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。...从本文开始，我们陆续学习前人开发出的流行算法。 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）。 ?...(i || j)) { // 到矩阵单元(0, 0)才算结束，这代表初始的两个字符串的每个字符都被比对到了 for (k = n - 1; k >= 0; k--)...j = 1; j <= n; j++) { aUnit[0][j]->M = gap * j; aUnit[0][j]->W3 = 1; } // 将字符串都变成大写
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： ?
本文介绍了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。...BWT（Burrows-Wheeler Transform）算法是一种数据转换算法，它将一个字符串中的相似字符放在相邻的位置，以便于后续的压缩。 简要回顾 BWT算法可以分为编码和解码两部分。...编码后，原始字符串中的相似字符会处在比较相邻的位置；解码就是将编码后的字符串重新恢复成原始字符串的过程。BWT的一个特点就是经过编码后的字符串可以完全恢复成原始字符串。 ? ? ?...我们将某一行字符串的Latter String定义为其在“循环转移”这一步中的下一行字符串；而将某一行字符串的Former String定义为其在“循环转移”这一步中的上一行字符串。 ?...++n); 89 printf("The original str: %s\n", r); 90 free(L); 91 free(r); 92} 小结 本文比较详细地介绍了BWT算法
前文介绍了基序发现问题和中间字符串问题。本文给出了中间字符串的算法和实现代码。 中间字符串问题的简单算法及伪代码 《序列比对（20）基序发现问题的算法及实现代码》给出了基序问题的算法和实现代码。...本文将介绍中间字符串问题的算法，并给出实现代码。 ? 由于要遍历所有可能的起始位点，如前文《序列比对（20）基序发现问题的算法及实现代码》一样，我们采用树结构以及DFS（深度优先搜索）。...其简单算法如下（伪代码）： ? 引自《生物信息学算法导论》 ? 引自《生物信息学算法导论》 ? 分支定界策略改进简单算法 ? 用分支定界策略改进上述简单算法的伪代码如下： ?...实验效果 我们用《生物信息学算法导论》书中的两组序列进行实验，分别用简单算法（medianStr_BF.exe)和分支定界法（medianStr_BB.exe）去计算中间字符串。...： （只要对基序发现问题和中间字符串问题的简单算法的运行时间做简单分析） ?
在播种阶段，找到读段的短子字符串（称为种子序列）在参考序列中的精确比对，允许比对中有零或非常少量的差异。这给出了整个读段可能比对到的位置。...在延伸阶段，延伸种子序列的两侧直至覆盖整个读段，通常使用基于动态规划的算法如Smith-Waterman算法(Smith and Waterman 1981)，计算每个比对位置的得分并报告最佳比对结果。...F列是每种碱基按字母表顺序重复其在参考基因组中出现的次数，L列即为BWT字符串(Burrows-Wheeler transform)。 查询读段的所有精确比对都是BW矩阵中旋转序列的前子字符串。...3.2 BWA-MEM算法 BWA-MEM算法是BWA-MEM2软件包执行比对的核心部分，用于将测序得到的读段序列比对到参考基因组上。...最大精确比对(MEM, maximal exact matches)是读段的子字符串在参考基因组上的精确比对，且不能在任何方向上进一步延伸。超精确比对是查询读段每个位置中覆盖该位置的最长精确匹配。
BWA-backtrack 算法是为了illumina测序100bp长的read设计的，其余两个算法用于比对在70到1Mbp之间的较长的序列。...BWA软件在压缩参考基因组，构建参考基因组的索引，以及比对过程中使用BWT算法。BWT算法是M. Burrows和D.J. Wheeler最开始提出对较大字符串文本进行压缩的算法。...二、BWT算法 我们以文献中的字符串googol 为例， 代表结束的字符，在字符串中有且仅有一个，且在字母表顺序中排第一位，例如在26字母表中 首先我们要生成左边形式的矩阵，他是将上一行的字符串的第一个字符放到最后一位形成的...可以看到他将部分o和g重排到一起了，所以我们也可以将这个字符串记为lo2o2g。在这个短字符串的例子中可能无法体现其压缩效率，但是当我们对长字符串如参考基因组处理时，BWT算法可以有效的压缩文本。...BWT算法是可逆的，即我们知道BWT string和SA矩阵中index为0的字符串，即上图左边矩阵的第一条字符串（我们的原始输入），我们就可以进行backtrace。
算法类似于连连看，规则是上下两个水果一样，就可以连起来，计如得分： 现在如果上下两行代表两条序列，把水果换成碱基，可消除的碱基中间连线，就像下面这样： AACGGGGTG | ||| | CATGGGATT...但更多的是一种算法规则，即在计算打分时，需要遵循以下规则： 碱基匹配加分：+1，也就是中间有连线的碱基对 碱基错配罚分：-1，也就是没有连线的碱基对 碱基空位罚分：-3，也就是空位，不组成碱基对...根据规则，上述的比对结果为：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...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。...下一篇我们详细探究序列比对算法： Needleman-Wunsch 算法 Smith-Waterman 算法
本文介绍如何求解两个字符串的最长公共子字符串。 其实这个问题可以放在序列比对专题的最开始，只是笔者是个新手，所以当初只是照《生物序列分析》教材的进度写的，教材是直接从全局比对开始讲的。...当然，笔者还想过如果是用多层循环的话，可以考虑结合KMP算法。当然，这只是一个想法，没有去实现。...点击此处，等你留言 动态规划解法的代码 具体代码如下： （代码是在《序列比对(一)——全局比对Needleman-Wunsch算法》一文代码的基础上修改，没有优化，但足以说明本文问题了。）...i <= m; i++) aUnit[i][0] = 0; for (j = 1; j <= n; j++) aUnit[0][j] = 0; // 将字符串都变成大写...strUpper(s); strUpper(r); // 动态规划算法计算得分矩阵每个单元的分值 for (i = 1; i <= m; i++) for
null and tagType == 0 "> LEFT JOIN ccc AS b ON b.tag_body_id = a.id 方案二：将数字转成字符串
本文介绍了基序发现问题和中间字符串问题。 引言：DNA调控元件 我们知道，DNA调控元件往往是一段相似的DNA序列。理想情况下这些序列完全一致，比如下面这样： ?...图片引自《生物信息学算法导论》 但实际上，这些序列不会完全一样，总会有若干位点发生“变异”，从而不同，比如下面这样： ?...图片引自《生物信息学算法导论》 如果给定一组DNA序列（暂且假定它们长度相等），那么如何找出这些相似的序列呢？由此可以引出两个问题，即基序发现问题和中间字符串问题。...图片引自《生物信息学算法导论》 接下来我们给出一系列符号定义，以便下文的讨论： ? 二、中间字符串问题 同样地，要讲清楚中间字符串问题，我们首先给出一些符号： ?...小结 本文内容基于《生物信息学算法导论》，笔者所作的工作就是将算法推导过程补充详细。至于实现代码，我们会在后续文章中讨论。
本文介绍了 EM算法 和 Baum-Welch算法的推导过程。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 微信公众号目前不支持Latex风格的数学公式，所以暂时以截图的方式展示内容。...本文第一部分EM算法推导过程的markdown代码如下： ###EM算法 EM算法就是这样一种迭代算法，该算法在有缺失值存在的情况下估算概率模型的参数（或参数集，下文统称参数）。
本文介绍了如何使用viterbi算法得到概率最大的路径。...（说明：之前发过这篇文章，但是里面有一些概念使用上的错误，主要就是最大似然这个概念使用有误，因此加以改正） 前文《序列比对（九）从掷骰子说起HMM》已经通过投骰子的例子介绍了HMM的基本概念，引用如下：...图片引自《生物序列分析》 其实，正如《序列比对（八）第一部分的小结》所说，后一状态依赖于前一个状态的问题很适合用动态规划算法解决。viterbi算法就是一种基于动态规划的求解最可能路径的算法。...更具体地，还以前文提到的掷骰子为例，当根据初始向量、转移矩阵、发射矩阵等参数生成一个随机的符号序列后，我们可以利用viterbi算法来求解最可能的路径。...简单来讲，就是用viterbi算法来猜每次投掷用的是公平骰子还是作弊骰子。（如果对投骰子的例子不熟悉，请参考前文《序列比对（九）从掷骰子说起HMM》） 效果如下： ?
相似性仅仅是指字符串的相似 ，并不具有不具有生物学意义 ，因为 DNA 序列一共就有 ATCG 四种碱基，由于组合造成两段片段字符串组合比较接近。同源序列一般是相似的，但是相似的序列不一定同源。...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。...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。...三、blast 简介 Blast 全称 Basic Local Alignment Search Tool，即"基于局部比对算法的搜索工具"，。...2009年 7 月，NCBI 发布了 BLAST 升级版——BLAST+，BLAST+使用了 BLAST 的核心算法，延续了 BLAST 的优势功能，发展并增强了如 BLAST 的 fastacmd 程序
本文介绍了如何用Baum-Welch算法来估算HMM模型中的概率参数。...Baum-Welch算法应用于HMM的效果 前文《序列比对（15）EM算法以及Baum-Welch算法的推导》介绍了EM算法和Baum-Welch算法的推导过程。...Baum-Welch算法是EM算法的一个特例，用来估算HMM模型中的概率参数。其具体步骤如下： ?...图片改编自《生物序列分析》 本文给出了Baum-Welch算法的C代码，还是以投骰子为例，估算出了转移概率以及发射概率。...小结一下： Baum-Welch算法通过多次迭代来估算HMM模型中的概率参数。
二值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色，常用的二值化算法如公式1所示： {Y=0，gray<TY=255，gray =T {Y=0，gray<TY=255，gray =T 当灰度Gray小于阈值
这篇文章会介绍React的差异比对算法——“融合算法”是如何执行的。...针对以上问题，有一些通用的算法可供参考，比如比对2颗树的差异，在前一个颗树的基础上生成最小操作树，但是这个算法的时间复杂度为n的三次方=O(n*n*n)，当树的节点较多时，这个算法的时间代价会导致算法几乎无法工作...假设在我们使用React时，一共使用了1000个Dom标签元素，那么使用上面的算法，我们要比对数亿次才能得到比对的结果，根本不可能在一个浏览器中短时间完成。...差异算法 对于2颗有差异的树，React首先比对2颗树的根节点。根据跟节点的类型是否相同，算法接下来会执行不同的操作。...然后， render() 方法会被调用并返回一个Dom，差异算法会递归比对之前返回Dom的差异。
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。...； ⑴动态规划算法 标准动态规划算法可以直接由二维的双序列比对推广到多维，且能够确保全局比对产生最优的解。...因此标准动态规划法多序列比对的算法复杂度高达O(nm2m)，这使得标准动态规划算法进行大量较长的多序列比对十分困难。...⑵渐进多序列比对 渐进多序列比对（progressive multiple alignment）又称步进法，从动态规划算法优化而来，实质上也是一种启发式算法。...除了以上算法外，多序列比对算法还有隐马尔可夫模型（Hidden Markov models）、遗传算法（Genetic algorithms）、模拟退火算法（simulated annealing）、仿真量子计算
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。...，对资源的消耗比较少，官方的给出的数据是两个 5M 左右的基因组，只用 20 秒左右的时间就可以比对完成，消耗的内存大约是 90M，它是使用一种后缀树的算法。
双序列比对算法 ⑴基本算法（LCS算法） 序列比对实质上是一个路径寻找问题，若有序列v=ATGTTAT和w=ATCGTAC两个短序列，其比对过程可以用下图表示： 从(0，0)到(7，7)，每穿过一个顶点相当于成功匹配一个碱基...⑵动态规划算法 动态规划（dynamic programming）算法是目前最基本的序列比对算法。...，其算法后被称为NeedlemanWunsch算法，其主要思想是把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解。...BLAST采用一种局部的算法获得两个序列中具有相似性的序列，能迅速与公开数据库进行相似性序列比较，BLAST结果中的得分是对一种对相似性的统计说明。...，需要根据要比对的序列类型选择软件工具以及数据库，如下所示： Blast算法基于动态规划算法开发。
关于全局联配的介绍可参见前文： 序列比对（一）全局比对Needleman-Wunsch算法 序列比对（二）Needleman-Wunsch算法之仿射罚分 所谓局部联配，就是两条序列的子序列的联配。...局部联配算法就是找到联配得分最高的子序列。其中最常见的就是Smith-Waterman算法。...Smith-Waterman算法与Needleman-Wunsch算法类似，只是在计算得分矩阵分值的时候加了一个限制，即分值不能是负数。具体如下： ?...,j)比对的最高得分 }; typedef struct Unit *pUnit; void strUpper(char *s); float max4(float a, float b, float...aUnit[i][0]->M = 0; } for (j = 1; j <= n; j++) { aUnit[0][j]->M = 0; } // 将字符串都变成大写
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