序列比对课件

第三章序列比对

第一节引言双序列比对的目的：同源物鉴定，功能预测基本假设：1）所有的生物都起源于同一个祖先（物种间序列存在同源关系，同源序列功能往往是相似的）2）序列不是随机产生，而是在进化上不断发生着演变（同源的序列存在高度相似性）3）序列的相似性可以判断序列的同源性，进而可以利用同源物功能的相似性来进行推断序列比对的分类：双序列比对，多序列比对多序列的目的：用于比较基因组研究

1）用于描述一组序列（基因家族）之间的相似性关系，以便了解一个基因家族的基本特征，寻找motif，保守区域等。

2）可构建HMM模型，搜索更多的同源序列，Pfam，prints，prosite，interPro等

3）

分析结构用于构建进化树

相似性（similarity）相似性是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。当相似程度高于50%时，比较容易推测检测序列和目标序列可能是同源序列；而当相似性程度低于20%时，就难以确定是否具有同源性。直系同源和旁系同源直系同源（orthology）是指不同物种内的同源序列，它们来源于物种形成时的共同祖先基因。旁系同源（paralogy）是指同一物种中，由于基因的复制而产生的几个同源基因。直系同源和旁系同源的图示：编辑距离（editdistance)相似性得分打分规则就是后面的打分矩阵第三节打分矩阵（替换记分矩阵）插入和缺失突变：序列比对采用空格（Gap）来处理替换突变：替换计分矩阵即打分矩阵（2）蛋白质打分矩阵（i）等价矩阵（ii）遗传密码矩阵（geneticcodematrix,GCM)（iii）疏水性矩阵

（hydrophobicmatrix)（iv）PAM矩阵（pointacceptedmatrix,PAM）（v）BLOSUM矩阵（BLOckSUbstitutionMatrix，BLOSUM）其中Rij代表打分矩阵元素i、j分别代表字母表第i和第j个字符。遗传密码矩阵遗传密码矩阵通过计算一个氨基酸变成另一个氨基酸所需的密码子变化的数目而得到。通常为1或2，只有Met到Tyr为3。疏水矩阵RKDEBZSNQGXTHACMPVLIYFWR1010998866655555433333210K1010998866655555433333210D9910108876665555544433321E9910108876665555544433321B8888101088887777666555443Z8888101088887777666555443S667788101010109999887777664N666688101010109999888777664Q666688101010109999888777664G556688101010109999888877665X555577999910101010998888775T555577999910101010998888775H555577999910101010999888775A555577999910101010999888775C4455668888999910109999885M334466888899991010101099887P33446678888899910101099987V3344557778888891010101010987L33335577778888999101010998I33335577778888999101010998Y2233446666777788999910108F1122446666777788889910109W001133444555556777888910PAM&BLOSOM

这类矩阵列出同源蛋白质在进化过程中氨基酸变化的可能性（统计学inference）是基于进化原理的依据，更科学PAM矩阵（pointacceptedmutaion）

基于氨基酸进化的点突变模型

如果两种氨基酸替换频繁，说明自然界接受这种替换，那么这对氨基酸替换得分就高PAM矩阵的制作步骤构建序列相似（大于85％）的比对计算氨基酸j的相对突变率mj（j被其他氨基酸替换的次数）针对每个氨基酸对i和j,计算j

被i

替换次数替换次数除以相对突变率（mj）利用每个氨基酸出现的频度对j

进行标准化取常用对数，得到PAM-1(i,j)将PAM-1自乘N次，可以得到PAM-n第四节序列比对的算法双序列比对的三种算法：点阵分析法动态规划法:Needleman-Wunsch、Smith-Waterman词或K串法(BLASTorFASTA中应用，后面会提到)对序列从头到尾进行比较，试图使尽可能多的字符在同一列中匹配。适用于相似度较高且长度相近的序列如：Needleman-Wunsch算法全局比对局部比对寻找序列中相似度最高的区域，也就是匹配密度最高的部分。适用于在某些部分相似度较高，而其他部位差异较大的序列。如：Smith-Waterman算法多序列比对的算法：1）动态规划算法2）渐进多序列比对3）迭代法多序列比对基于双序列比对，存在两种比对方式：1）局部比对（localalignment）2）整体比对（globalalignment）一般选择局部比对和蛋白质序列比对1）蛋白质功能位点往往是由较短的序列片段组成的，尽管在序列的其它部位可能有插入、删除等突变，但这些关键的功能部位的序列往往具有相当大的保守性。而局部比对往往比整体比对对这些功能区段具有更高的灵敏度，因此其结果更具生物学意义。2）蛋白质比对通常比DNA比对具有更丰富的信息i)DNA序列的许多改变（特别是密码子的第三位）不会改变对应的氨基酸ii）许多氨基酸具有相似的生物化学性质（亲疏水，酸碱等），在打分系统中会认为是相似的（positive），而不是不同

BLAST:basiclocalalignmentsearchtoolBLAST子程序说明程序名查询序列数据库类型方法Blastp蛋白质蛋白质用检测序列蛋白质搜索蛋白质序列数据库Blastn核酸核酸用检测序列核酸搜索核酸序列数据库Blastx核酸蛋白质将核酸序列按6条链翻译成蛋白质序列后搜索蛋白质序列数据库Tblastn蛋白质核酸用检测序列蛋白质搜索由核酸序列数据库按6条链翻译成的蛋白质序列数据库Tblastx核酸核酸将核酸序列按6条链翻译成蛋白质序列后搜索由核酸序列数据库按6条链翻译成的蛋白质序列数据库BLAST结果综述BLAST结果表述Bl2Seq双序列比对举例特殊BLAST蛋白质序列比对用blastp，DNA序列比对用blastn例：拟南芥和菠菜的抗坏血酸过氧化物酶基因的两两比对粘贴sequence1粘贴sequence2竖线：一致性(identities)缺口(gap)：不同之处Cluster家族（ClusterW）第六节多序列比对的常用工具将要比对的多个序列以Fasta格式保存以多个物种的抗坏血酸过氧化物酶的的蛋白质序列进行比对为例载入多个序列后，选择输出选项，选择输