比较是科学研究中最常见的研究方法之一，通过比较寻找研究对象可能具备的某些特征和特性。序列比较的理论基础是进化学说：如果两个序列之间具有足够高的相似性，那么两者可能是共同的进化祖先经过序列内残基的替换，残基或序列片段的缺失或插入以及序列重组等遗传变异过程分别演化而来。序列比较的目的主要有两点：根据相似性通过已知序列来预测未知序列的结构和功能推断序列之间的同源性，推测进化关系相似性 同源性任意两条序列
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2023-08-30 18:51:17
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在Python中，具有相同数据类型的序列可以通过关系运算符进行比较。对序列进行比较大小，实际上就是对序列中的数据以“在字典中的顺序”（lexicographical ordering）进行比较，也就是出现在一本字典前面的数据要比后面的数据小。1 比较的方法1.1 当两个序列长度相同时对于比较两个长度相同的序列，先按照字典顺序，比较这两个序列的第一个数据值，如果能够比较出大小，则该结果即为这两个序列
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2023-05-28 18:02:44
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目录目标物种和序列相关Seq列表多序列比对的原理和方法相关的工具建树的几种方法实际操作Muscle&ClustalW可视化结果newick文本MEGAX本地构建流程距离矩阵和自带建树手动建树结果关于NEWICK格式 目标物种和序列物种：冠状病毒中能够感染人的7种病毒
序列来源：NCBI上已经公布的Ref序列，我们只采用了其中的6种。相关Seq列表多序列比对的原理和方法相关的工具Clusta
目录序列对比过程中的罚分规则选择的序列名称具体的序列infoDNA的dotplot实现采用蛋白质进行dotplot使用矩阵进行打分（积分+罚分）BLOSUM62的规则空位罚分最优化（optimization）使用needle软件进行在线global对比。本地实现打分运算调用BIO库进行本地运算手动计算方式一些局限性手动计算过程局部的序列的次优比对局部次优比对的运算结果附录相关引用Reference
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2023-07-01 15:25:25
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学习目标
理解同源（包括直系和旁系同源）的含义；阐释如PAM（可被接受的点突变）矩阵的生成方法；比较PAM和BLOSUM打分矩阵的用途；理解动态规划定义，并解释全局和局部序列比对算法是如何工作的；在NCBI网页上进行蛋白质或DNA的双序列比对3.1 引言
当完成对多个物种的基因组测序后，一个重要的工作室找到特定物种内和物种之间的蛋白质在进化上的相关性。
序列水平的相关表明两个
多序列比对介绍多序列比对，指对两条以上的生物序列进行全局比对。多序列比对的用途确认：一个未知的序列是否属于某个家族。建立：系统发生树，查看物种间或者序列间的关系。模式识别：一些特别保守的序列片段往往对应重要的功能区域，通过多序列比对，可以找到这些保守的片段。已知推未知：把已知有特殊功能的序列片段通过多序列比对做成模型，然后根据该模型推测未知的序列是否也具有该功能。其他：预测蛋白质/RNA的二级结构
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2023-09-18 19:41:30
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序列比对是什么以及序列比对主要的作用是什么，本篇博客就一笔带过，因为不是主要分享内容。序列比对，此处引申为pairwise alignment会更加恰当一些，用于比较2条序列之间的相似程度，推断它们之间的相似程度，进而探索对应功能以及系统发育关系。接下来大体分为2个部分，1）全局比对，2）局部比对首先要明确一个概念：序列比对想要达到的目的是什么？引一张图来说明序列比对的目的以及全局比对、局部比对之
在线双序列比对工具EMBL全局双序列比对工具Gap的类型及分值设置调整gap open和gap extend以达到期望的比对结果。EMBL局部序列比对工具其他在线双序列比对工具软件名比对类型EMBLGlobal/LocalPIRGlobalLalignGlobal/LocalLAGANGlobalAlignMeAlignment of Membrane ProteinsMCALIGNAlignme
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2023-07-28 10:49:44
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# Python 多序列比对的入门指南
在生物信息学和数据科学中，多序列比对是一个非常重要的技术，它可以帮助我们了解同一生物种群中的不同个体之间的基因序列异同。今天，我们将带你一步一步走过多序列比对的流程，并且使用 Python 编写相应的代码。
## 多序列比对的流程
我们可以将多序列比对的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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序列比对概念及相应工具的对比0x01 概念和意义在生物信息学研究中,最基本的部分是序列比对,而最基本的操作是比对,主要可分为双系列比对和多序列比对,辨别序列之间的差异,同时发现生物序列中的机构和功能信息,进而发现它们的相似性和同源性,比较多个生物序列相似性是由序列比对来完成的。总的来说,序列比对的意义是对序列的相似性在核酸、氨基酸的层次上进行分析,从而推测比对中的各个序列间结构功能以及进化上的联系
【生信MOOC】生物序列比对工具2——多序列比对文章的文字/图片/代码部分/全部来源网络或学术论文，文章会持续修缮更新，仅供大家学习使用。目录【生信MOOC】生物序列比对工具2——多序列比对1、多序列比对的定义和用途2、多序列比对的要求3、多序列比对工具——EMBL - Clustal Omega4、多序列比对工具——EMBL - TCOFFEE - Expresso5、多序列比对的保存格式6、多
Blast结果的详细解析 Posted on
2009 年 7 月 9 日
要使用程序对blast结果进行解析、分析，就必须对BLAST的结果形式有深入的了解，本篇文章将向你详细说明Blast结果的数据结构，供参考。这里的指的是blast默认的结果，也是我们应用最多的结果。 3.14.1. 结果文件的结构 一个BLAST的结果文件，大致结构如下： 每个blast结果文件都以
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2023-09-05 10:45:46
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从“内卷”说起内卷化效应就是长期从事某一方面的工作，水平稳定，不断重复，进而自我懈怠，无渐进式的增长，无突变式的发展，对即将到来的变化没有任何准备，完全缺乏应变能力。 -- 摘自百度百科我们这里所说的内卷，完全就是字面意思 – 往内部卷，简称内卷！图1. 互补碱基配对展示序列比对是生物学分析中最常用的一种研究序列相似性的方法，准备好fasta序列，可以使用clustalw在线比对（htt
对于每一个进入生物领域的人，基本都避免不了分子克隆(认知的同胞除外)，当然就需要一个称手的 DNA 比对软件。今天给大家强烈推荐一款 DNA 比对软件，APE(a plasmid editor)。这款软件不仅能做 DNA 序列比对，DNA 序列翻译，还能够做引物设计，酶切位点设计，质粒图谱构建(这个还是 snapgene 更好用，不过人家是收费的)，ORF 查找等非常多的实用功能，下面我来详细介绍
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2023-07-19 22:10:21
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这一章之前在博客中就有过介绍。这里是查漏补缺。运用全局比对的主要优势在于对具有高度同源性的序列进行优化，这在以已知三维结构的同源性序列为基础对未知序列的三维结构进行预测的模型构建中是十分有用的。局部比对适合用于哪些在其全长中具有局部的小同源性片段的序列比较，一般用于特定序列位点、结构域及其他类型重复序列的搜索，同时它在发现数据库中待分析序列的同源序列过程中也有重要意义。相似性（similarity
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2023-06-29 20:43:49
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序列比对又称序列联配，是生物信息学的基础。在《算法导论》书中有一节提到最长字符串匹配（LCS），就是书中提到的DNA序列比对方法。这种方法与协议逆向分析所需要的方法类似，所以可以将其运用到协议逆向分析中来，通过比对协议的相似之处，来提取协议的相同内容。一、双序列比对 这里就是运用的《算法导论》中15.4的最长公共子序列的算法，这个算法具体可以看算法导论的介绍。算法完成后通过最优回溯来找到
序列比对
原创
2021-08-02 14:47:18
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近年来，高通量测序技术的不断发展为基因组学带来了极大的变革，使得生物学家能够在碱基层面进行研究。目前，三代测序已经广泛地应用于基因研究中。常见的三代测序技术有单分子实时测序技术 SMRT（Single Molecule Real-Time）和纳米孔测序技术等。第三代测序技术采用了基于纳米孔的单分子读取技
相见恨晚，还好遇到了它今天用BLASTX将我的转录本序列在UniProt蛋白数据库(700w条序列)中搜索，80个线程，过了1小时大概就分析1000条吧。实在是有点慢，于是我想到之前耳闻的DIAMOND，据说速度非常快，于是我测试了下。没想到，这工具居然那么快。根据DIAMOND介绍，它有以下特点比BLAST快500到20,000倍长序列的移框联配分析(frameshift alignment)资
python因为其简单易学，数据开源，并且功能强大，因此受到很多程序员的欢迎，下面我来手把手的教你用python做项目，希望能够帮到各位。为了方便大家的了解，我对各个函数的功能和代码都加了注释，一般即使没有编程经验的人也能够轻而易举的看懂以下代码（该代码复制后也可以直接运行，不过其中加载的库本地需要安装得有，比如difflib库，win32api等）。下面简单介绍该项目的内容：该项目是为了实现对文
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2023-09-08 19:47:42
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