实验三蛋白序列比对到基因组

实验三利用BLAST的数据库比对分析2012454116郑俊昌一、实验目的1、学习BLAST序列相似性网络核酸蛋白数据库比对方法2、进行网络核酸蛋白数据库基因相似性分析二、实验内容1、BLAST工具介绍BLAST® (Basic Local Alignment Search Tool)工具是用查询的DNA或蛋白质序列与所以可能的序列数据库进行相似性搜索的多个程序。

BLAST程序运行速度快，打分合理，容易辨认出真正的匹配与随机背景的不同。

BLAST不仅可以进行局部亦可以进行全局搜索，易于发现一些分隔的相似区段。

BLAST的功能：BLAST对一条或多条序列(可以是任何形式的序列)在一个或多个核酸或蛋白序列库中进行比对。

BLAST还能发现具有缺口的比对上的序列。

BLAST可处理任何数量的序列, 包括蛋白序列和核算序列; 也可选择多个数据库但数据库必须是同一类型的, 即要么都是蛋白数据库要么都是核酸数据库。

下面介绍5个BLAST分析的程序：（1） BLASTP是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。

库中存在的每条已知序列将逐一地同每条所查序列作一对一的序列比对。

（2） BLASTX是核酸序列到蛋白库中的一种查询。

先将核酸序列翻译成蛋白序列（一条核酸序列会被翻译成可能的六条蛋白即六框翻译），再对每一条作一对一的蛋白序列比对。

（3） BLASTN是核酸序列到核酸库中的一种查询。

库中存在的每条已知序列都将同所查序列作一对一地核酸序列比对。

（4） TBLASTN是蛋白序列到核酸库中的一种查询。

与BLASTX相反，它是将库中的核酸序列翻译成蛋白序列，再同所查序列作蛋白与蛋白的比对。

（5） TBLASTX是核酸序列到核酸库中的一种查询。

此种查询将库中的核酸序列和所查的核酸序列都翻译成蛋白质（六框翻译），这样每次比对会产生36种比对阵列。

2、连接NCBI进行BLAST相似性分析BLAST可以通过登录NCBI的BLAST服务器进行，也可以下载BLAST程序及相关数据库后进行本地BLAST分析。

核酸\蛋白序列比对分析生物技术02级021402198 曾彪摘要生物信息学——是一门新兴的交叉学科，是采用计算机技术和信息论方法研究蛋白质及核酸序列等各种生物信息的采集、存储、传递、检索、分析和解读的科学，是现代生命科学与计算机科学、数学、统计学、物理学和化学等学科相互渗透而形成的交叉学科。

核酸与蛋白质序列分析是生物信息学的基本研究方法。

核酸与蛋白质序列分析是生物信息学的基本研究方法。

关键词核酸/蛋白质序列分析生物信息数据与查询序列比较DNA芯片质谱隐马尔可夫模型正文人类基因组计划完成了人类基因组的测序与分析工作，也积累了大量的核酸和蛋白质序列数据，从而导致了分子数据库的建立。

分子生物学家在此基础上依靠计算机进行核酸和蛋白质序列分析。

大量生物学实验的数据积累，形成了当前数以百计的生物信息数据库。

它们各自按一定的目标收集和整理生物学实验数据，并提供相关的数据查询、数据处理。

这些生物信息数据库可以分为一级数据库和二级数据库。

一级数据库的数据都直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步整理。

国际上著名的一级核酸数据库有Genbank数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等；蛋白质序列数据库有SWISS-PROT、PIR等；蛋白质结构库有PDB等。

国际上二级生物学数据库非常多，它们因针对不同的研究内容和需要而各具特色，如人类基因组图谱库GDB、转录因子和结合位点库TRANSFAC、蛋白质结构家族分类库SCOP等等。

要在如此庞大的数据库中找到所需要的目标序列，必须建立数据库查询系统。

数据库查询（也称为数据库检索）是指对序列、结构以及各种二次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找。

常用的数据库查询系统有Entrez, SRS等。

数据库搜索是指通过特定的序列相似性比对算法，找出核酸或蛋白质序列数据库中与检测序列具有一定程度相似性的序列。

生物信息学中的常见数据处理问题与解决方案生物信息学是一门研究利用计算机科学和统计学方法来处理生物学数据的学科。

在生物信息学的研究中，数据处理是一个至关重要的环节。

本文将探讨生物信息学中常见的数据处理问题，并提供相应的解决方案。

一、序列比对序列比对是生物信息学中最基础、最常用的数据处理方法之一。

它用于将一个序列与一个或多个参考序列进行比较，从而找到相似性和差异性，并推导出序列的结构和功能信息。

序列比对在基因组测序、蛋白质结构预测、系统发育研究等领域中都广泛应用。

常见问题与解决方案：1. 高通量测序数据处理高通量测序技术的发展使得测序数据量爆发性增长，这对数据处理提出了巨大挑战。

处理海量测序数据需要高效的算法和强大的计算能力。

常用的解决方案包括使用并行计算技术、使用分布式计算系统和云计算平台等。

2. 多序列比对的准确性和速度多序列比对是生物信息学中的一个重要任务，用于研究不同物种之间的基因组差异和进化关系。

然而，多序列比对的准确性和处理速度一直是困扰研究人员的问题。

为了提高准确性和速度，研究人员使用了多种优化算法，如动态规划算法、近似比对算法和并行计算算法等。

二、基因表达谱分析基因表达谱分析用于研究在不同组织和环境条件下基因的表达水平和调控机制。

它在疾病诊断、药物研发和农业改良等领域中有广泛应用。

常见问题与解决方案：1. 数据质量控制基因表达谱分析中，数据质量控制是一项至关重要的工作。

由于实验误差、样本处理差异等因素的影响，原始数据可能存在噪声和偏差。

为了提高数据的信噪比，研究人员通常采取数据过滤、归一化和标准化等预处理方法。

2. 数据分析和解释基因表达谱分析产生的数据通常是一个庞大的矩阵，需要进行聚类、差异分析、富集分析等复杂的统计分析。

为了方便数据的分析和解释，开发了一系列用于基因表达谱分析的工具和软件，如R、Bioconductor和DAVID等。

三、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是生物信息学中的一项重要任务，可以通过预测蛋白质的三维结构来揭示其功能和相互作用。

南方医科大学实验报告
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。
RBP4（NP_006735），前列腺素D2合成酶（NP_000945）
载脂蛋白D（NP_001638），前列腺素D2合成酶（NP_000945）
•双序列比对RBP4的直系同源蛋白：人（NP_006735），小鼠（NP_035385.1），大鼠（NP_037294.1）。
3，点阵法
序ห้องสมุดไป่ตู้1自身比对
1 AAGGTCAGGAACAAAGAAACAGCTGAATACCAAACAGGATATCTGTGGTAAGCGGTTCCT
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。
–比对全部采用默认参数。
–结果用截图。
–没有显著相似的注明“No significant similarity found”即可。
•2，双序列比对RBP4的直系同源蛋白：人（NP_006735），小鼠（NP_035385.1），大鼠（NP_037294.1），并对各自核酸进行两两比对。