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序列比对:多序列比对MAFFT

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联系。...上一篇文章双序列比对BLAST介绍了两条序列之间进行比对的算法原理及其实现方法,双序列比对常用于同源分析、蛋白质结构推断、相似片段搜寻数据库比对检索、基因注释等。...多序列比对算法 相比于双序列比对,多序列比对涉及的记分方法、替换记分矩阵、比对算法等都要更为复杂。...多序列比对有以下四个要素: A择一组能进行比对的序列(要求是同源序列),例如不同物种的16S rDNA或是其他同类型的基因; B选择一个实现比对计分的算法软件; C确定软件的参数; D合理地解释比对的结果...如果一开始选择的两条序列比对实际上的最优多序列比对不一致,那么初始的配对比对中的错误在整个多序列比对构造中始终存在并持续传播;在比对的任何阶段出现的失配时,这些失配不会被纠正而是被传播到最终结果;最糟糕的情况是配对比对可能无法组成一个相容的多序列比对

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序列比对:双序列比对BLAST

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。 前两篇文章DNA蛋白质的序列比对原理和替换计分矩阵介绍了序列相似性和距离的定量分析的基础,即序列对齐匹配/非匹配字符不同权重的打分。...今天首先为大家介绍双序列比对,也即两条序列(或者多条序列两两之间)进行的比对,常用于同源分析、蛋白质结构推断、相似片段搜寻数据库比对检索、基因注释等。...双序列比对所需要的计算时间和内存空间这两个序列的长度有关,或者说正比于这两个序列长度的乘积,用O(mn)表示。 双序列比对工具 常用的双序列比对工具有BLAST、FASTA、diamond等。...最终对比对结果也即score足够高的HSPs进行显著性分析,将输入序列一系列长度相等的随机序列进行比对,其分值符合Gumbel极值分布,在这种随机情况下,获得比当前比对得分高的随机序列条数的期望称为expectation

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图像识别——突破应用

这使非结构化数据增长相关的常见问题变得复杂化,例如数据保护成本不断上升,基础架构复杂性增加,数据消费增长速度快于IT存储占用增长。 创建和共享图像并不是图像识别流行的唯一原因。...用于图像识别的性能最好的深度神经网络被称为“卷积神经网络”(以下称为CNN)。传统的多层神经网络相比,CNN具有一些特殊的性质,使他们能够自动学习相关的特征。...4.2 工业自动化检测 三十年来,工业过程已经从一些有限的图像识别形式中获益,并且通常在受控环境中。汽车制造和自动电子组装(用于印刷电路板)是两个显着的例子。...图像识别虚拟和增强现实的进步相结合,将继续为游戏产业带来革命性的变化。 4.5 对物体和场景建模 图像识别最重要的应用之一将是健康行业的医疗和生物医学图像分析。...4.8 弱AI强AI 还有许多其他应用程序直接从图像识别的最新进展中获益,包括可以帮助视障人士简化垃圾运输的系统。

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序列比对序列特征分析

序列比对包括序列之间的比较分析和序列组成和特征分析。...0️⃣ 序列比对的概念 1️⃣ 序列获取: 序列获取(1):DNA 序列获取(2):RNA 序列获取(3):蛋白质 2️⃣ 双序列比对 双序列比对算法 3️⃣ 多序列比对 1 多序列比对简介...2 多序列比对方法 3 常用工具和数据库 4️⃣ 核酸序列特征分析 1 基因开放阅读框的识别 2 内含子/外显子剪切位点的识别 3 序列motif的查找和可视化工具 4 密码子使用模式的分析 5 限制性内切酶位点分析...6 重复序列的查找 5️⃣ 蛋白质序列特征分析 1 蛋白质的理化性质分析 2蛋白质的跨膜结构分析 3蛋白质信号肽的预测和识别 4蛋白质的卷曲螺旋预测 5糖基化位点的预测识别 6磷酸化位点的预测识别...6️⃣ 应用实例 1Spidey工具识别mRNA/cDNA的外显子组成 2Spidey工具进行可变剪切的分析 ---- 主要源自李霞老师主编《生物信息学理论医学实践》,同时综合其他内容。

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详解序列比对算法 01 | 两条序列比对计分矩阵

序列比对最终结果可以用比对得分来评估,然后通过统计学分析后,得到序列间的相似性同源性,以及它们的显著性水平即可进行下一步生物信息分析。...而且也要复杂的多,比如氨基酸之间的错配,由于氨基酸之间的物化性质,虽然是不同的氨基酸,但是介于错配匹配分数之间,这就不能用简单的规则来计算比对分数啦。...这篇我们先来探讨比对的得分的计算,也就是计分矩阵的由来计算方法: 二、计分矩阵 Scoring Matrix 在序列比对过程中,需要一个计分规则来对匹配到的每个位置的碱基,氨基酸,错配等进行打分,因此该矩阵也叫替换矩阵...2.1 碱基计分矩阵 比如我们来计算下面两条 DNA 序列的分值: ATGCGAT || |||| ATCCGAT 一个常用DNA序列的计分矩阵 A T C G A 0.9 -0.1 -0.1 -0.1...每个氨基酸对的出现该对出现的预期值的比率,再被四舍五入并用于替换矩阵中,得到这样一种矩阵,类似于 PAM 矩阵: 其中, 零分表示在数据库中发现给定的两个氨基酸比对的频率是偶然的 正分表示比对被发现的频率高于偶然

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blast比对

二、全局比对局部比对 全局比对是用来衡量两条序列整体的相似性,满足整体相似性最大化。若两条序列长度不同,则必须插入一些空位使所有位点都能对应起来。...全局比对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。...全局比对局部比对 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,一个基因另一个基因分成多份比对结果。...blastp 氨基酸氨基酸比对 blastx 核酸氨基酸比对 makeblastdb 建立索引 tblastn 氨基酸核酸比对 tblastx 核酸核酸翻译为氨基酸比对 update_blastdb.pl

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文档比对技术难点使用场景

金融服务:风险管理涉及金融机构分析贷款、投资和其他金融产品相关的文档风险;合规审计可确保文档符合所有相关法规和标准。医疗保健:文档比对可用于审查医疗服务提供商患者、保险公司等之间的文档。...3、预处理技术预处理技术是文档比对中关键的一环,涵盖了文档中的字符识别、布局分析、文本清理、表格和图像识别,以及数据标准化等领域。...表格和图像识别:文档中的表格通常包含重要信息,需要通过先进的图像处理技术识别和解析表格结构。印章和其他图像元素在文档中具有特别的重要性,特殊的图像识别和分类技术有助于检测这些元素。...4、文本比对技术文本比对是文档比对过程中的核心步骤,涉及了一系列先进的算法和技术来分析和识别两份文档之间的文本差异。分词标记化:文档文本需要先进行分词处理,以确定文本的基本单位,如单词或字符。...以下是印章比对的先进技术解析:印章提取:OCR图像识别结合,通过OCR技术图像识别技术结合,可以有效地提取印章的位置、形状和内容。形态学操作,印章的边缘检测、提取和分割可通过形态学操作实现。

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图像识别卷积神经网络

卷积神经网络是除了全连接神经网络以外另一个常用的网络结果,其在图像识别方面表现十分突出。...1 图像识别数据集 MNIST手写体识别数据集解决是一个相对简单的问题,而对于更加复杂的类别,可以用到CIFAR数据集。...ImageNet每年都会举办图像识别竞赛ILSVRC(现已停办),每年的比赛都提供不同的数据集。...之后将输入层的2X2共四个数字过滤器中的四个数字分别对应相乘,然后相加,得到的输出层的第一个输出结果:1×10+0x(-1)+1×10+0x(-1)=20。...近几年卷积神经网络在图片识别中大展拳脚,然而这些网络Le-Net5相比层数更多,参数更多,需要更多的图片来训练,训练的时长也需要数天至数周不等。

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Mariana CNN 并行框架图像识别

将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。...CNNs模型并行导论 典型应用分析:图像识别 图像识别是深度卷积神经网络获得成功的一个典型应用范例。 图1揭示了一个具有5个卷积层和3个全连接层的深度卷积神经网络,该模型可应用于图像分类。...挑战 在图像识别应用中,深度卷积神经网络模型的卷积层计算量大,全连接层参数多。因此,如何划分计算资源,通过模型并行和数据并行两个数据/计算组织层次上来加速训练是框架设计首要解决的问题。...表1 4 GPU模型并行+数据并行CPU线程、GPUWorker Group、Worker绑定关系 在实际生产环境中,安装多GPU服务器的硬件体系结构如图5所示,示例中揭示了一个8 GPU节点服务器的硬件配置...图9应用效果展示 结论展望 本文描述了腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架,通过多个Worker Group实现了数据并行,同一Worker

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SPIIIC通信协议比对

目录 一、SPI IIC 通信协议比对: 二、SPI 通信协议: (1)引脚简介 (2)起始信号:标号 ①;停止信号:标号 ⑥ (3)数据的有效性:② ③ ④ ⑤ (4)CPOL/CPHA 及通讯模式...三、IIC 通信协议: (1)起始条件、停止条件 (2)数据的有效性 (3)主机写数据到从机 (4)应答信号(ACK)非应答信号(NACK) (5)字节格式 (6)发送从机地址(SLAVE ADDRESS...)的格式 (7)主机由从机中读数据 (8)通讯复合格式 ---- 一、SPI IIC 通信协议比对: 二、SPI 通信协议: (图来自野火论坛,如侵即删) (1)引脚简介 NSS、 SCK、...MOSI MISO 的信号只在 NSS 为低电平的时候才有效,在 SCK 的每个时钟周期 MOSI 和 MISO 传输一位数据。...主机从机需要工作在相同的模式下才可以正常通讯,实际中采用较多的是“模式 0”“模式 3”。

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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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浅谈图像识别技术原理价值

目录 前言 1.图像识别技术原理 2.图像识别技术流程 3.图像识别技术的应用范围 ---- 前言 图像识别的发展经历了三个阶段: 字符识别 数字图像处理和识别 对象识别 顾名思义,图像识别就是对图像进行各种处理...当今的图像识别不仅指人的肉眼,而且还指使用计算机技术进行识别。 1.图像识别技术原理 原则上,计算机图像识别技术与人类自身对图像识别之间没有本质区别。...在此过程中,我们的大脑根据已在记忆中(图片模型库)分类的类别来识别记忆,检查是否存在图像具有相同或相似特征的记忆,然后识别我们是否看到了图像。 图像识别技术可以基于图像的主要特征。...图像识别技术的过程分为以下几个步骤: 信息获取 预处理 特征提取选择 分类器设计 分类决策 信息获取是指通过传感器将光或声音信息转换为电信息。...特征提取选择是图像识别过程中的关键技术之一,因此了解这一步骤是图像识别的重点。 分类器 分类器将所有训练数据并将其存储起来,以便于未来测试数据用于比较。

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DNA蛋白质的序列比对原理

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联系。...在生命进化过程中,DNA可能会经历突变(碱基替换)、插入、缺失等变化,使得不同物种的DNA序列同时具有相似性差异性。...序列比对(sequence alignment)主要思想就是运用特定的算法找出两个或多个序列之间产生最大相似性得分的空格插入和序列排列方案,其要解决的主要问题为DNA序列当中的插入缺失变化。...根据比对的序列数目不同,可以分为双序列比对(pairwise alignment)、多序列比对(multiple alignment)。...每个替换都记为一个耗费(cost),考虑到插入缺失的存在,这种操作还可以拓展为字符替换、插入空格、删除空格,因此对多序列之间的距离描述就是将这些序列转换为一个共同序列所需要的最小耗费: 如果不计插入删除的空格

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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。...,i)序列r(1,...

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转录组比对番外篇:aligner mapping 区别

导读 考虑到在转录组比对时,有许多软件可以使用,但很少有介绍它们之间的差别。因此,本文主要介绍 STAR, KALLISTO, SALMON 之间的区别。 1....2.1. aligner 当我们比对一个 read 时,我们不仅要询问它可能在基因组中的位置,还要询问碱基碱基的确切对应关系。...像 Kallisto 和 Salmon 这样的工具改变了这一点,因为它们可以将 reads 分配给基因/特征/任何东西,而无需查看精确的比对。...有几种方法可以做到这一点,但最简单的就是计算来自基因组中每个基因重叠的位置的读数的数量(执行此操作的程序示例是 featureCounts)。...优缺点 STAR + 单独定量相比,Kallisto 和 Salmon 更快且内存占用更少。

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领券