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序列比对的过程
生物信息学
第三章 序列比对 I
为什么要序列比对?
寻找进化过程中的同源序列;
基于同源物鉴定的功能预测;
基本假设:
通常
序列的保守性 功能的保守性
注意:
蛋白质一般在三级结构的层面上执行功能;
蛋白质序列的保守性决定于其编码DNA的保守
性;
序列间比对的对应关系
Match (a,a): 匹配
Replace (a,b) :替代
Delete (a,-) : 缺失
Insert (-,b) : 插入
PKDFC-ALV
|| || | |
PK-FCKAIV
序列比对工具的开发
1970年,Gibbs AJ 和McIntyre GA ,点阵法进行氨
基酸和核酸的序列比较:当相同的字母在两条序列中
同时出现时,在交叉处置点。
1970年,Needleman-Wunsch ,全局优化的序列比对
算法:允许匹配、错配和缺失。动态规划的算法:任
务可分割,分成更小的子问题进行解决。
1981年,Smith-Waterman ,局部优化的序列比对算
法。
FASTA BLAST的开发,启发式优化算法。
多序列比对:CLustalW/X, POA, MUSCLE.
序列比对的全局优化 vs. 局部优化
ACTGTTCCGAA… …100kbp……AGCCTGA… …100kbp……ACTACTG
ACGCCTG
全局优化
ACTGTTCCGAA… …100kbp……AGCCTGA… …100kbp……ACTACTG
AC…GCC…TG
局部优化
ACTGTTCCGAA… …100kbp……A-GCCTGA……100kbp……ACTACTG
ACGCCTG
序列比对模型分类
全局比对
从全局序列出发,考虑序列的整体相似性;
局部比对
考虑序列部分区域的相似性;
生物学基础:蛋白质功能位点往往是由较短的
序列片段组成,具有相当大的保守性;
局部比对往往比全局比对具有更高的灵敏度
,其结果更具生物学意义。
本章内容提要
第一节:双序列比对算法
Dot matrix
动态规划算法
Needleman-Wunsch算法
Smith-Waterman算法
FASTA和BLAST算法
第二节:打分矩阵及其含义
第三节:多序列比对
第一节 ,双序列比对算法
1. Dot Matrix,点阵法
2. 动态规划算法:
Global: Needleman-Wunsch
Local: Smith-Waterman
3. Word or k-tuple算法:FASTA,
BLAST
1 ,点阵法
1970年,Gibbs McIntyre ;
寻找两条序列间所有可能的比对;
发现蛋白质或者DNA序列上正向或者反向的
重复;
发现RNA上可能存在的互补区域。
工具:
http://myhits.isb-sib.ch/cgi-bin/dotlet
/molkit/dnadot/
两条DNA序列的点阵法比较
AGCTAGGA
GACTAGGC
点阵法 :自身的比对
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