序列相似性的概念

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1、序列相似性的概念序列比较是如何进行的？----打分方案的原理(PrinciplesofScoringMatrices)Blosum距阵(TheBlosummatrices)距阵的使用效果(MatrixPerformance)通过一些测试显示，Blosum距阵用于在数据库中查找同源性序列时，效果比PAM距阵好。如上述，距阵从1到250PAM两极距离太远，可能引起不准确；而Blosum直接从最同源的序列的区间排比获取匹配率，不考虑进化距离。Blosum距阵的突变数据来源于未加gaps的序列区间排比，相当于蛋白序列的保守区。1Dotplots-序列相似性的作图分析序列

2、比较的问题(Theproblemwithsequencecomparison)序列比较：序列比较包括从两个或多个序列中找出所有显著相似的区域。最主要的问题是必须首先作出定义，对于生物序列来说何为显著相似。在开始讲程序之前，让我们先了解一下它们做些什么和为什么那样做。这一节主要是关于序列比较是如何进行的。2Dotplots-序列相似性的作图分析序列比较的问题(Theproblemwithsequencecomparison)当我们比较两个序列时，总是会对显著相似的区段比较感兴趣，可是从生物学的角度如何定义何为“显著相似”？为了更好的理解这一点，让我们先看看几个例子

3、。首先从比较两个简单序列开始。ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC

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19、CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT3Dotplots-序列相似性的作图分析序列比较的问题(Theproblemwithsequencecomparison)在这里我们只是简单的将两个序列并排比较，对比两个序列之间的碱基，将匹配的残基用垂直线标出，可见一个保守的区域。但是，是否还有更好的排比方式呢？显然，如果将其中一个序列相对另一序

20、列错开两个碱基位置，可以得到一个更好的排比结果(这里说更好是指得到更多相匹配的碱基)ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC

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58、CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT4Dotplots-序列相似性的作图分析序列比较的问题(Theproblemwithsequencecomparison)结论是，我们不能够简单的将两个序列头尾对应的排比，而是对各种可能的排比方式都进

59、行比较以找出最佳的排比结果。可是，这还不行。生物体有许多变化的机制，简单的从一个残基变为另一个残基只是其中之一，而插入和缺失也经常发生，我们是否可以将插入和缺失考虑进去，以得到更好的排比结果呢？ATGCATGCATGCATGCATATATATATAT----ATATATGCATGCATGCATGCATGC

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99、CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATAT----ATGCATGCATGCATGCAT5Dotplots-序列相似性的作图分析序列比较的问题(Theprob

100、lemwithsequencecomparison)这里我们用了连字号(--)来标记插入/缺失的事件。仅仅观察两个序列是很难知道是否有插入或缺失的发生的，因此我们将它简称为一个“indel”。插入“indels”通常会大大增加匹配残基的数目：在序列比较时必须考虑“gaps”的存在，采用“gaps”通常可以大大增加匹配残基的数量。----AT--GCAT--GCATGC--ATGCATATATATATAT----ATATAT----GCATGCATGCATGCATGC

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144、--ATCG--AT--CG--------ATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT6Dotplots-序列相似性的作图分析序列比较的问题(Theproblemwithsequencecomparison)但是，在加入“gaps”后又会出现一个问题：这个排比是否还有意义呢？如上述例子，我们通过加入了许多“gaps”来增加相似度，仅仅为了得到多一些匹配残基数就加入许多的“gaps”，这样做是否值得呢？答案是：有时。(不很满意，是吗？)有时确实值得，而有时又不划算。如果我们需要使序列变化太大，那很可能是不值得的。怎样知道是否值得呢

145、？通过大量的观察研究表明