DNAsp5计算序列之间的Ka

DnaSP使用说明（翻译）2008-06-12 16:191. 打开DnaSP，出现动态DNA图像，点击画面任何一处即会静止，再点击又呈现动态；点file 标签，出现空白画面.--->2. 点file-open data file, 选择要打开的文件（FASTA, MEGA, NBRF/PIR,NEXUS and PHYLIP等格式）后，出现一个小窗口，描述了所打开序列数据的总的核苷酸数目，序列数目等。

点close,如果想在稍后重新打开这个窗口，可以点Display-Data info.--->3. Display-view data,查看对比序列.4. 计算核苷酸多态性：点Analysis-DNA polymorphism, 出现一个选项卡供选择要分析序列的全长或某一区段(Region to Analyze)和运算法则(options)等;如果想知道在整个序列的哪一段多态性较高，可以在sliding window点中compute进行选择。

如果只打开了一个序列，则会出现要求选择多个序列进行分析的提示框.-5. 中性检验点击Analysis-Tajima's test该检验的目的是鉴定目标DNA序列在进化过程中是否遵循中性进化模型。

大多数由自发突变造成的分子差异不会影响到个体适宜度，推论指出基因进化根本上是通过遗传漂变来实现的。

Tajima's D 统计将序列分离位点数和两两序列差异平均数的估计进行对比。

在固定规模的试验群体中，如果这两个估计值相等，则只存在遗传漂变；反之，则是存在另一种选择方式影响了群体基因序列。

Tajima's D 统计值为正值时说明序列进化方式为平衡选择，且有一些单倍型分化；负值时为负向选择。

（Tajima Test（Tajima’s D）是由日本学者Fumio Tajima在1989年提出的。

该检验的目的是鉴定目标DNA序列在进化过程中是否遵循中性进化模型。

dnasp的原理及应用1. dnasp的介绍dnasp是一种用于分析DNA序列数据的计算工具，它可以帮助研究人员从DNA序列中获得有关遗传变异、种群结构、种群历史、选择压力等信息。

这些信息对于进化生物学、系统学和种群遗传学等领域的研究非常重要。

2. dnasp的原理dnasp主要基于DNA序列的比较和统计分析来推断分子进化、种群历史和遗传变异。

它使用了多种统计方法和模型，包括核苷酸多样性、基因多样性、分子变异网络等。

dnasp的基本原理如下：•DNA序列的比较：dnasp根据DNA序列的同源性和差异性进行分析。

它可以比较不同个体、不同种群和不同物种之间的DNA序列，从而揭示它们之间的遗传关系，并推断它们的进化历史。

•统计分析：dnasp使用统计方法来计算DNA序列的多样性和变异程度。

通过统计分析，它可以确定DNA序列的基因型频率、等位基因频率和基因型分布，从而揭示遗传变异的程度和种群结构。

•模型推断：dnasp使用进化模型来推断DNA序列的进化过程和种群历史。

它可以根据DNA序列的突变模式和频率，推断突变率、种群大小、遗传漂变等参数，从而研究不同进化过程和选择压力。

3. dnasp的应用dnasp在生物学研究中有广泛的应用。

以下是dnasp的几个主要应用领域：3.1 种群遗传学dnasp可以用于研究自然种群和人口的遗传变异和种群结构。

它可以分析DNA序列的多样性和变异，从而揭示种群的遗传多样性、基因流动和分化程度。

这对于保护濒危物种、研究种群动态和推断迁移历史等方面非常重要。

3.2 进化生物学dnasp可以用于研究物种的起源和进化过程。

它可以推断DNA序列的进化树和进化距离，从而揭示物种之间的亲缘关系和进化模式。

这对于研究进化机制、物种形成和适应性进化等方面非常重要。

3.3 系统学dnasp可以用于研究不同物种和亚种的遗传差异和分类关系。

它可以比较DNA 序列的差异、分析基因组的结构和演化，从而确定不同物种和亚种之间的亲缘关系和分类地位。

利用DnaSP计算Ka/Ks
2012年09月29日⁄ Bioinformatics ⁄字号小中大⁄评论1 条⁄阅读2,037 次[点击加入在线收藏夹]前面已经分享了一篇文章介绍《使用DnaSP计算核苷酸多样性和单倍型多样性》，最近刚好在用DnaSP v5，在写一篇文章与大家分享一下利用DnaSP 计算Ka、Ks，即dN，dS。

第一步：打开主界面之后，在File里面读取比对好的基因核苷酸序列（DnaSP支持fatsa，phylip等多种格式）
第二步：设置编码区域与密码子。

在data这一栏里面，有一个Assign Coding Regions的选项，在这里设定一下编码区域的其实位置，如果提交的序列全是DNA序列，可以设置为从序列的起始到终止。

点击后提示是否需要设置其他编码区域，可以选择否。

另外还需要设置一下使用的密码子表，这一项需要在Assign Genetic Code这一栏来选择，这里面有目前所有的密码子表。

第三步：在Analysis里面有一个选项是Synonymous and NonSynomymous Substitutions，点击这项进行Ka，Ks（即dN，dS）分析。

第四步：执行完第三步后，会出现两个结果页面，其一是pair-wise的基因Ka，Ks值得列表，例如：
另一个是以文本的形式展现的，额外还有其他的信息。

（完整版）DNA碱基计算⽅法总结DNA碱基计算⽅法总结对于碱基计算的这类题⽬,主要是抓住⼏个基础关系.只要能掌握三个关系式,灵活运⽤这三个关系式,就可解决⼀般的碱基计算的题⽬.这三个关系式分别是：A=T,C=G,A1=T2,A2=T1,C1=G2,C2=G1(1)在双链中，两种不互补的碱基和与另外两种的和相等。

A+G T+C =A+CT+G=1(2)双链中不互补的碱基和与双链碱基总数之⽐等于50%A+GA+T+G+C =A+CA+T+G+C=12(3)⼀条链中不互补碱基的和之⽐等于另⼀条链中这种⽐值的倒数。

A1+G1 T1+C1= a，A2+G2T2+C2=1a(4)⼀条链中互补碱基的和之⽐等于另⼀条链中这种⽐值，也等于双链中的这种⽐值。

A1+T1 G1+C1=a，则 A2+T2G2+C2=a,A+TG+C=a典型例题:1.分析⼀个DNA分⼦时，发现30%的脱氧核苷酸含有腺嘌呤，由此可知该分⼦中⼀条链上鸟嘌呤的最⼤值可占此链碱基总数的（）A.20%B.30%C.40%D.70%2.现有⼀待测核酸样品，经检测后，对碱基个数统计和计算得到下列结果：（A+T）/（G+C）=1（A+G）/（T+C）=1根据此结果，该样品（）A⽆法确定是脱氧核糖核酸还是核糖核酸B可被确定为双链DNAC⽆法被确定是单链DNA还是双链DNAD可被确定为单链DNA3.某双链DNA分⼦中,G占碱基总数的38%,其中⼀条链的T1占该DNA分⼦全部碱基总数的5%,那么另⼀条链的T2占该DNA 分⼦全部碱基⽐例为( )A、5%B、7%C、24%D、38%4.已知1个DNA分⼦中有4000个碱基对，其中胞嘧啶有2200个，这个DNA中应含有的脱氧核苷酸的数⽬和腺嘌呤的数⽬分别是：A、4000个和900个B、4000个和1800个C、8000个和1800个D、8000个和3600个5.⼀段多核苷酸链中的碱基组成为20%的A，20%的C，30%的G，30%的T。

细胞DNA序列分析中的统计方法随着科技的不断发展，人类对基因的认识越来越深入，而这种认识的基础就是对DNA序列的解析。

在DNA序列的分析中，统计学方法发挥了非常重要的作用，其在基因组学、遗传学等领域都有着广泛的应用。

本文将就细胞DNA序列分析中常用的几种统计方法进行介绍。

一、N元模型N元模型是一种常用的概率模型，在DNA序列分析中也有着广泛的应用。

在这种模型中，DNA序列中的每个碱基都被看成是一个离散的符号，N个相邻的碱基组成一组，被称为N元组。

这样就建立了一个由离散符号组成的序列，可以应用数学中的概率思想进行分析。

在N元模型中，每个N元组出现的概率可以通过计数来估算。

假设有一个长度为L的DNA序列S，其中包含k个N元组T1,T2,…,Tk，那么在该序列中T1出现的概率就是k1/L，T2出现的概率就是k2/L，以此类推。

这样计算出的概率可以用于后续的分析过程中，比如通过N元模型计算一个序列的信息熵，可以衡量序列的复杂程度和随机性。

二、k-mer计数在DNA序列中，k-mer是一种连续的k个碱基序列，也被称为k个字母的单词。

对于给定的k值，k-mer计数就是对一个DNA序列中所有长度为k的连续子序列进行计数。

这种方法可以用于对序列的特征进行描述，比如通过计算k-mer在序列中的出现频率来判断两个序列之间的相似度。

在实际应用中，k-mer计数可以通过哈希算法来加速计算。

哈希算法是一种常用的快速查找技术，将k-mer转换成一个哈希值，然后将哈希值作为索引进行存储。

这种方法可以大大加快计数过程，提高计算效率。

三、PWM模型PWM（Position Weight Matrix）模型也是一种常用的DNA序列分析方法，它可以用来描述某一蛋白质与DNA结合时的特征。

在PWM模型中，同样采用N元组的概念，但其可以更直观地表示一个N元组中各个碱基之间的关系。

举例来说，假设一个N元组A在序列中出现的概率为p(A)，其包含了k个碱基（假设k=4），则可以构建一个4×4的矩阵M，其中第i行第j列的元素表示碱基i在A的第j个位置上出现的概率，即M(i,j)=p(Aj=i)。

基于互模式熵的DNA序列相似性分析
DNA序列相似性分析是计算生物学领域中的一个重要研究方向，它可以帮助鉴定物种、研究进化关系、发现基因等。

互模式熵是一种用来评估序列相似性的方法，同时也能够同
批判地评估假阳性和假阴性的概率。

互模式熵是一种信息量度，可以用来描述两个或多个序列之间的相似性。

互模式熵有
助于比较序列片段的异同，即找出它们之间的区别。

它可以通过计算序列中所有相同位置
上的碱基对应的频率得到。

具体而言，互模式熵的计算方法如下：
H(A,B)=−∑i=1npi log2pi
其中n为序列长度， pi表示序列A和B在位置i处出现的概率。

通过计算互模式熵，我们可以得到序列A和B之间的距离，将这个距离表示为一个矩阵。

该矩阵可以用来构建一个树状图，表示序列A和B之间的进化路径。

除了互模式熵，还有许多其他方法可以用来计算DNA序列的相似性。

例如，我们可以
使用序列比对的方法来找出两个序列之间的同源区域或配准点，或者利用进化模型来评估
序列之间的相似性。

然而，许多方法的缺陷在于它们只能针对数个序列进行比对。

同时，在进行序列比对时，我们通常会面临误判的问题。

互模式熵的优势在于它可以为大量序列提供可靠的比较
结果，并且同时考虑假阳性和假阴性的风险。

总之，互模式熵是一种简便的、可靠的方法来计算DNA序列之间的相似性。

它在计算
效率、准确性和稳定性方面都表现良好，已被广泛应用于许多DNA序列分析的研究中。

碱基替换率--知识介绍dN/dS碱基替换率在遗传学中，Ka/Ks或者dN/dS表示的是异意替换（Ka）和同意替换（Ks）之间的比例。

这个比例可以判断是否有选择压力作用于这个蛋白质编码基因。

不导致氨基酸改变的核苷酸变异我们称为同义突变，反之则称为非同义突变。

一般认为，同义突变不受自然选择，而非同义突变则受到自然选择作用。

在进化分析中，了解同义突变和非同义突变发生的速率是很有意义的。

常用的参数有以下几种：同义突变频率(Ks)、非同义突变频率(Ka)、非同义突变率与同义突变率的比值(Ka/Ks)。

如果Ka/Ks>1，则认为有正选择效应。

如果Ka/Ks=1，则认为存在中性选择。

如果Ka/Ks<1，则认为有纯化选择作用。

Ks = 同义突变SNP数/同义位点数，即同义突变率Ka = 非同义突变SNP数/非同义位点数，即非同义突变率同义突变SNP数= Σ同义SNP非同义突变SNP数= Σ非同义SNP同义位点数= Σ同义位点非同义位点数= Σ非同义位点uKa>>Ks或者Ka/Ks >> 1，基因受正选择(positive selection) uKa＝Ks或者Ka/Ks ＝1，基因中性进化(neutral evolution)uKa<<<="" bdsfid="73" ks="" p="" selection)<="">检测序列的功能性（funcional or pseudo）筛选正在快速进化的基因（rapid evolution）Ks可以反映事件发生的时间（age）非同义替换率（氨基酸改变，dn）与同义替换率的（氨基酸不改变，ds）的比值（dn/ds）也经常被用于分化分析。

dn/ds的比值为1表示所研究的基因在中性选择（neutralselection）下进化，小于0. 25意味着纯化选择（purifying selection）下进化，当比值大于1时则被认为进行正向选择（positive selection）下的进化(Hurst et al, 2002; Swanson et al 2003)。

[转载]ka/ks的计算步骤
(2013-04-25 17:47:30)
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分类：生物技术
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原文地址：ka/ks的计算步骤作者：limits999
A、安装PAML、MEGA和DAMBE软件；
B、从MEGA软件中的File中导入需进行比对的序列文件，点击Align（要求核苷酸序列是三的倍数，没有终止密码子，核苷酸序列的第一位是密码子的第一位）；
C、在新打开的窗口中的Alignment按钮中选择序列比对的方法（可选择Align by ClustalW（Codons）或者Align by Muscle（Codons））；
D、在新窗口中的Data按钮中选择序列比对结果的输出方式（建议选择Fasta格式）；
E、打开DAMBE中的File按钮导入序列比对文件(选择open standard sequence file)；
F、在DAMBE中的File按钮把文件转化成所需要的格式进行输出(选择Save or Convert Sequence Format,建议选择PAML格式,虽然phylip格式和nexus格式也可被PAML有条件的识别，但要按照PAML的要求进行改造：a、序列名称需不超过10个字符，b、序列名称和序列之间需有2个以上的空格间隔，c、如果是层叠式数据，需要加上I进行注释，其余类别数据同理处理)；
G、把转换后的数据文件和PAML子程序yn00.exe和它的控制文件yn00.ctl放到相同的工作文件夹中；
H、对yn00.ctl文件的输入、输出项根据自己的输入、输出文件名进行相应修改；
I、打开命令行，把当前目录调整到工作文件夹中，输入yn00；
J、打开输出文件，即可查看结果。