下载文档原格式
生物信息学中的多序列比对算法研究一、引言生物信息学是利用计算机及统计学方法来研究生物学问题的新兴领域。
在生物大数据时代，生物信息学的发展进入了一个快速发展的阶段。
在生物序列比对中，多序列比对（Multiple sequence alignment，MSA）是一个非常重要的问题。
多序列比对的研究及其算法的不断完善，对于研究生物学问题有着重要的意义。
二、多序列比对的定义多序列比对是指在多个序列之间查找相似性并对齐的过程。
在多种生物学研究中，多个同源或各异的序列的比对是相当常见和有意义的。
三、多序列比对的应用多序列比对在生物信息学中有着重要的应用，它可以用于以下几个方面：1. 生物系统学：由于多序列比对可以获得序列进化模型，因此多序列比对是解决生物系统学问题的重要工具。
2. 同源性分析：通过分析多序列比对结果，可以推断不同物种中相似序列的同源性，即是否来自于共同的祖先。
3. 结构预测：多序列比对可以用来预测蛋白质结构。
4. 动物分类学：由于时空因素影响，不同物种中的同源序列经过不同速率的进化，因此多序列比对的结果可以用于物种分类。
四、多序列比对的挑战多序列比对过程面临各种挑战，如序列长度、序列间差异、计算时间等。
序列长度：随着序列长度的增加，多序列比对算法的计算时间和空间开销也随之增加。
因此，序列长度的增加往往会给计算带来极大的压力。
序列间差异：多序列比对要求不同序列间具有相同或相似的部分，但同时要处理序列间差异性的问题，这增加了多序列比对的复杂度。
计算时间：多序列比对是一个复杂的计算问题，需要大量的计算时间和计算资源。
因此，如何降低计算时间和计算资源的开销也是多序列比对需要解决的问题。
五、多序列比对算法1. 基于局部比对的算法：局部比对算法是一种快速的多序列比对算法，该算法从每个序列的局部匹配开始，并在此基础上扩展。
其中，CLUSTALW算法就是一种基于局部比对的算法。
2. 基于全局比对的算法：全局比对算法是一种精确的多序列比对算法。
multiple sequence alignment 序列什么是多序列比对（multiple sequence alignment）？多序列比对是一种在生物信息学中常用的方法，旨在将多个相关的生物序列进行比较和对齐。
这些序列可以是DNA、RNA或蛋白质序列，它们可能来自不同物种、同一物种的不同亚种或同一家族中的不同成员。
多序列比对用于发现序列之间的相似性和差异性，从而揭示它们之间的功能和进化关系。
通过将多个序列对齐，我们可以识别出保守区域和变异区域，并从中推断出序列的共同祖先。
为什么要进行多序列比对？多序列比对在许多生物学研究领域中都是非常重要的工具。
首先，它可以帮助我们理解复杂的生物过程，比如蛋白质结构与功能之间的关系。
在多序列比对中，我们可以观察到在保守区域中存在相同的氨基酸或核苷酸，这暗示了它们在结构和功能上的重要性。
其次，多序列比对还可以帮助我们预测新序列的功能。
如果一个新的序列与已知的序列具有高度相似的区域，那么我们可以合理地假设它们在功能上可能是相似的。
还有，多序列比对对于生物进化研究也是至关重要的。
通过比较不同物种的序列，我们可以跟踪进化过程中的变化，并推断出它们的共同祖先。
多序列比对的方法实现多序列比对的方法有许多，其中最常用的方法是基于动态规划的方法，例如Clustal系列软件，如ClustalW和Clustal Omega。
这些算法通过优化一个得分函数，尽量使序列在各个位置上对齐。
动态规划算法的基本原理是通过计算一个得分矩阵，并利用矩阵中的值来选择最佳的序列对齐方式。
得分矩阵中的每个元素代表了相应位置上的比对得分，得分越高表示对齐得越好。
在进行序列比对时，动态规划算法考虑了多个因素，如序列的相似性分数、罚分矩阵（用于惩罚不同类型的差异）和间隙的惩罚分数（用于对齐中的间隙进行惩罚）。
通过调整这些参数，我们可以在比对过程中进行不同类型的优化。
此外，还有一些其他的多序列比对算法，如T-Coffee、MAFFT和MUSCLE 等，它们使用了不同的策略来解决比对问题。
生物信息学中的多序列比对方法生物信息学是一门研究生命科学数据的计算机科学学科，主要用于从大量基因组、蛋白质组、代谢组等生命组学数据中发现、分析和研究基因、蛋白质、代谢途径等生命过程的规律。
其中的多序列比对（Multiple Sequence Alignment，MSA）技术是一个比较重要的研究方法，其主要应用于多种生物信息学研究方向，如物种分类、基因结构和功能研究、蛋白质结构和功能研究等。
本文就生物信息学中的多序列比对方法进行简要介绍。
一、多序列比对的意义及难点多序列比对是将多条生物序列进行比对，在把它们对齐之后确定它们之间的共同位点及其差异位点的过程，从而分析出序列间的相似性和异质性等结构、功能上的关联。
这一过程主要分为四步：选择序列、生成比对矩阵、进行比对分析和生成比对结果。
通过多序列比对可以揭示序列进化、注释微小RNA、寻找共同结构域、定位功能残基等关键性生物学问题。
多序列比对的难点主要包括以下几个方面：（1）大数据量。
由于生物序列的数据量是非常庞大的，比如对于人和马之间的比对，需要对他们的约3000万个碱基进行比对，而且每个人的基因组或每个生物的蛋白质组都是高度复杂和大量重复的，因此进行多序列比对的计算复杂度非常大，需要使用高效的计算方法，充分利用计算资源。
（2）序列多样性。
生物序列相互之间具有高度的多样性，包括同一物种内的不同个体、不同物种之间的比对和不同基因家族的比对等，这些差异给多序列比对带来很大的挑战，需要使用不同的比对算法、策略和参数，才能得到最优的结果。
（3）精度和可信度。
生物序列不同的比对方法可能会得到不同的结果，因此必须对比和评估多种方法的参数和性能指标，同时要考虑到数据的来源、质量和格式等，以提高比对结果的精度和可信度。
（4）效率和实时性。
多序列比对通常是大数据、高计算量的任务，因此需要使用高性能计算环境或分布式计算架构，同时要考虑到任务的时间复杂度、并行度和负载均衡等问题，从而提高比对效率和实时性。
1.以下哪一个是mRNA条目序列号：A. J01536B. NM_15392C. NP_52280D. AAB1345062.确定某个基因在哪些组织中表达的最直接获取相关信息方式是：A.UnigeneB. EntrezC. LocusLinkD. PCR3.一个基因可能对应两个Unigene簇吗？■可能 B. 不可能4.下面哪种数据库源于mRNA信息：■dbEST B. PDB C. OMIM D. HTGS5.下面哪个数据库面向人类疾病构建：A. ESTB. PDB ■. OMIM D. HTGS6.Refseq和GenBank有什么区别：A. Refseq包括了全世界各个实验室和测序项目提交的DNA序列B. GenBank提供的是非冗余序列■. Refseq源于GenBank，提供非冗余序列信息D. GenBank源于Refseq7.如果你需要查询文献信息，下列哪个数据库是你最佳选择：A. OMIMB. Entrez ■PubMed D. PROSITE8.比较从Entrez和ExPASy中提取有关蛋白质序列信息的方法，下列哪种说法正确：A. 因为GenBank的数据比EMBL更多，Entrez给出的搜索结果将更多B. 搜索结果很可能一样，因为GenBank和EMBL的序列数据实际一样■搜索结果应该相当，但是ExPASy中的SwissProt记录的输出格式不同9.天冬酰胺、色氨酸和酪氨酸的单字母代码分别对应于：■N/W/Y B. Q/W/Y C. F/W/Y D. Q/N/W10.直系同源定义为：■不同物种中具有共同祖先的同源序列B. 具有较小的氨基酸一致性但是有较大的结构相似性的同源序列C. 同一物种中由基因复制产生的同源序列D. 同一物种中具有相似的并且通常是冗余的功能的同源序列11.下列那个氨基酸最不容易突变：A. 丙氨酸B. 谷氨酰胺C. 甲硫氨酸■半胱氨酸12.PAM250矩阵定义的进化距离为两同源序列在给定的时间有多少百分比的氨基酸发生改变：A. 1%B. 20%■. 80% D. 250%13.下列哪个句子最好的描述了两个序列全局比对和局部比对的不同：A. 全局比对通常用于比对DNA序列，而局部比对通常用于比对蛋白质序列B. 全局比对允许间隙，而局部比对不允许C. 全局比对寻找全局最大化，而局部比对寻找局部最大化■全局比对比对整体序列，而局部比对寻找最佳匹配子序列14.假设你有两条远源相关蛋白质序列。
![[理学]多序列比对](https://img.taocdn.com/s1/m/48a95d540975f46527d3e1f0.png)
NCBI使用指导1. 什么是NCBINCBI（National Center for Biotechnology Information）是美国国家生物技术信息中心，是一个提供生物信息学相关服务的综合性数据库和资源平台。
NCBI的目标是收集、存储和分析全球生命科学研究数据，并为科学家和研究人员提供免费的访问和使用。
2. 注册和登录要使用NCBI提供的服务，首先需要注册一个账号。
在NCBI的官方网站上找到注册页面，填写相应的信息并创建账号。
注册成功后，可以使用注册邮箱和密码登录。
3. 常用功能介绍3.1 数据库搜索NCBI提供了多个数据库，包括PubMed、GenBank、BLAST等。
在首页可以看到这些数据库的链接。
通过点击相应的链接，可以进入对应数据库进行搜索。
3.1.1 PubMedPubMed是一个包含生命科学和医学文献的数据库。
在PubMed上可以搜索相关文献，并获取摘要或全文。
使用方法： - 在搜索框中输入关键词，点击搜索按钮。
- 在搜索结果页面中可以按照时间、相关度等进行排序。
- 点击文章标题可以查看详细信息。
- 可以通过邮箱将文章发送给自己或他人。
3.1.2 GenBankGenBank是一个包含DNA序列和相关注释信息的数据库。
研究人员可以在GenBank中搜索并下载DNA序列。
使用方法： - 在搜索框中输入关键词，点击搜索按钮。
- 在搜索结果页面中可以按照时间、相关度等进行排序。
- 点击序列编号可以查看详细信息。
- 可以将序列下载到本地。
3.1.3 BLASTBLAST是一种用于比对DNA、RNA或蛋白质序列的工具，可以找到与输入序列相似的序列。
使用方法： - 在搜索框中输入待比对的序列。
- 选择相应的数据库和参数设置。
- 点击搜索按钮，等待比对结果。
3.2 数据上传与下载NCBI允许用户上传自己的数据，并提供了相应的工具和接口。
同时，用户也可以从NCBI下载他人共享的数据。
实验四用Clustal, MUSLCE 和T-Coffee 进行多条序列比对准备工作FASTA序列“>”之后加上物种和序列名称，然后加空位，方便在多序列比对过程中分清每条序列分别来自哪个物种。
1 clustalX将上述序列文件用英文命名，且其中无空格，在D盘下建立一个用英文命名的文件夹并将序列文件放在其中。
点击开始－>程序－>clustalX2－>clustalX2。
点主菜单File－>Load Sequence-选择你刚保存的序列文件，点打开设置两条序列、多序列比对及输出格式参数后：Alignment－>Alignment Parameters－>Pairwise Alignment Parameters；Alilgnment－>Alignment Parameters －>Multiple Alignment Parameters；Alignment－>Output Format Options1.1常规比对点击Aliglnment－>Do Complete Alignment。
此时出现一个对话框，提示比对结果保存的位置，在上一步选择了多少种输出格式，这里就会给出多少个文件的路径。
点OK 即可。
比对结束后生成的aln文件是多条序列比对的结果，推荐用notepad++打开浏览。
*对应的是完全匹配的列，保守替换（理化性质高度相似氨基酸之间的替换）用：表示，有一定保守的替换用.表示，如果下方没有标识，说明这列为非保守替换。
生成的dnd文件是比对过程中利用NJ方法生成的进化树（guide tree），可以用Figtree软件浏览。
1.2、迭代比对选择Alignment－>iteration－>iterate each alignment step（或iterate final alignment），然后再点击Aliglnment－>Do Complete Alignment进行比对。
蛋白质msa算法
蛋白质多序列比对(Multiple Sequence Alignment, MSA)是一种重要的生物信息学算法，用于研究蛋白质序列的相似性和差异性，从而揭示蛋白质的结构和功能信息。
以下是一些常用的蛋白质多序列比对算法：
1. Clustal算法：这是一种经典的蛋白质多序列比对算法，其基于动态规划的方法来寻找最佳的比对方式。
该算法可以处理多个序列之间的全局或局部比对，并且可以处理序列之间的插入和删除操作。
2. Muscle算法：Muscle算法是一种基于概率模型的蛋白质多序列比对算法，它通过估计序列之间的进化关系来构建比对。
该算法采用了迭代的方法，逐步优化比对的得分和序列的进化模型。
3. T-Coffee算法：T-Coffee算法是一种整合了多种比对方法的蛋白质多序列比对算法。
该算法可以综合利用局部比对和全局比对的结果，提高比对的准确性和覆盖度。
T-Coffee算法还能够处理缺失序列和多个序列之间的插入和删除操作。
4. MAFFT算法：MAFFT算法是一种基于最大似然估计的蛋白质多序列比对算法。
该算法采用迭代的方法，逐步优化比对的得分和序列的进化模型。
MAFFT算法具有较高的比对精度和计算效率，被广泛应用于生物信息学领域。
5. Dialign算法：Dialign算法是一种基于对齐概率模型的蛋白质多序列比对算法。
该算法采用动态规划的方法来寻找最佳的比对方式，并利用概率模型来估计序列之间的进化关系。
Dialign算法的比对结果
较为准确，尤其适用于处理具有较大差异的序列比对问题。
以上算法各有特点，可根据具体需求选择适合的方法进行蛋白质多序列比对。
■一、选择题:1.以下哪一个是mRNA条目序列号： A. J01536■. NM_15392 C. NP_52280 D. AAB1345062.确定某个基因在哪些组织中表达的最直接获取相关信息方式是：■. Unigene B. Entrez C. LocusLink D. PCR3.一个基因可能对应两个Unigene簇吗？■可能 B. 不可能4.下面哪种数据库源于mRNA信息：■dbEST B. PDB C. OMIM D. HTGS5.下面哪个数据库面向人类疾病构建： A. EST B. PDB ■. OMIM D. HTGS6.Refseq和GenBank有什么区别： A. Refseq包括了全世界各个实验室和测序项目提交的DNA序列B. GenBank提供的是非冗余序列■. Refseq源于GenBank，提供非冗余序列信息D. GenBank源于Refseq7.如果你需要查询文献信息，下列哪个数据库是你最佳选择： A. OMIM B. Entrez ■PubMed D. PROSITE8.比较从Entrez和ExPASy中提取有关蛋白质序列信息的方法，下列哪种说法正确：A. 因为GenBank的数据比EMBL更多，Entrez给出的搜索结果将更多B. 搜索结果很可能一样，因为GenBank和EMBL的序列数据实际一样■搜索结果应该相当，但是ExPASy中的SwissProt记录的输出格式不同9.天冬酰胺、色氨酸和酪氨酸的单字母代码分别对应于：■N/W/Y B. Q/W/Y C. F/W/Y D. Q/N/W10.直系同源定义为：■不同物种中具有共同祖先的同源序列B. 具有较小的氨基酸一致性但是有较大的结构相似性的同源序列C. 同一物种中由基因复制产生的同源序列D. 同一物种中具有相似的并且通常是冗余的功能的同源序列11.下列那个氨基酸最不容易突变： A. 丙氨酸B. 谷氨酰胺 C. 甲硫氨酸■半胱氨酸12.PAM250矩阵定义的进化距离为两同源序列在给定的时间有多少百分比的氨基酸发生改变： A. 1% B. 20%■. 80% D. 250%13.下列哪个句子最好的描述了两个序列全局比对和局部比对的不同：A. 全局比对通常用于比对DNA序列，而局部比对通常用于比对蛋白质序列B. 全局比对允许间隙，而局部比对不允许C. 全局比对寻找全局最大化，而局部比对寻找局部最大化■全局比对比对整体序列，而局部比对寻找最佳匹配子序列14.假设你有两条远源相关蛋白质序列。
