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双序列比对算法综述
作者：王沛
来源：《学习与科普》2019年第12期
摘要：在生物信息学中，基因序列比对是最基本、最重要的操作。本文首先介绍了序列
比对的划分方式，提出了双序列比对算法的研究意义；接着对典型的双序列比对算法的研究现状进行了较为详细的阐述，包括算法的原理、对比等；然后通过收集双序列比对算法的优化方案，总结出当前算法的发展趋势，得出结论。
关键词：生物信息，序列比对，双序列比对，动态规划，点阵图
1 引言
序列比对问题是指将基因序列进行比对，将其中相似性的部分标示出来，通过标示出的序列相似度来确定序列间的同源性关系。在生物信息学中，基因序列的比对是最基本、最重要的操作，是进行基因识别、信息分析、结构预测等问题的前提。本文将介绍一种最基础的比对方式——双序列比对。
2 背景与意义
序列比对有多种划分方式。根据比对数量的不同，可分为双序列比对和多序列比对。双序列比对即通过两个基因序列的比对，找到相似的基因片段，从而推测目标基因可能具有的功能以及可能的分子进化关系。而多序列比对通过多个基因序列的比对，寻找到它们相同的位点、区域，推测具有共同功能的序列模式。
就序列本身而言，对序列进行整体比对的方式称为全局比对，对序列进行部分比对的方式称为局部比对。全局比对适用于总体相似度高的同源序列；局部比对适用于长度差别大、亲缘关系远的序列，可找出两条序列中相似度最高的片段。
由于双序列比对是基因序列比对最早采取的方式，也是生物信息学最基本的研究方法，所以我决定先从这种最基本的方式入手，了解双序列比对算法的研究现状及发展趋势，为进一步的学习做好铺垫。
3 双序列比对算法研究现状
3.1 典型双序列比对算法介绍
3.1.1 基于动态规划的双序列比对算法
Needleman-Wunsch算法
