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序列比对:多序列比对与MAFFT

需要注意的是多序列比对问题是双序列比对问题的推广,并非多条序列之间两两比对。 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。 渐进多序列比对首先使用动态规划算法构建全部k个序列的个双序列配对比对,然后以记分最高的配对比对作为多序列比对的种子,按记分高低依次选择序列,逐渐向已构造的多序列比对中加入序列,形成一个树状结构的多序列比对结果 ,用来确定向多序列比对中添加新序列的次序; ③以计分最高的配对比对作为多序列比对的种子,并根据指导树向这对序列的比对中插入序列,一步步构建完整的多序列比对。 如果一开始选择的两条序列比对与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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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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    序列比对:双序列比对与BLAST

    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、相似片段搜寻与数据库比对检索、基因注释等。 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 双序列比对所需要的计算时间和内存空间与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,将输入序列与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 ,不适合outfmt大于4的情况,默认为500 -num_alignments:对于每个输入序列,在结果中显示的高分比对结果的详细比对情况数目,默认为250 -line_length:结果中详细比对情况的行的长度

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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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    使用python实现MySQL表结构比对【初级版】

    使用Python写了个最基本的表结构比对告警脚本, 目前这个版本只能做到发现表结构存在差异的表。后续考虑再迭代下,看如何把差异的表和列的明细也报出来。 dts" mysql_dest_pass = "dts" mysql_dest_db = "dest_db" main.py 内容如下: # pip3 install mysql-connector-python ,未包括字符集和排序集)检查完成,存在差异的表如下 ---> ', s1) else: print('表结构(只比对了列和索引,未包括字符集和排序集)检查完成,没有发现存在差异的表') stop_time = time.time() time_dur = stop_time - start_time print(f"耗时 {time_dur} 秒") readme 内容如下: 上面程序里面,我们没有比对表中的字符集和排序集 COLUMN_KEY, EXTRA FROM information_schema.columns where table_schema = ''' 使用方法: 修改完成 configs.py后,执行  python3

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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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    python脚本:nexus比对格式批量转化为fasta格式

    比对后分析用到的软件对输入格式的要求也不一样。 如果需要转化的文件很多,可以借助python中的dendropy这个模块,然后写python脚本完成批量转化。 今天有人发邮件问批量转化nexus格式为fasta格式。 如果需要转化的文件很多,可以借助python中的dendropy这个模块,然后写python脚本完成批量转化。 今天有人发邮件问批量转化nexus格式为fasta格式。 \input_nexus\ output_fasta fasta结果文件将会保存在 output_fasta文件夹中 不同的比对软件会输出不一样的比对格式;比对后分析用到的软件对输入格式的要求也不一样 如果需要转化的文件很多,可以借助python中的dendropy这个模块,然后写python脚本完成批量转化。 今天有人发邮件问批量转化nexus格式为fasta格式。

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    python:手动比对序列并绘制测序饱和度图片

    由于测序数据是探针数据,并且数量也不是太多,考虑使用python的正则进行序列匹配,实际结果看其比对效率还是挺低的。 import gzip import os import re import random # fastq.gz文件路径,只以一个测序文件为例 os.chdir("F:\\python\\测序饱和度" format(fastq_file)) 正则进行序列比对 使用正则进行序列匹配,如果匹配,则返回探针序号,如果没有匹配,则返回字符串“None”。 共有86完条read,比对共运行接近8min,效率比较低,使用常规字符串操作进行序列匹配还是只适用于数据量比较少的情况。 , ref_seq_str) res_align[:3] # ['RNA42588', # 'RNA46325', # 'None'] 随机抽样获取饱和度数据 饱和度数据其实就是重抽样数据,筛选到比对结果后

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    NW全局比对算法原理及python实现 (考虑gap长度)

    在序列比对的时候,有全局比对和局部比对两种方法,其中,Needleman-Wunsch比对算法是其中的一个很经典的全局比对算法。 下面将用python从头实现,将考虑match,mismatch,gap和gap是否连续的因素。 先确定打分策略,先考虑match,mismatch和gap的分数。 first_score 第一列第一行表示一开始比对到gap上,因为计入gap的分数。 接着计算每行每列的分数,比如第三行第三列,可以得到三个分数,同一行列的为一个gap: ? path 以下用python实现: 比较两个碱基是否一致 # 比较两个碱基分数, gaps的分数考虑在cal_score def diff(first, second): if first == bottom = cal_seq(scores, path) print(top[::-1]) print(middle[::-1]) print(bottom[::-1]) 调用:python

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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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