北京大学生物信息学学习(3动态规划进行2序列比对的原理 )

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北京大学生物信息学公开课之动态规划进行2序列比对

掌握主流的生物信息学的原理，然后让生物信息学为你所用，，知其道用其妙

对当前流行的软件的分析

主要包括以下几方面

生物信息学分析

来自灵魂的拷问

1.生物学问题软件需要解决的生物学问题和背景是什么??？

2.使用这种方法需要什么样的数据，需要哪些参数??

3.如何将生物学问题通过建模形成计算机能够解决的生物学模型??

4.模型的实现需要的算法??

比如序列比对分析

生物学问题

序列比对的重要性(主要基于的问题 ::: 1.相似的结构具有相似的功能，2.不同的物种中，相似的序列是构建演化关系的重要因素

那么经典的常用的动态规划进行序列比对的方法Needleman-Wunsch 算法

序列比对常见的网站https://www.ebi.ac.uk/Tools/psa/emboss_matcher/

比对结果的解读

比对的结果通过一个替换矩阵来分析

第5个位置S向T 的替换得到的矩阵的分数是1>0，在结果显示中是冒号：

而对于替换的结果是-1 的时候，在结果显示中是. 表示相似性较差。

每个氨基酸的比对是相互独立的

那么对于其中空位的部分，正在一条序列上的空位，另一条序列上就是插入

对于空位会产生罚分

最终的得分是是全部的惩罚分数之和。

利用动态规划进行全局比对

2条序列的比对

核苷酸的数目为n

那么所有比对的结果是在2n 个位置上放n个空位的组合

也即是2n 个数据里面选取n个的组合数

1个碱基序列比对的结果，比对到另一个核苷酸或者1个空位

因此总的比对分数等于当前每个残基比对的结果之和，因此序列比对的问题可以分解为

当前最好的比对结果加上后期比对最好的结果，也就是转化为动态规划的问题

动态规划进行全局的比对，理论公式全局最优解等于当前最优解+下一个比对的最优解

设置最初始的比对结果是F(0,0)=0

在本例中的惩罚分数是d=-5，不同的替代之间的结果是，同一替代是2分，A/C是-7，A/G是-5，A/T也是-7。

动态最优规划

在计算的过程中，每个格子只考虑它上方和左侧的分数来源，在所有的结果中，取最大的分数作为最终的分数，用于下一次的计算

举例子

动态规划矩阵

每个格子选取所有可能性中最大的分数，那么对于上述的矩阵，第一列和第一行的分数分别为-5，-10，-15，然后从左边和上边分别得到当前的分数，选取最大的作为最大的得分

最终得到的最优的比对结果

最后优AAG 和AGC 三个碱基的比对序列，得到的最优结果如上2个，最终的得分为-6。

生物信息学序列比对

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