序列比对与数据库搜索汇总

文章标题：Excel表格数据比对和查找的多种技巧及应用在日常的工作中，我们经常需要处理大量的数据，而Excel表格是其中最常用的工具之一。

在处理数据的过程中，数据比对和查找是非常重要的功能，可以帮助我们快速准确地找到需要的信息，进行数据分析和决策。

在本文中，我将共享几种常用的数据比对和查找技巧，并结合实际案例，帮助读者更全面、深入地掌握这些技巧的应用。

一、使用VLOOKUP函数进行精确匹配查找VLOOKUP函数是Excel中非常常用的查找函数，可以根据一个值在表格中查找另一个值。

它的基本语法为：VLOOKUP(lookup_value, table_array, col_index_num, [range_lookup])。

其中，lookup_value是要查找的值，table_array是要进行查找的表格区域，col_index_num是要返回的值所在的列数，range_lookup是一个可选参数，用于指定查找方式，FALSE表示精确匹配，TRUE表示模糊匹配。

举例来说，假设我们有一个销售数据表格，包括产品名称和销售额两列。

我们想要根据产品名称查找对应的销售额，可以使用VLOOKUP函数进行精确匹配查找。

=VLOOKUP(A2, $A$2:$B$100, 2, FALSE)这个公式的意思是在A2单元格中输入产品名称，然后在$A$2:$B$100表格区域中查找对应的产品名称，并返回销售额。

这样，我们就可以快速准确地找到需要的销售数据。

二、使用INDEX和MATCH函数进行灵活查找除了VLOOKUP函数外，INDEX和MATCH函数结合起来使用也是一种非常灵活的查找方法。

INDEX函数可以返回表格区域中的特定值，MATCH函数可以返回查找值在表格中的位置。

结合起来使用，可以实现灵活的查找功能。

举例来说，假设我们有一个客户反馈数据表格，包括客户尊称、反馈类型和反馈内容三列。

我们想要根据反馈类型和客户尊称查找对应的反馈内容，可以使用INDEX和MATCH函数进行灵活查找。

生物信息学中的序列比对工具对比总结序列比对是生物信息学中的核心技术之一，它是通过对比两个或多个生物序列的相似性和差异性来研究其结构、功能和演化关系的重要方法。

为了进行序列比对，科学家们开发了许多不同的序列比对工具。

本文将对一些常用的序列比对工具进行对比和总结。

1. BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)BLAST 是最常用的序列比对工具之一。

它可以在短时间内快速比对大量生物序列。

BLAST 提供了多种不同的比对算法，包括常见的BLASTN（nucleotide序列比对）和BLASTP（蛋白质序列比对）。

BLAST 的优点是速度快、易用性好，适用于快速筛选大量相似序列。

2. ClustalWClustalW 是多序列比对的常用工具之一。

它使用多重序列比对算法，将多个序列的相似部分按照最佳的方式对齐。

ClustalW 可以在网页界面或命令行中使用，对于中小规模的序列比对非常高效。

3. MUSCLE (MUltiple Sequence Comparison by Log-Expectation)与ClustalW 类似，MUSCLE 也是一种常用的多序列比对工具。

它采用较新的比对算法，能够更加准确和高效地进行大规模序列比对。

MUSCLE 的优点是能处理大量序列，且能够生成高质量的比对结果。

4. MAFFT (Multiple Alignment using Fast Fourier Transform)MAFFT 是一种高性能的多序列比对工具，其算法基于快速傅立叶变换。

它可以处理大规模序列，且比对结果质量高。

MAFFT还提供了许多可选参数，以满足用户对比对过程的个性化需求。

5. T-Coffee (Tree-based Consistency Objective Function for Alignment Evaluation)T-Coffee 是一种基于树的多序列比对工具，它利用树模型来提高序列比对的准确性。

实验二_数据库相似性搜索与序列比对实验二数据库相似性搜索与序列比对实验原理：数据库相似性搜索以两两序列比对为基础，将感兴趣的基因序列与序列数据库中的每个序列进行比较，鉴别出相似的序列。

搜索结果显示出与最佳匹配序列的对位排列及匹配记分。

序列数据库搜索对发现基因的功能非常有效。

fasta和blast是两个著名的用于数据库相似性搜索的软件包。

其中blast（basiclocala1ignmentsearchtool）基于局部比对的搜索工具，是一种启发式搜索算法服务软件，包括blastp，blastn，blastx，tblastn 和tblastx程序。

实验目的和要求：学习数据库相似性检索和序列比对的程序的使用，能够理解程序给出的结果，从中获取有关功能和结构的信息。

（1）要求学生使用所学的数据库检索方法检索数据库中的特定基因（2）掌握数据库相似性搜索工具blast的基本比对方法，参数设置及结果分析（3）掌握核酸和蛋白质序列的比对方法、参数设置和结果分析实验材料：未知核酸序列；未知氨基酸序列；SOD基因工具软件：（1）数据库检索工具Entrez一、利用blast中的special类下的aligntwosequences(bl2seq)比较人与老鼠的sod基因蛋白质序列的相似性程度（1）人类aab27818是通过NCBI 1的ntrez和小鼠3gtt_E的SOD基因氨基酸序列或登录号（SOD分为SOD1或SOD2等，检索时注意选择完全相同的SOD基因）搜索蛋白质数据库获得的。

（2）进入NCBI的blast网页，然后选择specializedlast下的align two sequences（bl2seq）程序来比较这两个序列（3）选择blastp子程序，将序列或登录号分别粘贴到序列框中（4）其他选项采用默认的设置，运行程序（5）分析结果，并回答以下问题NCBI的Entrez搜索中使用了哪些关键词？humanandsodmouseandsod人和小鼠SOD基因蛋白质序列的注册号是多少？人aab27818 1和鼠标3gtt_e两序列比对得到的一致性百分比和相似性百分比分别为多少？识别127/153（83%）阳性135/153（88%）两序列比对结果中哪些区域出现了gap?差距0/153（0%）二、利用specielizedblast的conserveddomain进行蛋白质保守结构域分析（1）进入ncbi的blast网页（2）选择specialize last to enter下的保守域超链接（3）在cazy数据库查找一个糖苷水解酶glycosidehydrolases（gh+学号），获得其蛋白质序列或蛋白质序列的genbank登录号aek59386.1（4）在保守域页面的输入框中输入糖苷水解酶的登录号或蛋白质（5），选择默认参数，点击提交进行提交分析（6）阅读得到的结果，点击各hit的超链接了解找到的结构域的功能（7）将结构域图形和表格记录在实验报告中三、利用blast在数据库中搜索不同物种的同源基因（1）利用文献检索工具检索clostridiumthermocellum嗜热梭菌与其纤维素降解功能相关的基因，例如糖苷水解酶glycosidehydrolases（gh+学号）或多糖裂解酶polysaccharidelyases(pls)或碳水化合物酯酶carbohydrateesterases(ces)等（2）利用ncbi的entrez检索该基因获得其核酸序列ab125373或者使用（2）中的蛋白质注册号通过NCBI数据库中的相关信息链接到核酸数据库，以获得基因的核酸注册号或序列（3）利用blastn进行数据库相似性搜索搜索其他微生物中的同源基因（4）分析blast结果，并回答以下问题检索获得基因名称是？chi19-1该基因的登录号是多少？ab125373进行blastn搜索的数据库选项为？nr请列出其他3-5种具有该基因及其同源基因的微生物的注册号？ap009493.1。

序列比对和数据库搜索引言在生物学的研究中,有一个常用的方法,就是通过比较分析获取有用的信息和知识。

达尔文正是研究比较了galapagos finches同其它一些物种的形态学特征，从而提出了自然选择学说。

今天，我们对基因和蛋白质序列进行比较，从本质上来讲是同达尔文一样，进行同样的分析，只不过更加精细，更加详尽。

在这个意义上，我们从核酸以及氨基酸的层次去分析序列的相同点和不同点，以期能够推测它们的结构、功能以及进化上的联系。

最常用的比较方法是序列比对，它为两个或更多个序列的残基之间的相互关系提供了一个非常明确的图谱。

在这一章，我们只讨论一下双重比对，即只比较两个序列，至于较多的序列即多序列比对，将在下一章介绍。

七十年代以来，DNA测序方法的飞速发展，极大地引发了序列信息量的扩增，从而使可供比较的序列数量呈现爆炸式增长。

分子生物学家应该意识到，将未知序列同整个数据库中的已知序列进行比较分析已经成为他们手中一个强有力的研究手段。

在过去的三十年里，即使不提及计算机的应用，序列比较的各种算法也已经发展得越来越迅速，也越来越成熟，已经能够跟上序列数据库增长的步伐。

今天，我们已经拥有一些小的模式物种的基因组的全序列，还拥有人类基因序列的一些较大的样品，我们已经进入比较基因组时代，也就是说，对两个物种进行全基因组序列比较已经不再是一个梦想。

序列比对的进化基础进行序列比对的目的之一是让人们能够判断两个序列之间是否具有足够的相似性，从而判定二者之间是否具有同源性。

值得注意的是，相似性和同源性虽然在某种程度上具有一致性，但它们是完全不同的两个概念。

相似性是指一种很直接的数量关系，比如部分相同或相似的百分比或其它一些合适的度量，而同源性是指从一些数据中推断出的两个基因在进化上曾具有共同祖先的结论，它是质的判断。

基因之间要么同源，要么不同源，绝不象相似性那样具有多或少的数量关系。

如图7.1所示，比较家鼠和小龙虾的同源的胰蛋白酶序列，发现它们具有41%的相似性。

生物信息学的基本原理与方法生物信息学是一门集生命科学、计算机科学和统计学于一体的跨学科领域，它在生物学研究中起着至关重要的作用。

生物信息学的基本原理和方法涉及到DNA、RNA和蛋白质序列的分析、基因表达的研究、进化分析以及生物系统的建模等诸多方面。

本文将介绍生物信息学的基本原理和方法，包括序列比对、基因预测、蛋白质结构预测、基因表达分析和进化分析等。

生物信息学的基本原理和方法之一是序列比对。

序列比对是通过比较DNA、RNA和蛋白质序列之间的相似性来推断它们之间的亲缘关系以及功能。

常用的序列比对方法有序列对比法和数据库搜索法。

序列对比法，如Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法，能够精确地找到两个序列之间的最佳匹配。

而数据库搜索法，如BLAST和FASTA，通过将待查询的序列与数据库中的已知序列比对，找到最相似的序列并作出推断。

除了序列比对，生物信息学中的基因预测也是一项重要的任务。

基因预测是指通过生物信息学的方法来预测基因的位置和功能。

常用的基因预测方法包括基于序列特征的方法和基于比对的方法。

基于序列特征的方法主要依赖于编码DNA或蛋白质的序列特征，如编码区和非编码区的序列组成、密码子偏好性等。

而基于比对的方法则将待预测的序列与已知基因序列进行比对，从而确定基因的位置和功能。

蛋白质结构预测是生物信息学中的另一个重要任务。

蛋白质的结构决定了其功能，因此预测蛋白质结构对于理解蛋白质的功能和相互作用机制至关重要。

蛋白质结构预测有两种主要方法：比较模拟和折叠模拟。

比较模拟方法基于已知结构的蛋白质进行比较，找到相似度较高的结构并预测目标蛋白质的结构。

而折叠模拟方法则通过计算机模拟蛋白质的折叠过程来预测其结构。

基因表达分析是生物信息学中另一个重要的研究方向。

基因表达分析可以揭示基因在不同组织、不同时期以及不同环境条件下的表达模式，从而帮助我们理解基因的功能以及生物体的发育和适应机理。