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1 生物信息学 第三章序列比对 Ⅱ

2 本章内容提要 第一节 : 双序列比对算法的介绍 Dot matrix 动态规划算法 (Needleman-Wunsch, Smith-Waterman 算法 ) FASTA 和 BLAST 算法 第二节 : 打分矩阵及其含义 第三节 : 多序列比对

3 第二节打分矩阵及其含义 1, 核酸序列比对的打分方法 2, 蛋白序列比对的打分方法 Dayhoff: PAM 系列矩阵 Henikoff: BLOSUM 系列矩阵

4 核苷酸替代 : 转换 & 颠换 转换 : 嘌呤被嘌呤替代, 或者嘧啶被嘧啶替代 颠换 : 嘌呤被嘧啶替代, 或者嘧啶被嘌呤替代

5 1, 核酸序列比对的打分方法 等价 / 匹配计分 : 相同的核酸记 1 分, 否则记 0 分 BLAST 中核酸比对计分 : 相同的核酸记 5 分, 否则记 -4 分 转换 - 颠换矩阵计分 : 转换记 -1 分, 颠换记 -5 分 A T C G A T C G 等价矩阵 A T C G A T C G BLAST 矩阵 A T C G A T C G 转换 - 颠换矩阵

6 2, 蛋白序列比对的打分方法 等价 / 匹配计分 : 相同的氨基酸记 1 分, 否则记 0 分 结构域性质计分 : SGM 矩阵 (Structure-Genetic Matrix) 主要根据氨基酸的结构和化学性质的相似程度来记分 ( 如 D 和 E,S 和 T,V 和 I 有很高的相似性 ), 同时还考虑密码子之间相互转换的难易程度 可观测变换计分 : PAM 矩阵 (Point Accepted Mutation) BLOSUM 矩阵 (BLOcks SUbstitution Matrix)

7 PAM 系列矩阵 Margaret Dayhoff, 1978; 通过对物种进化的研究, 根据一种氨基酸被另一种氨基酸替代的频度而提出的, 最常用的是 PAM250; 假设, 蛋白质序列各部位进化的速率是均等的 ; 氨基酸变化频率不随进化时间改变, 短期进化历史内观察到的置换可以推广到较长的历史 Accepted point mutation (PAM): 可接受的点突变, 氨基酸的改变不显著影响蛋白质的功能 ;

8 PAM 矩阵 71 个蛋白质家族的 1572 种变化 ; 序列相似性 > 85%; 功能同源的蛋白质 通过中性进化, 引入可接受 的点突变 ; 进化模型 : A. 基本假设 : 中性进化,Kimura,1968; B. 进化的对称性 : A->B = B->A; C. 扩展性 : 通过对较短时间内氨基酸替代关系的计算来计算较长时间的氨基酸替代关系 ;

9 PAM1 矩阵 两个蛋白质序列的 ~1% 氨基酸发生变化 ; 定义进化时间以氨基酸的变异比例为准, 而不是时间 ; 因为各个蛋白质家族进化的速度并不相等 ; PAM2 = PAM1*PAM1 PAM3 = (PAM1)3 PAM250= (PAM1)250

10 PAMn 矩阵的构建 选取多个家族的相似性 >85% 的保守序列 ; 根据匹配计分进行多重比对 ( 不含空位 ); 以比对结果构建进化树, 反映氨基酸替换关系 ; 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数 ; 计算每种氨基酸突变率 ; 计算每对氨基酸突变率, 得到突变概率矩阵, 将此矩阵自乘 n 次 ; 将突变概率矩阵转化为 PAMn 打分矩阵

11 示例 :PAM 矩阵的构建 已知 3 个蛋白质家族若干保守序列片段 : 家族一 :FKILK,FKIKK,FFILL,FFIKL 家族二 :IIFFF, IIFIF, IKFFL, IKFIL 家族三 : KIFKK,KIFLK,KLFKL,KLFLL 按 Doyhoff 方法构建 PAM1 与 PAM2 矩阵

12 Step1: 多重比对 位置对齐, 多重比对 ( 不考虑空位 ): 家族一 家族二 家族三 F K I L K I I F F F K I F K K F K I K K I I F I F K I F L K F F I L L I K F F L K L F K L F F I K L I K F I L K L F L L 统计每种氨基酸出现的频率 ; f i = 氨基酸 i 的数目 / 总氨基酸数目 f L = 12/60 = Step2: 构建进化树

13 Step3: 计算氨基酸间的转换次数 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数 假设两种氨基酸间相互转换一样 K F I L K F I L e.g. N (L K) = = 6 Step4: 计算各氨基酸相对突变率

14 Step5: 氨基酸一步转移概率矩阵 M 1 ij 替换氨基酸 原氨基酸 K F I L K F I L Mij: 氨基酸 i j 的标准概率, 即在每 100 个氨基酸残基发生 1 次变化的进化距离中, 氨基酸 i 变为 j 的概率 Mij mjf ij /( j f ij )

15 Step6: PAM1 计分矩阵结果 由突变率 m ij 计算计分矩阵中的分值 r ij : rij 10lg( Mij / Pi) P i = F i / F : 氨基酸 i 出现的概率 三个家族序列片段得到的 PAM1 计分矩阵 : K F I L K 6 F I L

16 PAM1 矩阵, 乘以 10000

17 PAM2 矩阵 基本假设 : 每个氨基酸的突变的概率独立于前次突变 因此,PAM2=PAM1*PAM1

18 PAM250 矩阵 PAM250: 每 100 个氨基酸残基发生 250 次突变 ; 蛋白质序列仍然有 15-30% 左右的相似性 ;

19 PAM250 打分矩阵

20 打分矩阵的使用 PAM250: ~15-30% 的序列相似性 ; PAM120: ~40% 的序列相似性 ; PAM80: ~50% PAM60: ~60% 如何选择最合适的矩阵? 多种尝试

21 PAM 矩阵的问题及改进 PAM 系列矩阵存在的问题 : A. 氨基酸的打分矩阵, 不关心核酸 ; B. 进化模型的构建需要系统发育树的分析, 因此, 成为一个循环论证的问题 : 序列比对 矩阵构建 打分 进行新的序列比对 ; C. 数据集很小 ; 打分矩阵的改进 A. 选用大量的序列数据, 构建 PAM 矩阵 ; B. BLOSUM 系列矩阵 ; C. 核酸的打分矩阵 ;

22 3, BLOSUM 矩阵 最被广泛使用的氨基酸打分矩阵 ; 根据蛋白质模块数据库 BLOCKS 中蛋白质序列的高度保守部分的比对而得到的, 最常用的是 BLOSUM62; BLOCK: 蛋白质家族保守的一段氨基酸, 无 gap, 一般几个至上百个氨基酸 ; Prosite 家族 : 至少有一个 BLOCK 存在于该家族的所有蛋白质序列中 ;

23 BLOSUM62 矩阵构建步骤 : 提取 Prosite 数据库中 504 个家族的 2 万多蛋白质序列 ( 含 1961 个 Blocks), 合并其中相似性 62% 的序列 ; 统计各 BLOCK 的氨基酸对数量 f; 计算氨基酸对的出现频率 q; 计算每种氨基酸的期望频率 p; 计算氨基酸对出现的期望频率 e; 计算 BLOSUM62 矩阵分量 rij rij 2lg 2( q / e)

24 BLOSUM62 打分矩阵

25 BLOSUM & PAM 序列相似性与 PAM 及 BLOSUM 矩阵的大致对应关系 : 序列相似性 % PAM 数值 BLOSUM 数值

26 第三节, 多序列比对 不同物种中, 许多基因的功能保守, 序列相似性较高, 通过多条序列的比较, 发现保守与变异的部分 ; 可构建 HMM 模型, 搜索更多的同源序列 ; 构建进化树的必须步骤 ; 比较基因组学研究 ; 两类 : 全局或局部的多序列比对 ;

27 全局性的多序列比对 Made by GENEDOC

28 双序列比对 Gap V D S C Y Gap V 时间复杂度 :O(n 2 ) E S L C Y

29 多序列比对 : 最优算法 多项式时间复杂度要求 : O(n 3 ) 三条序列 : 时间复杂度 :O(lmn) = O(n 3 ) 四条序列 : 时间复杂度 :O(n 4 ), 非多项式时间! m 条序列 : 时间复杂度 :O(n m )!

30 动态规划算法 : 全空间

31 动态规划算法 :Hyperlattice

32 Sequence B 动态规划算法 优化算法 Sequence A 搜索有限空间, 类似于 BLAST 算法

33 多序列比对的最优问题 最优的多序列比对, 其两两序列之间的比对不一定最优 最优的多序列比对 非最优的双序列比对

34 MSA 程序 MSA - Multiple Sequence Alignment David Lipman 等,1989 年初始开发 ; 应用多维动态规划算法, 得到最优的全局比对 工具资源 : er/msa.html

35 MSA: 打分方式

36 多序列比对 : 方法改进 1. 渐进方法 :progressive methods 代表 :ClustalW/X, T-Coffee 2. 迭代方法 :iterative methods 代表 : PRRP, DIALIGN 3. 部分有向图算法 : Partial Order Algorithm (POA) 4. 全局多序列比对的隐马尔科夫模型 profile HMM 5. 整合算法 : MUSCLE

37 1. 渐进方法 ClustalW/X T-Coffee (1) ClustalW/X Clustal: 1988 年开发 ; ClustalW: 1994 年,Julie D. Thompson 等人改进 发展 ; ClustalX: 1997 年, 图形化软件 ;

38 ClustalW/X: 计算过程 1. 将所有序列两两比对, 计算距离矩阵 ; 2. 构建邻接进化树 (neighbor-joining tree)/ 指导树 (guide tree); 3. 将距离最近的两条序列用动态规划的算法进行比对 ; 4. 渐进 的加上其他的序列

39 两两比对, 构建距离矩阵 指导树的构建 渐进比对

40 每条序列的权值 ClustalW 的打分原则 Score:BLOSUM62 的分数

41 ClustalX 的使用 1. FASTA 序列格式, 多序列 :

42 ClustalX 的使用 导入序列文件

43 执行比对

44 文件导出

45 多序列比对 : 结果处理 BioEdit, GeneDoc 等软件 GeneDoc 软件, 导入.aln 文件

46 选择文件格式

47 成功导入文件

48 选择需要拷贝的行

49 (2) T-Coffee 采用 Clustal 程序计算两两序列之间的全局最优比对结果 ; 采用 LALIGN 程序计算两两序列之间的局部最优比对的结果 ; 设计加权系统, 综合考虑以上两类结果的因素, 构建指导库 ; 最后, 采用渐进式比对算法, 得到最终的结果

50 同时进行全局和局部的双序列比对 对以上打分的结果设计权重系统, 找到序列中最保守的部分 渐进方法的比对, 基于上述计算的 primary library

51 ClustalW/X: 存在的问题 距离最近的, 有两组序列 AB 和 CD, 哪组最先比对? 两种方案 : 1) 分别 同时比对 但是, 是以 AB 为准, 加入 CD, 然后再加上其他序列, 还是 CD 为准? 结果可能出入很大 2) 随机挑选一组作为基准 当序列差异较大时, 上述问题更加明显

52 例如 三条序列 : 若 Seq1,2 先比对, 再加入 Seq3: Seq1,3 先比对, 再加入 Seq2: Seq2,3 先比对, 再加入 Seq1: Seq1: ARKCV Seq2: ARCV Seq3: AKCV ARKCV AR-CV A-KCV ARKCV A-RCV A-KCV ARKCV AR-CV AK-CV

53 2. 迭代方法 部分解决渐进算法存在的问题, 主要是 ClustalW/X 存在的问题 ; (1)PRRP (2)DIALIGN

54 (1) PRRP 1. 先用 渐进 算法进行多序列比对 ; 2. 基于多序列比对的结果构建进化树 ; 3. 重新计算序列之间的距离, 再用 渐进 算法进行多序列比对 ; 4. 重复上述步骤, 直到结果不再发生改变为止

55 (2) DIALIGN 1. 对所有序列进行两两之间的局部最优化的比对 ; 2. 找到所有能够匹配的部分 M1; 将重叠的 前后连续 (consistency) 的匹配部分连接起来 (diagonals), 为 M2; 3. 将剩下的未比对的序列重新比对, 再发现能够匹配的部分, 构成新 M1, 将 consistency 部分构成 M2; 4. 重复上述步骤, 直到结果收敛

56 3. 部分有向图算法

57

58 激酶的多序列比对

59 4. 隐马尔科夫模型 : ProbCons 主要改进 : 1. 所有序列的两两比对, 通过 profile HMM 的方法进行双序列比对 ; 2. 将渐进算法与迭代算法整合 ; 3. 性能最优

60 5. 整合算法 MUSCLE 算法分为三个部分, 每个部分相对独立 ; 优点 : 两条序列之间的距离不采用动态规划算法进行比对, 节省时间 1. Draft progressive: (1) 对两条序列, 计算距离采用 k-mer 的思想 ; (2) 用 UPGMA 算法构建引导树 ; (3) 使用渐进算法进行多序列比对 ;

61 MUSCLE 2. Improved progressive: (1) 基于 k-mer 得到的树可能会产生次优结果, 因此, 采用 Kimura 距离的方法对 k-mer 产生的树重新计算距离矩阵 ; (2) 重新用 UPGMA 构建进化树 ; (3) 使用渐进算法进行多序列比对 ; 3. Refinement: (1) 随机从进化树上挑出一条边, 删除 ; (2) 得到两组树, 对每组树, 计算 profile; (3) 将两组 profile 进行比对 ; (4) 如果最终得分提高, 保留结果, 否则丢弃

62 MUSCLE 的算法流程

63 MUSCLE: 使用指南

64 MUSCLE 的使用

65 多序列比对 : 性能检验 BAliBASE: 人工修正的多序列比对数据库, 为评估和比较多序列比对程序设计 基于蛋白质结构, 将同一家族的蛋白质序列进行多序列比较 检验多序列比对工具的性能 : 是否能够很好的重 复 BAliBASE 中已明确的比对结果

66 AMP 结合酶的结构 / 序列比较

67 性能比较 Probcons, T-Coffee, Probalign and MAFFT 精确度最高 ;POA, CLUSTALW, DIALIGN-TX, and MUSCLE 更快内存需求更小 T-Coffee: 序列相似性高时最准确 ; DIALIGN: 序列相似性低时最准确 ; POA: 性能接近 T-Coffee 和 DIALIGN, 速度最快 ; ClustalW/X: 最经典 被广泛接受的工具 ; MUSCLE: 最流行的多序列比对工具 ;

68 运算时间比较

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