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1 生物信息学 Bioinformatics 巩晶癌症研究中心山东大学基础医学院

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3 复习双序列比对及算法 对于 : 序列 p:acgtc 序列 q:aatc : 字符对字符 : 字符对空位箭头指着的序列为空位 : 字符对空位箭头指着的序列为空位 全局序列比对结果 : 序列 p: A C G T C 序列 q: A - A T C 序列 q 4 s(0,0) = 0 s(0,j) = gap * j, 1<=j<=m s(i,0) = gap * i, 1<=i<=n s(i-1,j-1) + w(i,j) s(i,j) = max s(i-1,j) + gap s(i,j-1) + gap A C G T C 序列 p A A T C 得分矩阵 3

4 复习双序列比对及算法 如果两个序列长度相同 : 一致度 (identity)= ( 一致字符的个数 / 全局比对长度 ) 100% 相似度 (similarity)= ( 一致及相似的字符的个数 / 全局比对长度 ) 100% 序列 1:CVHK-LA identity = (4/7)*100% = 57% 序列 2:C-HKTIA similarity = ((4+1)/7)*100% = 71% 如果两个序列长度不相同 : 一致度 (identity)=( 一致字符的个数 / 全局比对长度 ) 100% 相似度 (similarity)=( 一致及相似的字符的个数 / 全局比对长度 ) 100% 序列 1:CVHKAT identity = (4/6)*100% = 67% 序列 2:CIHK-T similarity = ((4+1)/6)*100% = 83% 无论两个序列长度是否相同, 都要先做双序列全局比对, 然后根据比对结果及比对长度计算它们的一致度和相似度 4

5 复习双序列比对及算法 我们帮你搞定! 序列 q 序列 p A C G T C A A T C 得分矩阵 序列 p: A C G T C 序列 q: A - A T C 全局序列比对结果 5

6 4.7.1 EMBL 双序列比对工具 : 全局比对工具 6

7 4.7.1 EMBL 双序列比对工具 : 全局比对工具 7

8 4.7.1 EMBL 双序列比对工具 : 全局比对工具 8

9 4.7.1 EMBL 双序列比对工具 : 全局比对工具 9

10 4.7.1 EMBL 双序列比对工具 : 全局比对工具 上下一致 : 上下相似. 上下不相似 空格 字母对空位 10

11 4.7.2 Gap 的类型及分值设置 11

12 4.7.2 Gap 的类型及分值设置 gap open gap extend 分散的空位 12

13 4.7.2 Gap 的类型及分值设置 gap open gap extend 集中的空位 13

14 4.7.2 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 Gap Open Gap Extend 14

15 4.7.3 EMBL 双序列比对工具 : 局部比对工具 15

16 4.7.3 EMBL 双序列比对工具 : 局部比对工具 16

17 4.7.3 EMBL 双序列比对工具 : 局部比对工具 >Seq1 MHHHHHHSSGVDLGTENLYFQSMKTTQEQLKRNVRFHAFISYSEHDSLWVKNELIPNLEKED GSILICLYESYFDPGKSISENIVSFIEKSYKSIFVLSPNFVQNEWCHYEFYFAHHNLFHENS DHIILILLEPIPFYCIPTRYHKLKALLEKKAYLEWPKDRRKCGLFWANLRAAIN >Seq2 GTENLYFQSMKTTQEQLKRNVRFHAFISYSEHDSLWVKNELIPNLEKEDGSILICLYESYFD PGKEWCHYEFYFAHHNLFHENSDHIILILLEPIPFYCIPTRAAAAAAAAAAA 局部比对结果 : 黑色是相似的部分, 红色是不相似的部分 17

18 4.7.3 EMBL 双序列比对工具 : 局部比对工具 全局比对与局部比对比较 局部比对 全局比对 18

19 4.7.3 EMBL 双序列比对工具 : 局部比对工具 19

20 4.7.3 EMBL 双序列比对工具 : 局部比对工具 >Seq3 TTLDDPLGHMPERFDAFICYCPSDIQFVQEMIRQLEQTNYRLKLCVSDRDVLPGTCVWSI ASELIEKRCRRMVVVVSDDLSLSPGAHQKRLIPIKYKAMKKEFPSILRFITVCDYTNPCT KSWFWTRLAKALSLP >Seq4 MHHHHHHSSGVDLGTENLYFQSMKTTQEQLKRNVRFHAFISYSEHDSLWVKNELIPNLEK EDGSILICLYESYFDPGKSISENIVSSNQNEWCHYEFYFAHHNLFHENSDHIILILLEPI PFYCIPTRYHKLKALLEKKAYLEWPKDRRKCGLFWANLRAAIN 局部比对结果 : 黑色是相似的部分, 红色是不相似的部分 20

21 4.7.3 EMBL 双序列比对工具 : 局部比对工具 全局比对与局部比对比较 局部比对 全局比对 21

22 4.7.4 其他在线双序列比对工具 软件名比对类型网址链接 EMBL Global/Local PIR Global arch/pairwise.shtml Lalign Global/Local ALIGN_form.html LAGAN Global /index.shtml AlignMe MCALIGN Alignment of Membrane Proteins Alignment of non-coding DNA sequences lignme.html align/mcinstructions.html Biotools Global/Local 22

23 4.7.4 其他在线双序列比对工具 Biotools 双序列比对工具 : 23

24 4.7.4 其他在线双序列比对工具 Biotools 的大招 : 除了给出序列比对, 还能给出得分矩阵! 24

25 4.8 BLAST 搜索 复习 : 数据库中的序列相似性搜索 在游戏麻将泰坦中, 你需要用眼睛从一推麻将牌中找出一对相同的麻将牌

26 4.8 BLAST 搜索 复习 : 数据库中的序列相似性搜索 对于一个蛋白质或核酸序列, 你需要从序列数据库中找到与它相同或相似的序列 不可能再用眼睛去比较每一对序列, 因为数据库中有太多序列, 甚至用眼睛比较一对序列都是不可能做到的 BLAST

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28 4.8.1 BLAST 是如何工作的? BLAST (Basic Local Alignment Search Tool, 基本局部比对搜索工具 ) 是目前最常用的数据库搜索程序 BLAST 基本原理很简单, 它的要点是片段对的概念 所谓片段对是指两个给定序列中的一对子序列, 它们的长度相等, 且可形成无空位的完全匹配 KSD FGETS IV ATGG STE NE FGETS LI ATGG NPA BLAST 首先找出探测序列和目标序列间所有的匹配程度超过一定阈值的序列片段对, 然后对片段对根据给定的相似性阈值进行延伸, 得到一定长度的相似性片段, 最后给出高分值片段对 (high-scoring pairs, HSPs) 改进后的 BLAST 允许空位的插入 K SD FGETS IV ATGG S TE :: :: : NE FGETS LI ATGG N PA 高分值片段对

29 4.8.2 BLAST 的种类 BLAST 实际上是综合在一起的一组工具的统称, 它不仅可用于直接对蛋白质序列数据库和核酸序列数据库进行搜索, 而且可以将带搜索的核酸序列翻译成蛋白质序列后再进行搜索, 或反之, 以提高搜索效率 Blastp: 用蛋白质序列搜索蛋白质序列数据库 Blastn: 用核酸序列搜索核酸序列数据库 Blastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索蛋白质序列数据库 tblastn: 用蛋白质序列搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成蛋白质序列后再搜索 tblastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成的蛋白质序列后再搜索 根据搜索算法分 : 标准 BLAST,PSI-BLAST,PHI-BLAST 等

30 4.8.2 BLAST 的种类 BLAST 实际上是综合在一起的一组工具的统称, 它不仅可用于直接对蛋白质序列数据库和核酸序列数据库进行搜索, 而且可以将带搜索的核酸序列翻译成蛋白质序列后再进行搜索, 或反之, 以提高搜索效率 Blastn: 用核酸序列搜索核酸序列数据库 Blastp: 用蛋白质序列搜索蛋白质序列数据库 Blastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索蛋白质序列数据库 核酸序列 tblastn: 用蛋白质序列搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成蛋白质序列后再搜索 tblastx: 核酸将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成的蛋白质序列后再搜索 数据库 根据搜索算法分 : 标准 BLAST,PSI-BLAST,PHI-BLAST 等 BLASTn

31 蛋白质序列 BLAST 的种类 蛋白质 BLAST 实际上是综合在一起的一组工具的统称, 它不仅可用于直接对蛋白质序列数据库和核酸序列数据库进行搜索, 而且可以将带搜索的核酸序列翻译成蛋白质序列后再进行搜索, 或反之, 以提高搜索效率 BLASTp Blastn: 用核酸序列搜索核酸序列数据库 Blastp: 用蛋白质序列搜索蛋白质序列数据库 Blastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索蛋白质序列数据库 tblastn: 用蛋白质序列搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成蛋白质序列后再搜索 tblastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成的蛋白质序列后再搜索 根据搜索算法分 : 标准 BLAST,PSI-BLAST,PHI-BLAST 等

32 核酸序列 蛋白质序列 BLAST 的种类 BLAST 实际上是综合在一起的一组工具的统称蛋白质, 它不仅可用于直接对蛋白质序列数据库和核酸序列数据库进行搜索, 而且可以将带搜索的核酸序列翻译成蛋白质序列后再进行搜索, 或反之, 以提高搜索效率 BLASTx Blastp: 用蛋白质序列搜索蛋白质序列数据库 Blastn: 用核酸序列搜索核酸序列数据库 Blastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索蛋白质序列数据库 tblastn: 用蛋白质序列搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成蛋白质序列后再搜索 tblastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成的蛋白质序列后再搜索 根据搜索算法分 : 标准 BLAST,PSI-BLAST,PHI-BLAST 等

33 蛋白质序列 BLAST 的种类 BLAST 实际上是综合在一起的一组工具的统称核酸蛋白质, 它不仅可用于直接对蛋白质序列数据库和核酸序列数据库进行搜索, 而且可以将带搜索的核酸序列翻译成蛋白质序列后再进行搜索, 或反之, 以提高搜索效率 tblastn Blastp: 用蛋白质序列搜索蛋白质序列数据库 Blastn: 用核酸序列搜索核酸序列数据库 Blastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索蛋白质序列数据库 tblastn: 用蛋白质序列搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成蛋白质序列后再被搜索 tblastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成的蛋白质序列后再被搜索 根据搜索算法分 : 标准 BLAST,PSI-BLAST,PHI-BLAST 等

34 核酸序列 蛋白质序列 BLAST 的种类 BLAST 实际上是综合在一起的一组工具的统称核酸蛋白质, 它不仅可用于直接对蛋白质序列数据库和核酸序列数据库进行搜索, 而且可以将带搜索的核酸序列翻译成蛋白质序列后再进行搜索, 或反之, 以提高搜索效率 tblastx Blastp: 用蛋白质序列搜索蛋白质序列数据库 Blastn: 用核酸序列搜索核酸序列数据库 Blastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索蛋白质序列数据库 tblastn: 用蛋白质序列搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成蛋白质序列后再搜索 tblastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成的蛋白质序列后再搜索 根据搜索算法分 : 标准 BLAST,PSI-BLAST,PHI-BLAST 等

35 核酸序列 蛋白质序列 核酸序列 蛋白质序列 核酸数据库 蛋白质数据库 蛋白质数据库 BLASTn BLASTp BLASTx 蛋白质序列 核酸序列 蛋白质序列 核酸数据库 蛋白质数据库 核酸数据库 蛋白质数据库 tblastn tblastx 35

36 4.8.2 BLAST 的种类 BLAST 实际上是综合在一起的一组工具的统称, 它不仅可用于直接对蛋白质序列数据库和核酸序列数据库进行搜索, 而且可以将带搜索的核酸序列翻译成蛋白质序列后再进行搜索, 或反之, 以提高搜索效率 Blastp: 用蛋白质序列搜索蛋白质序列数据库 Blastn: 用核酸序列搜索核酸序列数据库 Blastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索蛋白质序列数据库 tblastn: 用蛋白质序列搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成蛋白质序列后再搜索 tblastx: 将核酸序列按 6 条链翻译成蛋白质序列后搜索核酸序列数据库, 数据库中的核酸序列要按 6 条链翻译成的蛋白质序列后再搜索 根据搜索算法分 : 标准 BLAST,PSI-BLAST,PHI-BLAST 等

37 4.8.3 NCBI:BLASTp

38 38

39 同时提交多个 BLAST 任务 给搜索任务起个名 输入待搜索的序列 搜索与输入序列部分相似的序列 39

40 选择被搜索的数据库 : 用 NCBI 的 BLAST 工具搜索 Swissprot 数据库 40

41 把搜索范围限定在某一特定物种, 或者排除某一物种 选择 BLAST 算法 : 标准算法 41

42 第一部分 : 搜索任务描述 第二部分 : 图形化搜索结果 42

43 输入序列所属的蛋白质家族 找到 50 个高分匹配片段 (Hits) 所有搜索到的 Hits 以不同颜色和长短的线列出 43

44 第三部分 : 序列信息列表 颜色 长短 44

45 期望值 E 值越接近零, 说明输入序列与当前这条序列为同一条序列的可能性越大 查看序列的详细注释 点击查看输入序列与当前这条序列的双序列比对 45

46 4.8.4 NCBI:PSI-BLAST 有时基本的 BLAST 搜素还是不能满足需要 比如, 你想通过一条蛋白质序列, 搜罗出一个庞大的蛋白质家族 如果运行基本的 BLAST 搜素, 你只能找到那些和探索序列十分相近的序列, 而其他那些远亲就找不到了 换言之, 你找到了你直接认识的朋友, 而朋友的朋友都丢掉了 PSI BLAST (Position-Specific Iterated BLAST, 位点特异性迭代 BLAST) PSI-BLAST 的特色是每次用位置特异权重矩阵 (Position-Specific Scoring Matrix,PSSM) 搜索数据库后再利用搜索的结果重新构建 PSSM, 然后用新的 PSSM 再次搜索数据库, 如此反复 (iteration) 直至没有新的结果产生为止 假设 :A 的朋友只有 B B 的朋友除 A 外还有 C Seq1: A B C D Seq2: B B C D Seq3: A C C D Seq4: A B D D A 75% B 25% 75% 0 0 C 0 25% 75% 0 D % 100%

47 47

48 第一轮搜索结果 ( 和标准 BLAST 是一样的 ) 将在下一轮用来建 PSSM 的序列 已在本轮中用来建 PSSM 的序列 48

49 第二轮搜索结果 ( 有新找到的序列 ) 黄色序列是本轮新找到的序列 将在下一轮用来建 PSSM 的序列 已在本轮中用来建 PSSM 的序列 49

50 第二轮搜索结果 ( 有新找到的序列 ) 黄色序列是本轮新找到的序列 50

51 直接跳到第一条新找到的序列, 即第一条标黄的序列 51

52 4.8.5 NCBI:PHI-BLAST PHI-BLAST (Pattern-Hit Initiated BLAST, 模式识别 BLAST) : 能找到与输入序列相似的并符合某种特定模式 (pattern) 的序列 例如,N- 糖基化位点基序 (N-glycosylation site motif) 总是符合以下特定模式 : 以 Asn 开始, 然后紧跟除了 Pro 之外的任何一个氨基酸, 再紧跟 Ser 或者 Thr, 再紧跟除 Pro 外的任何一个氨基酸 N{P}[ST]{P} 用正则表达式书写的符合模式 : {L}GEx[GAS][LIVM]x(3,7) VGEAAMPRI yes VGEAAYPRI no MGEGLATA? FGETAIII? 女生 这种序列特征模式可能代表某个翻译后修饰的发 生位点, 也可以代表一个酶的活性位点, 或者一 个蛋白质家族的结构域 功能域

53 53

54 PHI-BLAST 和 PSI- BLAST 可以联合使用 54

55 4.8.5 NCBI:PHI-BLAST PSI-BLAST 三种 BLAST 的区别 BLAST PHI- BLAST Query

56 4.8.6 其他 BLAST

57 4.8.6 其他 BLAST 超级简单明了的输入界面, 是 BLASTp 的简约强化版

58 精简的搜索结果包括数据库中与输入序列最相似的三条序列, 以及研究的最透彻的物种中可以展现一定的进化关系的最相似的两条序列 58

59 4.8.6 其他 BLAST 互联网上的免费搜索工具 位置 服务器 网址链接 USA NCBI Europe ExPASy Europe Uniprot Japan DDBJ WU-BLAST - WU 代表 Washington University. 比 NCBI-BLAST 更灵敏, 在插入空位的算法上更灵活 Smith and Waterman (SSEARCH): 有点儿慢, 但是比 BLAST 更准确 FASTA: 有点儿慢, 但是对于 DNA 序列的比较比 BLAST 更准确 BLAT: 用于小的序列 ( 如 cdna 等 ) 在大基因组中的搜索

60 学会 BLAST, 生物信息探索之旅就可以正式启程了!

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