地找到相似的序列。
NCBI（National Center for Biotechnology Information）是一个重要的生物信息学数据库，它收集和提供了大量的生物分子序列和相关信息。
随着生物学研究的深入和高通量测序技术的发展，生物信息学在序列分析方面的应用也越来越广泛。
例如，基因组学研究中的基因预测、蛋白质组学研究中的蛋白质结构预测，都离不开序列分析的方法。
生物信息学中的序列分析与结构预测研究
生物信息学中的序列分析与结构预测研究序列分析与结构预测是生物信息学中的重要研究领域。
生物信息学是应用计算机科学、数据科学和统计学等技术来研究生物学问题的学科。
序列分析和结构预测是生物信息学中的两个核心任务，它们可以揭示生物分子的功能和结构，进而为疾病治疗、药物设计等领域提供重要的理论依据。
1. 序列分析序列分析是指对生物分子序列（如DNA、RNA和蛋白质序列）进行研究和分析的过程。
通过序列分析，我们可以了解到生物分子的组成、结构和功能。
在序列分析中，常用的方法包括序列比对、序列搜索以及序列分类等。
序列比对是将不同生物分子序列进行比对，找出它们之间的相似性。
通过比对分析，可以推测不同生物分子之间的亲缘关系，进而研究它们的功能和进化历史。
序列比对中的常见算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
序列搜索是从大量的生物序列数据库中搜索与目标序列相似的序列。
这种方法可以帮助研究人员找到与目标序列功能相似的已知序列，从而推断目标序列的功能和结构特征。
常用的序列搜索算法包括BLAST算法和FASTA算法。
序列分类是根据生物分子的序列特征将它们分为不同的家族或亚型。
通过序列分类，可以对生物分子进行分类研究，从而揭示它们的功能和结构变化。
常用的序列分类方法包括聚类分析、物种分类和基于机器学习的分类模型。
2. 结构预测结构预测是基于生物分子的序列信息来预测其三维结构的方法。
生物分子的结构决定了其功能和相互作用方式。
结构预测可以帮助我们理解生物分子的功能和相互作用机制，并为药物设计和疾病治疗等领域提供有力的支持。
蛋白质结构预测是结构预测中的重要任务之一。
蛋白质是生物体内最重要的功能分子，其结构与功能密切相关。
蛋白质结构预测可以通过多种方法进行，包括基于比对的模板建模、蛋白质折叠动力学模拟以及基于物理力学模型的结构预测等。
核酸结构预测是研究DNA和RNA分子的三维结构的过程。
DNA和RNA是生物体内的遗传物质，其结构和功能的解析对生物学的研究具有重要意义。
- 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)。
• 由于密码子偏性的研究近年来一直是一个热点，因此 研究的指标也出现得很多，如可以衡量特定基因偏性 大小的密码子偏爱指CBI(Morton1993)和最优密码子 使用频率FOp(Lavnerand Kotlar2005) 等。多种多样 的技术和方法促进了密码子偏性的研究，但是也产生 了一些的研究结果之间存在了的不一致，特别是有些 方法仅仅能运用于局限的物种或某些特定的基因中。 因此在使用这些新开发的方法时，必须了解每一种方 法背后的假设和推论，才能确保结果的正确性。
表4 64种可能的碱基三联体密码子及相应的氨基酸数（据图1序列）
相邻碱基之间的关联将导致更远碱基 之间的关联，这些关联延伸距离的估计 可以从马尔科夫链(Markov chain)理论 得到(Javare和Giddings，1989)
什么是HMM? Hidden Markov Models (HMMs, 隐马尔可夫模型) 最早是在上个世纪60年代末70年代初提出来的一种 概率论模型。进入80年代以后，逐渐被利用在各个领 域。主要的应用领域： 语音识别系统。 生物学中的DNA/protein序列的分析。 机器人的控制。 文本文件的信息提取。
第7章 序列分析
一、初级序列分析
序列的组成/分子量/等电点分析
2
碱基组成
DNA序列一个显而易见的特征是四种碱基类 型的分布。尽管四种碱基的频率相等时对数学 模型的建立可能是方便的，但几乎所有的研究 都证明碱基是以不同频率分布的。
表1包含了9个完整DNA分子序列的资料，表2 的数据来自两个胎儿球蛋白基因(Gr和Ar)，每个 基因具有三个外显子和两个内含子(shen等1981)。 这两个例子说明序列内和序列间碱基具有不同的 频率。在基因每一侧的500 个任意碱基区域被称 为“侧翼”，基因间区域是指两个基因间的其余 序列。
• 计算同义密码子相对使用度（Relative synonymous codon usage， RSCU） • 在genebank中取出序列后，用codonw进行在线分析
•
同义密码子相对使用度（Relative synonymous codon usage， RSCU）：它是指对于某一特定的密码子，在编码对应氨基酸的 同义密码子间的相对概率，去除了氨基酸组成对密码子使用的影 响。该值的计算方法为某一密码子所使用的频率与其在无偏使用 时预期频率之间的比值，如果密码子的使用没有偏好性，该密码 子的RSCU值等于1，当某一密码子的RSCU值大于1时，代表该 密码子为使用相对较多的密码子，反之亦然 。
表5 序列TGGAAATAAAACGTAAGTAG的3字码值和位置(Karlin, 1983)
四、RNA二级结构预测
尽管现有一些RNA折叠程序可以预测RNA二级结构，但这类分析 仍然是一门艺术。RNA折叠有助于找出RNA分子中可能的稳定茎区， 但对给定的RNA分子来说，这一结果的生物学意义究竟有多大，还 是一个未知数。即使有此局限性，二级结构的预测还是有助于找出 mRNA控制区以及RNA分子中可能形成稳定折叠结构的区段。 在线的有： mfold /?q=mfold RNAfold http://rna.tbi.univie.ac.at/cgi-bin/RNAfold.cgi SFold /cgi-bin/index.pl
• 如图
• 结果如下：
• 同样，可计算出密码子适应指数：
• Sequence: AY047586.1 CAI: 0.109
• 用chips计算出有效密码字数： • # CHIPS codon usage statistics Nc = 48.082
• 密码子适应指数( Codon adaption index , CAI ) • 该指数以一组具高表达水平的基因为参考, 测量某一个基因的密码子偏 好情况和这些高表达基因密码子偏好情况的接近程度, 如果一个基因完 全使用高表达基因中所用的密码子, 则其 C AI 值为 1。目前这个指数已 被广泛用来预测基 因 的表达水平。 • 有效密码子数 ( Effective Number of Codon ,Nc) • C AI 测量的是某个基因所用的密码子与高表达基因所用密码子的接近程 度 。 和 C AI 不同 ,Nc测量的是某个基因的密码子偏好程度 , 如果一个 基因平均使用每一个密码子 ,则其 Nc 为 61 ,如果一个基因只使用每组同 义密码子中的一个 ,则其 Nc 为 20 。理论上讲 ,一个具有低 C AI 的基 因也可以同时具有低 Nc 值 ,换句话说 , 该基因具有较强的密码子偏好性 ,只不过其偏向的并不是高表达基因所用的密码子 。
SacI Hind III Xba I
Sac I Cloning site Plasmid vector Hind III XbaI
18
19
20
二．碱基相邻频率
分析DNA序列的主要困难之一是碱 基相邻的频率不是独立的。碱基相 邻的频率一般不等于单个碱基频率 的乘积
例： 鸡血红蛋白β链的mRNA编码区的438个碱基
/tools/pi_tool.html
16
酶切位点分析
只要进行基因工程利用必须用到各种限制性内切酶
如 GGATCC
BamHI
17
进行酶切位点分析的时候，对于构建载体，我们需要知 道的信息是你的序列中有/没有某个酶的位点？ 为什么？
如果答案是“有”，是什么情况？“没有”又是什么情 况？
• 同义密码子(Synonymous Codons)：编码同一氨基酸 的密码子。
• 在蛋白质编码过程中, 某一物种或某一基因通常倾向 于使用一种或几种特定的同义密码子, 这种现象称为 同义密码子的使用偏性(Synony mous Codon Usage Bias) • 研究密码子使用偏性的意义： • （一）作为预测真核生物核糖体在细胞内定位的一种 手段 ，通过比较核基因编码的核糖体蛋白和线粒体基 因编码的核糖体蛋白上密码子使用模式的差异来预测 未知蛋白的基因所在基因组位置。
表1 九种完整DNA序列的碱基组成
表2 人类胎儿球蛋白基因不同区段的碱基组成
7
序列组成分析
8
A/G/C/T的组成，尤其是G+C含量的预测（进化？探针设计？）
9
10
序列组成分析
11
序列组成分析
12
蛋白分子量和等电点
13
蛋白分子量和等电点
14
蛋白分子量和等电点
15
蛋白质分子量/等电点预测 online Compute pI/MW
• GC 和 GC3s
• G C 测量的是基因中 G 和 C 的含量 。G C 3s 则计算密码子第三个碱基 中出现 G 或 C 的频率 。一般认为这两个因素对基因的密码子选择有重 要影响。 • GC content – 不同物种GC含量变化很大 – 识别基因水平转移，判断外源基因 GC skew – (G-C)/(G+C)% – 预测细菌或古细菌复制起点
图1 鸡β球蛋白基因编码区的DNA序列 (GenBank：CHKHBBM，记录号J00860)
表3 图1鸡β球蛋白基因序列的相邻碱基分布
在编码区，存在某种约束来限制DNA序列编码氨基酸。 在密码子水平上，这一约束与碱基相邻频率有关。 表4列出了遗传密码和图1序列中各密码子数量。尽管 数目很小，难以作出有力的统计结论，但编码同一氨基 酸的不同密码子(同义密码子)好像不是等同存在的。这 种密码子偏倚必定与两碱基相邻频率水平有关。 表4还清楚地表明，由于密码子第3位置上碱基的改变 常常不会改变氨基酸的类型，因而对第3位置上碱基的约 束要比第 2位碱基小得多。
计算字码值。这些值的取值范围为1到4k
例如：5字码TGACC的值为
1+3×44+2×43+0×42+1×41+1×40=459。可先从低k值的字码 开始搜索。记录序列中每一个位置k字码的字码值。只有在发现k 字码长度重复的那些位置考虑进行长度大于k的字码搜索。
序列TGGAAATAAAACGTAAGTAG中所有碱基2字码(k=2) 的初始位置和字码值。对于完全重复、长度大于2的同向重 复或亚序列的搜索可只限于2字码重复的初始位置。 在本例中只有4个重复的2碱基重复序列。例如，在位置4、 5、8、9、10和15均发现了字码值为1的碱基重复序列。 从有重复的2碱基为起点的3字码值中发现字码值为1、45 和49的序列有重复；以每一重复的3碱基为起点的4字码搜 索未能发现更长的重复序列。
一种典型的真核蛋白质编码基因的结构示意图。其编码序列（外显子）是 不连续的，被非编码区（内含子）隔断。
所谓基因区域预测，一般是指预测DNA序列 中编码蛋白质的部分，即外显子部分。 不过目前基因区域的预测已从单纯外显子预 测发展到整个基因结构的预测。这些预测综合 各种外显子预测的算法和人们对基因结构信号 (如TATA盒等)的认识，预测出可能的完整基因
• •
其中，n表示这个密码子所代表的氨基酸的同义密码子种类数目(1<n) x代表第i个密码子的出现次数。RSCU是衡量密码子偏性较直观的一个 参数。
• 结果如下：
• 利用rscu计算密码子Franction和Frequency。 • Franction：各个密码子在编码该氨基酸的密码子中所占的比例。 • Frequency：该密码子在编码总基因密码子中出现的频率。
27
什么是HMM? 对于给定的核苷酸序列，我们在位置p处出现的概率依赖于其 后的核苷酸序列。即任何一个核苷酸的出现并不是完全独立的。 大家只要知道HMM是目前生物信息学中应用非常广泛的概率 论模型，广泛应用于基因识别，其基本原理基于任何一个序 列的出现都不是独立的。