序列比对

序列比对名词解释序列比对，又被称为序列比对分析，是一种分析生物序列相似性的算法，能够比较并对比不同物种之间的 DNA蛋白质序列，以及用于识别和研究共同特征等。

这是一种运用统计学原理的分析方法，能够发现和比较生物物种的进化关系，从而对比其基因组的序列和结构的相似性。

序列比对的原理是，两个序列通过字符匹配单元来评估两个序列的相似性。

两个序列都会被分解成许多小段，这些小段中的字符将会被比较。

这个过程被称为“匹配盒”，他们使得比较更加精确。

这个算法也使用一种叫做全局算法的系统，用于将两个序列中所有的字符串串连接起来，比较它们之间的相似性。

要使用序列比对，需要使用一种特定的算法，这个算法可以计算出两个序列的相似性。

这个算法可以使用非常复杂的方法，也可以使用经典的比较算法，比如Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法、BLAST算法等。

序列比对常常被用来进行基因组学分析，可以用来分析DNA序列、蛋白质序列，也可以用来分析特定基因的变异性。

序列比对可以帮助研究者发现某些基因的Protein的特定变体，这也可以帮助研究者更进一步地了解这些基因的功能。

序列比对还可以被用于进化分析，可以比较和分析某些物种的基因组，寻找它们在进化过程中的变化。

序列比对也可以用来研究生物物种之间的相似性，可以用来了解它们的系统进化关系。

序列比对也可以用于识别特定的DNA结构，如DNA序列中出现的特定序列，可以帮助研究者识别出重要的基因序列。

此外，序列比对还可以帮助研究者发现特定序列中引入的错误，这对研究者分析基因组序列特征非常关键。

综上所述，序列比对是一种非常重要的算法，可以应用于基因组学、进化学和生物物种比较研究等领域。

它可以帮助研究者比较不同物种的序列或比较一个物种序列的变异性，并根据得出的结果来了解它们的进化关系和进化机制。

也可以用来发现基因组中的特征和错误，这极大地丰富了基因组学的发展。

第三章序列比对1 序列比对的概念序列比对的定义是：根据特定的计分规则，两个或多个符号序列按位置比较后排列，尽可能反映序列间的相似性，这一过程称为序列比对。

2 序列比对的意义生物信息学形成早期的主要研究内容就是序列比对，而当时序列比对研究的课题主要是生物大分子的进化。

核酸序列与蛋白质序列的突变是经实验证明的生物学现象，而现代生物学认为正是这种生物大分子序列的不断变化形成了生物进化的分子基础。

即在地质年代早期的地球生物中的核酸、蛋白质等序列经过几十亿年的演变后，成为了现今极其多样化的生物大分子序列。

我们并不知道这些分子序列祖先演化的实际过程，但可以找到现存序列的相似性，根据相似性去推导演化的过程。

正是通过序列比对找出序列之间的相似性。

序列比对找到的是相似性，可用这相似性去进行同源性分析。

后文所讲到的分子系统发育分析，就是通过序列比对，再进行聚类分析，然后依据所得结果确定被测分子序列的亲缘关系，构建进化树。

序列比对的一个用途就是用于搜索相似序列。

当你获得一段DNA序列或氨基酸序列后，发现对它一无所知时，可以在核酸序列数据库中搜索关于这一序列的信息，一个有效的方法是采用比对算法在数据库中找到一系列与该序列有相似性的序列，并按相似程度由高到低排列。

现在应用的多个序列搜索软件的本质差异基本上是比对算法的差异，随着数据库规模的扩大，对快速搜索的要求越来越高，而优化比对算法是解决问题的方案之一。

在基因组测序中，序列比对更是有重要作用。

基因组测序一般要将若干个拷贝的长核酸序列打断成有重叠区域的许多小片断，测序仪对小片断进行测序，然后把已知碱基排列顺序的小片断用比对算法找到有重叠区的另外的片断，把它们边接起来还原成原来的长核酸序列，得到长核酸序列的碱基排列顺序。

序列比对还可以寻找序列中的特定位点。

当一个基因的某一位点发生突变时，它与原基因进行比对时就能发现这个位点，这在寻找致病基因时尤为重要。

同时，通过比对，可找出不同序列间一些保守性的区域，它们可能行使重要的功能。

第二节序列比对1引言序列比对是生物信息学的基本组成和重要基础。

序列比对的基本思想是，基于生物学中序列决定结构，结构决定功能的普遍规律，将核酸序列和蛋白质一级结构上的序列都看成由基本字符组成的字符串，检测序列之间的相似性，发现生物序列中的功能、结构和进化的信息。

序列比对包括双序列比对(pair alignment)和多序列比对(multiple alignment)，主要有三个方面的应用。

1．序列功能预测：了解未知序列和已知序列的相同和不同点，可以推测未知序列的结构和功能。

2．分子进化分析：通过多序列比对，分析序列的相似性，判别序列之间的同源性，推测不同序列在结构、功能以及进化上的联系，进行分子进化上的研究。

3．搜索序列数据库，找到已发布的相似性和同源性序列。

值得注意的是，在分子生物学中，DNA或蛋白质的相似性是多方面的，可能是核酸或氨基酸序列的相似，可能是结构的相似，也可能是功能的相似。

一级结构序列相似的分子在高级结构和功能上并不必然有相似性，反之，序列不相似的分子，可能折叠成相同的空间形状，并具有相同的功能。

一般的序列比对主要是针对一级结构序列上的比较。

序列和结构之间的比对方面也已经有不少研究，有兴趣的读者可以参考“文献“中的”序列和结构之间的比对“部分。

1部分内容取自Ｗeir B．S．Genetic Data AnalysisⅡ—Methods for Discrete Population Genetic Data， Sunderland：Sinauer Associates Inc．Publishes，1996双序列比对双序列比对的算法主要分为两类：1．整体比对(global alignment)从全长序列出发，考虑序列的整体相似性，即。

Needleman-Wunsch算法是一种经典的基于动态规划的整体比对算法，其最佳比对中包括了全部的最短匹配序列。

2．局部比对(Local alignment)考虑序列部分区域的相似性，即有时两个序列总体并不很相似，但某些局部片断相似性很高。

常用序列比对
常用的序列比对方法包括：
1. 双序列比对：将两个序列进行比对，找到它们之间的相似性和差异性。

这是最基本的序列比对方法，常用于基因序列比对、蛋白质序列比对等。

2. 多序列比对：将多个序列进行比对，找到它们之间的共同特征和差异性。

这可以帮助研究人员发现不同物种或不同基因之间的进化关系。

3. 局部比对：在双序列或多序列比对中，只比较其中的一部分序列，而不是整个序列。

这种方法常用于寻找特定区域的相似性，例如蛋白质结构域的比对。

4. 动态规划比对：这是一种基于动态规划算法的比对方法，通过计算不同位置的相似性得分来找到最优比对。

这种方法可以有效地处理长序列比对，并在时间和空间复杂度上具有较好的性能。

5. Smith-Waterman 比对：这是一种经典的局部比对方法，通过在比对过程中引入空位罚分来处理插入和删除操作。

Smith-Waterman 比对常用于生物信息学领域，如基因序列比对和蛋白质序列比对。

6. 启发式比对：一些基于启发式规则的比对方法，如BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）和 FASTA，通过使用索引和搜索算法来加速比对过程。

这些方法常用于大规模数据库搜索和序列相似性分析。

这些序列比对方法在不同的应用场景中具有各自的优势和适用范围。

选择合适的比对方法取决于具体的需求和问题的特点。

序列比对定义
序列比对是一种对两个或多个基因序列、蛋白质序列或其他生物学序列进行比较和分析的方法。

序列比对可以帮助我们识别出物种之间的相似性和差异性，以及研究生物分子进化和功能的关系。

在序列比对中，我们通常使用一种叫做“算法”的数学方法来对比较的序列进行配对。

这些算法可以根据序列中的相同字母、相近字母、缺失字母和插入字母来进行匹配和比对。

一般来说，序列比对时我们采用的算法包括全局比对、局部比对和相似性比对。

全局比对是一种将两个序列的整个长度进行比较的方法。

这种方法可以有效地找出两个序列在结构上的相同之处，但是也会忽略掉一些位于序列中的局部变异。

局部比对不同于全局比对，他将两个序列中相似的局部片段进行匹配和比对，忽略掉其中的不同之处。

这种方法常用于检测蛋白质序列中的保守结构域或一些重要的氨基酸。

相似性比对则是一种将两个或多个序列中相似的地方进行比较的方法。

这种方法可以检测到序列中的不同速率区域发生的进化过程，并识别物种之间的关系。

通过序列比对，我们可以揭示基因、蛋白质或者其他生物分子之间的演化规律，并进一步研究它们的功能和作用。

因此，序列比对已经成为现代生物学研究中必不可少的工具。

序列比对（Sequence Alignments ）总结Stefan Grünewald （贾壮总结）1. 序列比对分类序列比对用于比对基因碱基序列或蛋白质的氨基酸序列大致可以分成三类： ①全局比对（Global alignment ）研究两个给定的序列A 和B 的同源性。

②半全局比对（Semi-global alignment ）搜索序列B 是否在基因组A 中。

③局部比对（Local alignment ）寻找序列A 和B 同源性的区域（domain ），使用的最为广泛，因为多数情况下是A 的一个domain 与B 的某个domain 存在较高的同源性，并不是A 和B 整个序列，著名的BLAST （Basic Local Alignment Search Tool ）算法就是一种局部比对算法。

这三种序列比对方法使用了极为相似的算法，参考往年的考试类型是要求会手算的，下面会详细讲解；另外还存在一种叫Motif Finding 的方法，使用了完全不同的算法，实现起来也较为繁琐，会在最后简单讲解。

2. 序列比对基本概念序列比对使用了动态规划算法，基本理念是每一步最优，直到序列比对结束得到全局最优，再回溯（Backtrack ）得到最优的路径。

它的基本算法见式1，具体实现是在一张二维表中进行的（图1）。

D 就是图1中的二维表格，存放的是从开始到比对进行到 位置时的最优得分。

是比对的规则，也就是两个位点match 或mismatch 分别打多少分，对于蛋白质序列比对，还存在不同氨基酸被替换可能性大小，也就是所谓的PAM 或BLOSUM 等打分矩阵。

是指在序列B 上加入一个gap ，而 指加入gap 的打分值。

同理 是指在序列A 上加入一个gap ，而 指加入gap 的打分值。

3. 全局序列比对全局序列比对简单说就是序列A 和B 的每一个字符都要参与比对，图1给出一个全局比对的例子。

注意表格比序列A 多出一列，比序列B 多出一行，左下角数字总是0，其余格子里的数字按递推规则求出，比对从左下角一直进行到右上角。

序列比对名词解释序列比对是一种分析性处理方法，它可以用来比较和识别两个或更多的相关的生物序列。

它的基本原理是：从一组序列中比较出最相似的或最不相似的序列，从而推断出它们之间的相关性（比如亲缘关系）和差异（比如变异）。

序列比对技术在生物学中非常常用，因为不同的物种之间的遗传信息一般都存在一定的差异，而序列比对技术可以帮助研究者探索这些差异性。

比如，在序列比对中，研究者可以比较不同物种的基因序列，从而发现两个物种相似的基因，从而推断它们之间的进化关系。

另外，序列比对也可以用来对比两个基因序列来评估两个物种之间的相似性和不同性。

此外，序列比对还可以用来发现不同的基因型以及相关基因的遗传关系。

比如，研究者可以利用序列比对技术来比较两个染色体基因序列，从而发现不同的基因型或变异，以及基因之间的遗传关系。

序列比对技术可以使用多种不同的算法。

它也可以应用于不同的、甚至不同类型的序列，例如核苷酸序列（DNA）、氨基酸序列（蛋白质）、碳水化合物序列（糖）、脂肪酸序列（脂肪）等等。

它还可以用来比较全基因组（从小的基因组至大的基因组）和蛋白组（从单个蛋白质到多肽序列）。

序列比对技术是一种基于计算机计算的技术，也被称为生物信息学分析。

它结合了数据库技术和计算机编程技术，可以快速、高效地比较数以百万计的序列。

其中，最常用的序列比对算法包括FisherYates法、NeedlemanWunsch法、SmithWaterman法、Dynalignment法以及BLAST算法等。

总之，序列比对是一种非常有用的方法，可以帮助研究者快速、准确地推断两个以上的序列之间的差异以及相关性。

它被广泛应用于生物学研究中，包括基因组学、进化生物学和蛋白质组学等领域，为研究者提供了一种快速、精确、有效的分析方法。

生物信息学中的序列比对序列比对是生物信息学领域中最基本的分析方法之一。

它是比较两个或多个基因组序列（DNA，RNA或蛋白质序列）的相似性和差异性的过程。

序列比对是理解生物学系统、基因组演化和基因表达调控的首要步骤。

序列比对的基本原理是将两个序列对齐并找出它们之间的匹配点，然后计算匹配点的相似性得分。

这个匹配点是由共同的核苷酸或氨基酸构成的，它们在序列中与匹配序列中的对应位置相同。

比对后的即为相似区域或保守区域，区域中的差异基本上包括插入、缺失和突变。

这些区域可以揭示两个序列之间的进化关系或功能差异。

序列比对的应用十分广泛。

它可以用于比较同一物种不同个体或不同品系之间的基因组序列；也可以用于比较物种间的基因组序列，了解它们之间的差异，推测它们之间的进化历史。

此外，序列比对也可以用于寻找重复序列、反转转录转座子或功能相关的序列元件。

序列比对在生物信息学研究中的作用不可低估。

随着技术的不断发展，目前有很多序列比对的软件和工具可供选择。

这些工具的选择取决于所需的比对类型、计算资源和准确性。

传统的序列比对方法主要基于动态规划（DP）算法，例如Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。

这些算法可以找到最优的比对方案，但计算时间和计算资源的消耗较大。

因此，对于大规模基因组序列比对，这种方法变得不太可行。

随着第二代测序技术的发展，序列数据的数量迅速增加，有许多高通量的，快速且可扩展的序列比对工具被开发出来。

这些工具基于不同的比对策略，包括基于Hash函数、BWT（Burrows-Wheeler Transform）和FM索引的方法。

其中受到广泛应用的工具包括Bowtie2、BWA和STAR等。

除了传统的序列比对之外，还有一些新的比对方法——ribosome profiling（核糖体剖析法）。

核糖体剖析法是一种研究蛋白质翻译调控的技术，可以直接测量翻译过程中核糖体在mRNA 上的位置。

生物信息学中的序列比对与注释在现代科技的不断发展中，生物信息学作为一门交叉学科，正在为我们认识DNA序列、RNA序列以及蛋白质序列等生命分子提供着全新的视角。

其中，序列比对与注释是生物信息学研究的关键问题，也是生物学进一步理解生命现象的基础。

一、序列比对序列比对是生物信息学中非常重要的一个问题，其基本思想与方法是将两个或多个相关的序列按照一定的比对模型进行比较，以发现它们之间的相似性和差异性。

序列比对是生物信息学中的基础工作，它不仅能够帮助我们理解基因家族的进化关系，还可以为研究蛋白质的结构和功能提供重要的信息。

1. 比对算法目前常用的序列比对算法主要有Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法、BLAST算法和FASTA算法等。

其中，Smith-Waterman算法是一种局部比对算法，适用于比对较短的序列或相似度较低的序列。

它能够识别出两个序列之间的所有局部相似区域，并给出局部比对的得分。

Needleman-Wunsch算法是一种全局比对算法，适用于比对较长的序列或相似度较高的序列。

该算法通过动态规划的方式，找出两个序列之间的最优全局比对结果，并给出全局比对的得分。

BLAST算法和FASTA算法则属于序列比对的启发式算法，它们的比对速度较快，但其比对结果的置信度较低。

BLAST算法利用了生物序列中存在的局部同源区域，根据这些相似区域发现序列间的潜在同源篇幅。

而FASTA算法则是基于序列间的局部相似性进行比对，通过定义最大可允许误差和期望分值来提高比对速度。

2. 序列比对的应用序列比对在生物信息学中有着广泛的应用，它能够帮助我们理解生物进化、功能预测、分子诊断以及药物发现等方面的问题。

序列比对可以用于生物进化树的构建，它可以精确地测量不同物种之间的差异性和相似性。

比对进化相关的基因或蛋白质序列可以揭示它们之间的相互关系，帮助我们更好地理解生物的进化历程。

（2）功能预测序列比对可以用于预测蛋白质的功能。

最常见的比对是蛋白质序列之间或核酸序列之间的两两比对，通过比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者可能的分子进化关系。

进一步的比对是将多个蛋白质或核酸同时进行比较，寻找这些有进化关系的序列之间共同的保守区域、位点和profile，从而探索导致它们产生共同功能的序列模式。

此外，还可以把蛋白质序列与核酸序列相比来探索核酸序列可能的表达框架；把蛋白质序列与具有三维结构信息的蛋白质相比，从而获得蛋白质折叠类型的信息。

序列比对的理论基础是进化学说，如果两个序列之间具有足够的相似性，就推测二者可能有共同的进化祖先，经过序列内残基的替换、残基或序列片段的缺失、以及序列重组等遗传变异过程分别演化而来。

序列相似和序列同源是不同的概念，序列之间的相似程度是可以量化的参数，而序列是否同源需要有进化事实的验证。

在残基－残基比对中，可以明显看到序列中某些氨基酸残基比其它位置上的残基更保守，这些信息揭示了这些保守位点上的残基对蛋白质的结构和功能是至关重要的，例如它们可能是酶的活性位点残基，形成二硫键的半胱氨酸残基，与配体结合部位的残基，与金属离子结合的残基，形成特定结构motif的残基等等。

但并不是所有保守的残基都一定是结构功能重要的，可能它们只是由于历史的原因被保留下来，而不是由于进化压力而保留下来。

因此，如果两个序列有显著的保守性，要确定二者具有共同的进化历史，进而认为二者有近似的结构和功能还需要更多实验和信息的支持。

通过大量实验和序列比对的分析，一般认为蛋白质的结构和功能比序列具有更大的保守性，因此粗略的说，如果序列之间的相似性超过30%，它们就很可能是同源的。

早期的序列比对是全局的序列比较，但由于蛋白质具有的模块性质，可能由于外显子的交换而产生新蛋白质，因此局部比对会更加合理。

通常用打分矩阵描述序列两两比对，两条序列分别作为矩阵的两维，矩阵点是两维上对应两个残基的相似性分数，分数越高则说明两个残基越相似。

因此，序列比对问题变成在矩阵里寻找最佳比对路径，目前最有效的方法是Needleman-Wunsch动态规划算法，在此基础上又改良产生了Smith-Waterman算法和SIM算法。