生物序列联配中的算法ppt课件

• 第一种比对
• GACGGATTAG• GATCGGAATAG
第二种比对：
GA-CGGATTAG GATCGGAATAG
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• 序列的差异都是由突变引起的。
• 常见的突变是替换、插入和删除，其中后两者都导致比对 中引入空格。
• 注意： • 一个碱基的替换可能导致也可能不导致相应位置氨基酸的 变化，但一个碱基的插入或删除则肯定影响该位置氨基酸 的编码。
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• GCM矩阵常用于进化距离的计算，其优点是计算结果可 以直接用于绘制进化树，但是它在蛋白质序列比对尤其是 相似程度很低的序列比对中很少被使用。
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• (3) 疏水矩阵 • 该矩阵（见表 5-6 ）是根据氨基酸残基替换前后疏水 性的变化而得到得分矩阵。若一次氨基酸替换疏水特性不 发生太大的变化，则这种替换得分高，否则替换得分低。
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• 练习 • 应用blast打分矩阵寻找下面两条序列的最佳匹配： • AGCACACA • ACACACTA
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• 局部比对的算法 • 点阵图分析序列相似性
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点阵图分析两序列间的相似性
• 点标（dot plot）是两序列对位排列中最基本也是最直观的 方法。设序列A和B的长度不同，但很接近。我们可以用 二维坐标来标定每个位点上的对位情况。如图5-1所示， 序列A为X轴，序列B为Y轴。如Ai＝Bj,，坐标(i, j)处赋值 为“*”，其余赋值为“空白”。逐个比较所有的字符对 ，最终形成点阵列。
• （5）w(c,d)是字符c和d按照替换计分矩阵计算的得分。
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• 按照规则建立得分矩阵：

生物信息学分析方法 介绍
目录
• 生物信息学概述 • 基因组学分析方法 • 转录组学分析方法 • 表观遗传学分析方法 • 蛋白质组学分析方法 • 生物信息学分析流程和方法比较
01
生物信息学概述
生物信息学的定义和重要性
定义
生物信息学是一门跨学科的学科，它利用计算机科学、数学和工程学的原理和 技术，对生物学数据进行分析、建模和解读，以揭示生命现象的本质和规律。
研究蛋白质的序列、结构 和功能，以及蛋白质相互 作用和蛋白质组表达调控 机制。
研究基因转录本的序列、 结构和表达水平，以及转 录调控机制。
研究基因表达的表观遗传 调控机制，如DNA甲基化 、组蛋白修饰等。
通过对患者基因组、蛋白 质组和转录组等数据的分 析，为个性化医疗和精准 医学提供支持。
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基因组学分析方法
基因组注释
基因组注释是指对基因组序列中的各 个区域进行标记和描述的过程，包括 基因、转录单元、重复序列、调控元 件等。
注释信息可以通过数据库（如RefSeq、 GeneBank等）或注释软件（如GATK、 ANNOVAR等）获取。注释信息对于 理解基因组的生物学功能和进化关系 具有重要意义。
基因组变异检测
基因组变异检测是指检测基因组序列 中的变异位点，包括单核苷酸变异、 插入和缺失等。
VS
变异检测对于遗传疾病研究、进化生 物学和生物进化研究等领域具有重要 意义。常用的变异检测方法有SNP检 测、CNV检测等，它们基于不同的原 理和技术，具有不同的适用范围和精 度。
03
转录组学分析方法
RNA测序技术
利用生物信息学方法和算法，对 RNA测序数据进行基因融合检测， 寻找融合基因及其融合方式。
基因融合检测结果可以为研究肿 瘤等疾病提供重要线索，有助于 深入了解疾病发生发展机制。

在生物信息学中的应用
在生物信息学中，KMP算法被广泛应用于基因序列的比对和拼接，以及蛋白质序列 的匹配和比对。
通过构建基因序列或蛋白质序列的索引表，KMP算法可以在O(n+m)的时间复杂度 内完成序列的比对和拼接，提高了比对和拼接的准确性和效率。
KMP算法在生物信息学中的应用有助于深入了解基因和蛋白质的结构和功能，为生 物医学研究和疾病诊断提供了有力支持。
06 实验总结与展望
KMP算法的优缺点
优点
高效：KMP算法在匹配失败时能跳过 尽可能多的字符，减少比较次数，从
而提高匹配效率。
适用范围广：KMP算法适用于各种模 式串匹配问题，不受模式串长度的限 制。
缺点
计算量大：KMP算法需要计算和存储 部分匹配表，对于较长的模式串，计 算量较大。
不适合处理大量数据：KMP算法在处 理大量数据时可能会占用较多内存， 导致性能下降。
匹配失败的处理
当模式串中的某个字符与主串中的对应字符不匹配时，模式串向右 滑动，与主串的下一个字符重新对齐，继续比较
next[ j]表示当模式串中第j个字符与主 串中的对应字符不匹配时，模式串需 要向右滑动的位置。
next数组的构建
next数组的作用
在匹配过程中，通过next数组可以快 速确定模式串需要滑动到哪个位置， 从而提高了匹配效率。
通过已知的next值，递推计算出next 数组中其他位置的值。
KMP算法的时间复杂度
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时间复杂度分析
KMP算法的时间复杂度取决 于模式串在主串中出现的次数 以及每次匹配所花费的时间。
最佳情况
当模式串在主串中连续出现时 ，KMP算法的时间复杂度为

• 重要区域的优先测序
– 人类疾病相关基因，功能相关的基因常常聚集 在染色体的特定区域，优先选择基因富集区测 序。
–人类主要组织相容性复合区（human major histocompatibility complex, hMHC ），与 人类免疫系统有关，6号染色体，3.6Mb，平均 每16kb 1个基因，多态性最丰富的区域，有些 座位等位基因成员超过200个
• 基因组计划的最终目标是获得所研究的生物的完 整的DNA顺序。最佳状况是将物理图谱和遗传图谱 进行有机整合，以确定基因以及其他重要的序列 在DNA顺序中的位置。
• 主要内容： • 1.DNA测序的方法 • 2.DNA序列的组装 • 3.基因组测序的其他路线 • 4.人类基因组的测序和组装
测
• DNA测序技术主要有两种方法，都是在20 世纪70年代中期发明的。
• 首先在整个水稻基因组上生成许多已知长度的DNA切片， 然后使它们按DNA序列的重合区域进行排列。这些切片数 量足以覆盖水稻基因组４次。接着，确定每个切片的碱基 对序列，并用计算机程序将其组装成更长的片段，然后将 这些片段排序、装配成１０万多个被称为支架的更大组件。
• 设计出的软件重点是通过支架水平上的接近来进行组装， 并采取了独特的重复序列处理算法，可识别并暂时屏蔽占 水稻基因组约40％的重复序列。这样做的好处是既能减少 计算量，又最大限度降低了错误拼接的可能性。
• 根据克隆插入子两端的DNA序列查找与之连接的克 隆建立重叠群，直到覆盖整个DNA片段，甚至染色 体
• 拟南芥基因组的测序完全依据克隆重叠群，先进 行各个BAC克隆的随机测序，再进行序列组装
• 引导鸟枪法
–构建插入片段为2kb的人类基因组质粒， 每个克隆经双向测序可读500bp