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blast比对

一、序列比对 序列比对是整个生物信息的核心,因为几乎每个生物信息分析过程都需要用到序列比对。判断两个基因或两段基因组片段是否相似是序列分析的基本工作。 全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对;可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。 两种比对采取不同的比对算法和策略,因此,同样的一段序列,采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。 全局比对与局部比对 例如我们现在有两条序列 S1 和 S2,如果采用全局比对,会得到这种比对效果,而采用局部比对,序列中间的 GCG 满足了最优比对。 因为是局部比对,所以只要序列之间出现同源区域就可以,而不用考虑整体,因此,blast 比对结果就会出现很多多对多的比对。也容易出现很多较差的比对,一个基因与另一个基因分成多份比对结果。

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全局比对

而局部比对则不同,两条亲缘关系较远的DNA 或氨基酸可能只在一些片段上相似,这就需要找到这些相似性的片段,和其相应的匹配方式。通常这样的分析就需要进行局部比对,而不是全局比对。 全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对;可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。 两种比对采取不同的比对算法和策略,因此,同样的一段序列,采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。 例如我们现在有两条序列 S1 和 S2,如果采用全局比对,会得到这种比对效果,而采用局部比对,序列中间的 GCG 满足了最优比对。 因为,局部比对的话,遇到大的空位往往就断开了,例如上面的例子,采用局部比对的算法中,只追求局部的最优比对,而不会考虑整体的空位等。所以,基因组的大片段的插入或者缺失检测,可以使用全局比对软件。

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    序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法

    前言 序列比对是生信领域的一个古老课题,在这一波NGS的浪潮中重新引起大家的广泛关注。由于生物序列的特殊性,在比对的时候允许插入缺失,所以往往是一种不精确匹配。 全局比对算法 所谓全局比对算法,就是根据一个打分矩阵(替换矩阵)计算出两个序列比对最高得分的算法。关于它的介绍网上已经非常多了,我们只需看看其中的关键点及实现代码。 关键点 打分矩阵: 选用不同的打分矩阵或者罚分分值会导致比对结果不同,常用BLAST打分矩阵。 计算比对最高得分的算法: 常用动态规划算法(Needleman-Wunsch算法)。 ? 图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 打印出最高得分相应的序列比对结果: 根据得分矩阵回溯,如果最优比对结果有多个,全部打印出来。 理解打分系统背后的概率论模型: 比对分值可以理解为匹配模型和随机模型的对数几率比(log-odds ratio)。

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    序列比对(七)序列比对之线性空间算法

    一般而言,运用动态规划算法进行序列比对对内存空间的要求是 O(mn) 阶的,本文介绍了一种线性空间要求的序列比对方法。 前文如《序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法》所介绍的运用动态规划算法进行序列比对时,对内存空间的要求是 O(mn) 阶的。 图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 但是如果要求回溯呢,是否有一种线性空间算法来进行序列比对呢?前人已经给出了多种算法。 图片内容引自《生物序列分析》 如图中所说,关键点就是找到v值,然后通过不断的分划,最终得到全部的比对序列。本文给出了这种算法的一种代码实现。 代码的关键在于终止条件的设置以及必要时巧妙地颠倒行列。 与 O(mn) 阶的算法相比,这种算法只能得到其中一种最佳比对方式,而无法得到所有的可能。 代码运行的效果: ?

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    测序数据比对

    因此,测序数据比对是高通量测序分析中最核心的操作。 二、数据比对的意义 测序数据比对到参考序列上,得到一种“堆叠”的效果。这种效果是将测序数据比对到参考序列上。 ,不能像 blast 比对,分开比对; 5、比对仅能容许一定数目的错配和空位; 6、序列太短,会出现一条序列比对到多个位置的情况; 7、数据量较大,比对比较耗时 3.2 比对算法 短序列比对有很多比对软件,例如 bwa,soap,bowtie2,hisat2,subread 等,在众多的短序列比对软件中,BWA 几乎已经成为默认的行业标准。 1、两条 reads 都比对不上; 2、一条比对上,另外一条比对不上,或者另外一条比对到另外染色体,或者两条比对不在正常 insert size 范围内; 3、一对一比对无错配, pairend 比对) 2、只有一条reads比对上目标序列 (single比对) 3、两条reads比对到不同序列 (single比对) 4、两条reads比对超出

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    短序列比对练习

    一、比对练习 mkdir 52.bwa #1 bwa比对 #建立索引 ln -s /share/home/xiehs/05.assembly/data/MGH78578.fasta . #bwa比对 bwa mem MGH78578.fasta /share/home/xiehs/05.assembly/data/illumina_1.fastq.gz /share/home/xiehs /05.assembly/data/illumina_2.fastq.gz >MGH78578.sam #bwa-mem2比对 bwa-mem2 index MGH78578.fasta time bwa-mem2 share/home/xiehs/05.assembly/data/illumina_2.fastq.gz | samtools sort -O bam - >MGH78578.sorted.bam #拟南芥比对 /il_1.fq.gz /share/home/xiehs/05.assembly/ninanjie/illumina/il_2.fq.gz >tair10.sam 2>bwa.log 二、split比对

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    详解序列比对算法 01 | 两条序列比对与计分矩阵

    一、序列比对 Sequence Alignment 序列比对(sequence alignment),目前是生物信息学的基本研究方法。 根据序列比对范围和目的,分为两种: 1、全局比对 Global Alignment 顾名思义,就是对两条序列的全长都进行比对 AACGGGGTG | ||| | CATGGGATT 当然有时候序列比对时会不尽人意 :8-1-3=4 这种比对常常用于基因家族分析,系统发育树构建等 2、局部比对 Local Alignment 目的是在两条序列比对后,获取序列比对分数或置信度最高的匹配序列片段。 为了获得最佳的比对序列,就需要比较序列间的比对得分大小。 那么现在有两个需要解决的问题: 设计一种规则,用于计算最真实的比对得分 设计一种算法,来快速精准的比对序列 这时,有大牛提出计分矩阵和最优比对算法来解决这两个问题。

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    如何防患个人信息被套取?如何避免个人信息泄漏?

    个人信息泄露已不是新鲜话题,被泄露信息者轻则频繁被“精准”骚扰,重则可能遭遇电信诈骗、套路贷、敲诈勒索等恶性事件。 如何防患个人信息被套取?如何避免个人信息泄漏? 图片来自:央视新闻 建议:用户应有意识地去保护包含个人信息的文件和图片,避免在社交平台晒出身份证号、银行卡等信息。

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    序列比对(25)编辑距离

    编辑距离的求解过程和全局比对是十分相似的(关于全局比对,可以参见前文《序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法》),都需要全部符号参与比对,都允许插入、缺失和错配。 编辑距离与最长公共子序列 在只允许插入和缺失而不允许错配的情况下,两个字符串的编辑距离可以通过最长公共子序列的长度(关于最长公共子序列,可以参看前文《序列比对(24)最长公共子序列》)间接算出来。 ,j)比对的最低得分 }; typedef struct Unit *pUnit; void strUpper(char *s); void printAlign(pUnit** a, const int i][j]->M); printf("\n"); } */ printf("min score: %d\n", aUnit[m][n]->M); // 打印最优比对结果

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    kallisto比对参考转录组

    kallisto是2016年发表在Nature Biotechnology上的一个比对工具,可以将bulk或者single-cell RNA-Seq数据的序列直接比对到转录组,然后进行转录本鉴定及定量。 kallisto的优势在于比对速度很快,这是因为用了一种伪比对方法,即将k-mers比对到参考转录组上。在用20套模拟数据与以往其他软件速度比较中,kallisto速度明显更快: ? 1.

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    序列比对:替换计分矩阵

    序列比对 当研究一条DNA或蛋白质序列时,主要关注的是其包含的遗传信息;当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时,则主要关注不同序列之间的差别与联系。 在生物信息学中,对生物大分子的序列比对是非常基本的工作。 上一篇文章DNA与蛋白质的序列比对原理介绍了两个序列相似性和距离的定量分析方法,即序列对齐与匹配/非匹配字符的打分。 PAM矩阵是目前蛋白质比对中第一个广泛使用的最优矩阵,它是基于进化原理的,建立在进化的可接受点突变模型PAM(PointAccepted Mutation)基础上,通过统计相似序列比对中各种氨基酸之间实际替换的发生率而得到的 PAM矩阵是从蛋白质序列的全局比对结果推导出来的,而BLOSUM矩阵则是从蛋白质序列块(短序列)比对而推导出来的。但在评估氨基酸替换频率时,应用了不同的策略。 基本数据来源于BLOCKS数据库,其中包括了局部多重比对(包含较远的相关序列,与在PAM中使用较近的相关序列相反)。

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    通过比对进行容器联动

    当中间容器变化之后,标题栏也要跟着变化 设计个比对依据: 抽象类BaseView中定义抽象方法,每个继承的View都必须实现,为自己的界面定义一个唯一的int常量,作为比对依据 降低容器之间的耦合度:

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    人脸比对的业务逻辑

    oneVsOneHD接口 let data = await this.facadeOneVsNPrx.oneVsOneHD(header_, body_); //处理回包转换为云api参数 dotnetSDK的人脸比对请求

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    个人信息控制战已打响!

    摘自:TED演讲 微信号:SpeechTED 演讲人:Alessandro Acquisti 导读:当今具有决定性的战役之一就是控制个人信息之战,决定大量数据是否会变成帮助获得自由的武器,还是暗中操纵我们的工具 当今,通过对这些大量个人信息的研究,我们从中受益非浅;但是在放弃我们的隐私的同时也要付出很多的代价。而我的故事就是关于这些代价的。 我可以做什么 现在的问题是,我们当下的保护个人信息不被滥用的政策法规还十分薄弱。其中的一个法规是透明性,要告诉人们你将怎样使用这些数据。理论上,这是非常好的事情。这是必要的,但是却不完善。 你会告诉人们你要做什么,然后你仍然试图诱导他们给你任意数量的个人信息。 实际上,我们还是有其他办法的。 我们现在的处理方式不是唯一的,也绝对不是最好的。 因此我相信当今具有决定性的战役之一就是控制个人信息之战,决定大量数据是否会变成帮助获得自由的武器,还是暗中操纵我们的工具。 现在,我们中的大多数甚至不知道战斗已经打响了,但这是真的,不管你喜欢不喜欢。

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    0️⃣ 序列比对的概念

    序列比对sequence alignment 概念:通过在序列中搜索一系列单个性状或性状模式来比较2个(双序列比对)或更多(多序列比对)序列的方法。 简单来说, 相似性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占的比例高低。 进行相似性比对,有以下算法 1 空位罚分 2 替换记分矩阵

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    序列比对(27)BWT算法

    bwa是目前最流行的二代测序比对工具,其中就用到了BWT算法。

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    序列比对的长度限制

    前几天做序列比对,试了MUCSLE和MAFFT,但是程序总是被kill。刚开始以为是序列格式不对,但是检查到最后发现是序列太长了。以前没注意过这些比对算法对长度的要求,此文记录一下。 ? 在MUSCLE官网还有文章讨论了多条序列的比对是否有意义。作者认为对于多序列比对,几乎不可能得到一个良好的比对结果。多重比对隐含的假定为唯一重要的突变是置换、短随机序列的插入和删除。 作者提出一种减少数据集的方法,即先用UCLUST 95%或90%进行聚类,得到较少的保守区序列,再进行比对。 ? MAFFT最多可比对∼20,000 sequences × ∼30,000 sites。这种方法需要一个参考序列。

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    长读长序列比对

    一、minimap2 比对 随着三代测序技术的发展,目前已经开发出多款适用于三代测序数据的比对软件,例如minimap2,ngmlr,blasr 等。 Minimap2 是知名比对工具 BWA 的开发者李恒新开发的比对工具,主要功能就是将测序得到的 DNA 或者 RNA 序列快速比对到参考基因组上。 minimap2 比对与其他短序列比对类似,也是需要经过两个步骤。首先,建立索引;第二步,比对。虽然现在软件也支持自动建立索引,整个比对可以一步完成。 但是对于较大的基因组比对,最好还是建立索引,这样可以提高比对效率。 二、minimap2 比对练习 #minimap2建立索引 minimap2 mgh78578.fasta -d mgh78578.min #minimap2比对 time minimap2 -ax map-ont

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    个人信息页面网页

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