多序列比对方法

Clustalx 多重序列比对图解教程(图解使用)

Clustalx 多重序列比对图解教程(By Raindy) 本帖首发于Raindy'blog,转载请保留作者信息，谢谢！欢迎有写生物学软件专长的战友，加入生信教程写作群：，接头暗号：你所擅长的生物学软件名称 软件简介: CLUSTALX－是CLUSTAL多重序列比对程序的Windows版本。Clustal X为进行多重序列和轮廓比对和分析结果提供一个整体的环境。 序列将显示屏幕的窗口中。采用多色彩的模式可以在比对中加亮保守区的特征。窗口上面的下拉菜单可让你选择传统多重比对和轮廓比对需要的所有选项。 主要功能： 你可以剪切、粘贴序列以更改比对的顺序； 你可以选择序列子集进行比对； 你可以选择比对的子排列(Sub-range)进行重新比对并可插入到原始比对中； 可执行比对质量分析，低分值片段或异常残基将以高亮显示。 当前版本:1.83 PS:如果你是新手或喜欢中文界面,推荐使用本人汉化的Clustalx 1.81版链接地址::ist&ID=7435(请完整复制) 应用:Clustalx比对结果是构建系统发育树的前提 实例：植物呼肠孤病毒属外层衣壳蛋白P8(AA序列)为例 流程：载入序列―>编辑序列―>设置参数―>完全比对―>比对结果 1.载入序列：运行ClustalX，主界面窗口如下所图（图1），依次在程序上方的菜单栏选择“File”－“Load Sequence”载入待比对的序列，如图2所示，如果当前已载入序列，此时会提示是否替换现有序列(Replace existing sequences)，根据具体情形选择操作。

图1

图2 2.编辑序列：对标尺(Ruler)上方的序列进行编辑操作，主要有Cut sequences(剪切序列)、Paste sequences(粘贴)、Select All sequences(选定所有序列)，Clear sequence Selection(清除序列选定)、Search for string(搜索字串)、Remove All gaps(移除序列空位)、Remove Gap-Only Columns(仅移除选定序列的空位)

时间序列分析方法及应用7

青海民族大学 毕业论文 论文题目：时间序列分析方法及应用—以青海省GDP 增长为例研究 学生姓名：学号： 指导教师：职称： 院系：数学与统计学院 专业班级：统计学 二○一五年月日

时间序列分析方法及应用——以青海省GDP增长为例研究 摘要: 人们的一切活动，其根本目的无不在于认识和改造世界，让自己的生活过得更理想。时间序列是指同一空间、不同时间点上某一现象的相同统计指标的不同数值，按时间先后顺序形成的一组动态序列。时间序列分析则是指通过时间序列的历史数据，揭示现象随时间变化的规律，并基于这种规律，对未来此现象做较为有效的延伸及预测。时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界的目的。而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为，由于时间序列数据之间的相关关系（即历史数据对未来的发展有一定的影响），修正或重新设计系统以达到利用和改造客观的目的。从统计学的内容来看，统计所研究和处理的是一批有“实际背景”的数据，尽管数据的背景和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非是横截面数据和纵截面数据两类。本论文主要研究纵截面数据，它反映的是现象以及现象之间的关系发展变化规律性。在取得一组观测数据之后，首先要判断它的平稳性，通过平稳性检验，可以把时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。主要采用的统计方法是时间序列分析，主要运用的数学软件为Eviews软件。大学四年在青海省上学，基于此，对青海省的GDP十分关注。本论文关于对1978年到2014年以来的中国的青海省GDP（总共37个数据）进行时间序列分析，并且对未来的三年中国的青海省GDP进行较为有效的预测。希望对青海省的发展有所贡献。 关键词: 青海省GDP 时间序列白噪声预测

实验2 序列比对

实验二：两条序列比对与多序列比对 实验目的： 学会使用MegAlign，ClustalX和MUSCLE进行两条序列和多条序列比对分析。 实验内容： 双序列比对是使两条序列产生最高相似性得分的序列排列方式和空格插入方式。两条序列比对是生物信息学最基础的研究手段。 多序列比对是将多条序列同时比对，使尽可能多的相同（或相似）字符出现在同一列中。多序列比对的目标是发现多条序列的共性。如果说序列两两比对主要用于建立两条序列的同源关系，从而推测它们的结构和功能，那么，同时比对多条序列对于研究分子结构、功能及进化关系更为有用。多序列比对对于系统发育分析、蛋白质家族成员鉴定、蛋白质结构预测、保守模块的搜寻等具有非常重要的作用。我们这节课主要学习多条序列比对的软件-ClustalX, MUSCLE。 一、MegAlign 用dotplot方法能够直观地认识两条序列比对，但是dotplot仅仅是展示了两条序列中所有可能的配对，并不是真正意义上的序列比对。这里介绍由DNASTAR公司开发的一个比较全面的生物信息学软件包--Lasergene，它包含了7个模块，其中MegAlign可进行两条或多条序列比对分析。 1. 两条序列比对 1.1 安装程序 解压DNASTAR Lasergene软件压缩包，双击Lasergene710WinInstall.exe文件，按照默认路径安装软件到自己电脑上。 1.2 载入序列 a.点击开始－程序－Lasergene－MegAlign，打开软件。 我们首先用演示序列（demo sequence）学习软件的使用。演示序列所在位置：C:\Program files\ DNASTAR\ Lasergene\ Demo Megalign\ Histone Sequences\。 b. 点击主菜单File—Enter sequence－选择序列所在文件夹，选择序列tethis21.seq和tethis22.seq，点击Add，这两条序列将出现在右侧selected sequences框中（Figure 2.3），选择完毕点击Done回到程序页面。 Figure 2.3 载入序列

功能基因的序列比对方法

功能基因的序列比对 <1>.切除载体和(或)引物 a.打开所有的原始引物序列于一个EditSeq的窗口中 b. export all as one c.保存 d.打开这个保存的文件，开始切除载体和引物 e.选择载体插入点两侧的序列(10-15个的样子)搜索注意：不存在正反向的问题，都是一个

方向，因为测序的时候是选择两个载体上的引物其中的一条来往后测序的！ 切完之后另存为 f. 重新打开这个文件，开始切除引物 方法同切载体，但是要注意正反向的问题。比如mcrA基因，其引物为Forward: 5'-GGTGGTGTMGGATTCACACARTAYGCWACAGC-3' Reverse: 5'-TTCATTGCRTAGTTWGGRTAGTT-3'

先找Forward 5’端，此时只找到的部分序列。切去5’端。 然后再切这些切掉5’端序列的3’端的序列，此时其3’端序列应该是Reverse 的反向互补序列。 切去这个反向互补序列，这样一来这个些序列就已经被切去两端的引物了。 但此时还剩下另一部分未切除任何引物的序列，此时记下这些序列的编号，先切去Reverse 5’

端。 再用Forward 的反向互补序列切去3’端，这样剩下的序列也都被切除两端的引物了。 <2>将所有序列调整为同向序列： a. 选择前面记录编号的序列，将这些序列一个个都转换为其反向互补序列。这样一来所有的序列都成为同向序列了，即在DNA两条反向互补链的其中一条上的比较了。

b. 保存该文件 <3> 生成OTUs Google 搜索”Fastgroup II” 或https://www.sodocs.net/doc/cd13202634.html,/fg_tools.htm

序列比对及建树步骤

序列比对及建树步骤 1.以细菌、病毒或寄生虫为例，参考分类生物学资料，从GenBank中查询相关序列，详述Blast寻找、CLUSTAL比对、建树及种系发育过程 以隐孢子虫actin基因为例做一叙述： 1.1 Blast: 登录NCBI主页，打开Blast搜索引擎，将测得的一个已知的actin序列输入，下 载了12条隐孢子虫序列，另外下载一条恶性疟原虫actin序列作为外群。所获得的14条序列改为FAST格式，用TXT文件保存。 1.2 cluxtal 比对 用软件clustalx1.83比对软件进行比对。

1.3 比对的精制 对比对结果可以进行一些简单的调整，删去目的序列比对效果最差的开头和结尾部分。可以用word文档打开比对所生成的aln.文件，在word文档下进行剪切。然后将剪切的文档再用ClustalX软件进行比对，并生成Phylip格式文件。

1.4 使用Phylip软件建树 以neighbour-jioning方法为例做一叙述。 1.4.1 先导树 将生成的PHY文件（*.phy）拷贝到Phylip软件包目录下，最好修改成比较简单的文件名，比如修改成1或a等（比较方便下边的输入运行）。运行DNADIST.EXE子软件，输入文件(比如1)，打回车后弹出软件界面，打D可以选择不同的模型，在此选用Kimura 2-parameter模型。生成的outfile文件可以再修改成简单的文件名，比如修改成2。打开neighbor.exe子程序，输入文件2，打回车后运行完毕会生成两个文件，将文件outtree另存为.tre文件格式，即为所生成的先导树。

时间序列分析——最经典的

【时间简“识”】 说明：本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者：胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史 现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学，经济学相结合的学科，在我们论坛，特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”，旨在对时间序列方面进行知识扫盲（扫盲，仅仅扫盲而已……），同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。 在统计学的必修课里，时间序列估计是遭吐槽的重点科目了，其理论性强，虽然应用领域十分广泛，但往往在实际操作中会遇到很多“令人发指”的问题。所以本帖就从基础开始，为大家絮叨絮叨那些关于“时间”的故事！ Long long ago，有多long估计大概7000年前吧，古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，这一记录也就被我们称作所谓的时间序列。记录这个河流涨落有什么意义当时的人们并不是随手一记，而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果，他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律，这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划，使农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。

好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。 既然有了序列，那怎么拿来分析呢 时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析 描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。 2、统计时序分析 （1）频域分析方法 原理：假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动 发展过程： 1）早期的频域分析方法借助富里埃分析从频率的角度揭示时间序列的规律 2）后来借助了傅里叶变换，用正弦、余弦项之和来逼近某个函数 3）20世纪60年代，引入最大熵谱估计理论，进入现代谱分析阶段 特点：非常有用的动态数据分析方法，但是由于分析方法复杂，结果抽象，有一定的使用局限性 （2）时域分析方法

季节性时间序列分析方法

季节性时间序列分析方 法 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。 一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7） 2．处理办法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847）

对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA 模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除（ 或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。 定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。 二、 随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1） 这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W 2212211)(1)()(平稳。 注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型 一、 乘积季节模型的一般形式 由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有

实验3 两条序列比对与多序列比对

实验三：两条序列比对与多序列比对 实验目的： 学会使用MegAlign，ClustalX和MUSCLE进行两条序列和多条序列比对分析 实验内容： 双序列比对是使两条序列产生最高相似性得分的序列排列方式和空格插入方式。两条序列比对是生物信息学最基础的研究手段。第一次实验我们用dotplot方法直观地认识了两条序列比对。但是dotplot仅仅是展示了两条序列中所有可能的配对，并不是真正意义上的序列比对。这里介绍进行两条序列比对的软件-MegAlign。 多序列比对是将多条序列同时比对，使尽可能多的相同（或相似）字符出现在同一列中。多序列比对的目标是发现多条序列的共性。如果说序列两两比对主要用于建立两条序列的同源关系，从而推测它们的结构和功能，那么，同时比对多条序列对于研究分子结构、功能及进化关系更为有用。多序列比对对于系统发育分析、蛋白质家族成员鉴定、蛋白质结构预测、保守模块的搜寻等具有非常重要的作用。我们这节课主要学习多条序列比对的软件-ClustalX, MUSCLE。 一、MegAlign DNASTAR公司的Lasergene软件包是一个比较全面的生物信息学软件，它包含了7个模块。其中MegAlign可进行两条或多条序列比对分析。 1. 两条序列比对 1.1 安装程序 解压DNASTAR Lasergene软件压缩包，双击Lasergene710WinInstall.exe文件，按照默认路径安装软件到自己电脑上。 1.2 载入序列 a.点击开始－程序－Lasergene－MegAlign，打开软件。 我们首先用演示序列（demo sequence）学习软件的使用。演示序列所在位置：C:\Program files\ DNASTAR\ Lasergene\ Demo Megalign\ Histone Sequences\。 b. 点击主菜单File—Enter sequence－选择序列所在文件夹，选择序列tethis21.seq和tethis22.seq，点击Add，这两条序列将出现在右侧selected sequences框中（Figure 3.1），选择完毕点击Done回到程序页面。 Figure 3.1 载入序列

序列比对方法

序列对齐（sequence alignment）的目的是通过两个或多个核酸序列或蛋白质序列进行对齐，并将其中相似的结构区域突出显示。通过比较未知序列与已知序列（尤其是功能和结构已知的序列）之间的同源性，往往可以很容易地预测未知序列的功能。 1、两两对齐分析 国际互联网上序列两两对齐资源有： ①ALIGN（http://genome.eerie.fr/fasta/align-query.html），对用户所提交的两条序列进行优化对齐，允许选择不同的记分矩阵，但是不允许空位罚分。 ②Align（http://www.mips.biochem.mpg.de/mips/programs/aligh.html； http://www.mips.biochem.mpg.de/）只允许对数据库的已有记录进行两两比对，不接受用户所提交的序列。 ③Bl2Seq（https://www.sodocs.net/doc/cd13202634.html,/gorf/bl2.htm）可对任意两条序列进行两两对齐，具有Blast软件的所有功能。 2、多重序列对齐分析 国际互联网上多重序列对齐程序有： ①ClustalW/X。最为著名的序列多重对齐软件包。用户可自行下载进行数据分析。接受多种输入格式，包括FASTA、EMBL、SWISS-PROT、PIR、GCG/MSF等，但所有输入序列必须在同一文件中。如果输入序列中的非空格号85%以上为A、C、G、T、U、N，判定为核酸序列，否则作为蛋白质序列计算。但核酸和蛋白质序列不能在同一文件中。 网址：https://www.sodocs.net/doc/cd13202634.html,/cgi-bin/newclustalw.pl； https://www.sodocs.net/doc/cd13202634.html,/multi-align/multi-align.html； ftp://https://www.sodocs.net/doc/cd13202634.html,/pub/software； ②Match-Box。同时考虑序列数据和氨基酸性质进行序列多重对齐分析。 网址：http://www.fundp.ac.be/sciences/biologie/bms/matchbox_submit.html ③BCM服务器。Baylor College of Medicine，BCM launcher。 网址：https://www.sodocs.net/doc/cd13202634.html,/multi-align/multi-align.html

多重序列比对及系统发生树的构建

多重序列比对及系统发生树的构建 作者：佚名来源：生物秀时间：2007-12-31 【实验目的】 1、熟悉构建分子系统发生树的基本过程，获得使用不同建树方法、建树材料和建树参数对建树结果影响的正确认识； 2、掌握使用Clustalx进行序列多重比对的操作方法； 3、掌握使用Phylip软件构建系统发生树的操作方法。 【实验原理】 在现代分子进化研究中，根据现有生物基因或物种多样性来重建生物的进化史是一个非常重要的问题。一个可靠的系统发生的推断，将揭示出有关生物进化过程的顺序，有助于我们了解生物进化的历史和进化机制。 对于一个完整的进化树分析需要以下几个步骤：⑴要对所分析的多序列目标进行比对（alignment）。⑵要构建一个进化树（phyligenetic tree）。构建进化树的算法主要分为两类：独立元素法（discrete character methods）和距离依靠法（distance methods）。所谓独立元素法是指进化树的拓扑形状是由序列上的每个碱基/氨基酸的状态决定的（例如：一个序列上可能包含很多的酶切位点，而每个酶切位点的存在与否是由几个碱基的状态决定的，也就是说一个序列碱基的状态决定着它的酶切位点状态，当多个序列进行进化树分析时，进化树的拓扑形状也就由这些碱基的状态决定了）。而距离依靠法是指进化树的拓扑形状由两两序列的进化距离决定的。进化树枝条的长度代表着进化距离。独立元素法包括最大简约性法（Maximum Parsimony methods）和最大可能性法（Maximum Likelihood methods）；距离依靠法包括除权配对法（UPGMAM）和邻位相连法（Neighbor-joining）。⑶对进化树进行评估，主要采用Bootstraping法。进化树的构建是一个统计学问题，我们所构建出来的进化树只是对真实的进化关系的评估或者模拟。如果我们采用了一个适当的方法，那么所构建的进化树就会接近真实的“进化树”。模拟的进化树需要一种数学方法来对其进行评估。不同的算法有不同的适用目标。一般来说，最大简约性法适用于符合以下条件的多序列：i 所要比较的序列的碱基差别小，ii 对于序列上的每一个碱基有近似相等的变异率，iii 没有过多的颠换/转换的倾向，iv 所检验的序列的碱基数目较多（大于几千个碱基）；

时间序列分析法原理及步骤

时间序列分析法原理及步骤 ----目标变量随决策变量随时间序列变化系统 一、认识时间序列变动特征 认识时间序列所具有的变动特征, 以便在系统预测时选择采用不同的方法 1》随机性:均匀分布、无规则分布,可能符合某统计分布(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性, 大多服从正态分布 2》平稳性:样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动, 即方差和数学期望稳定为常数 识别序列特征可利用函数 ACF :其中是的 k 阶自 协方差,且 平稳过程的自相关系数和偏自相关系数都会以某种方式衰减趋于 0, 前者测度当前序列与先前序列之间简单和常规的相关程度, 后者是在控制其它先前序列的影响后,测度当前序列与某一先前序列之间的相关程度。实际上, 预测模型大都难以满足这些条件, 现实的经济、金融、商业等序列都是非稳定的,但通过数据处理可以变换为平稳的。 二、选择模型形式和参数检验 1》自回归 AR(p模型

模型意义仅通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测目标的影响和作用,不受模型变量互相独立的假设条件约束,所构成的模型可以消除普通回归预测方法中由于自变量选择、多重共线性的比你更造成的困难用 PACF 函数判别 (从 p 阶开始的所有偏自相关系数均为 0 2》移动平均 MA(q模型 识别条件

平稳时间序列的偏相关系数和自相关系数均不截尾,但较快收敛到 0, 则该时间序列可能是 ARMA(p,q模型。实际问题中,多数要用此模型。因此建模解模的主要工作时求解 p,q 和φ、θ的值,检验和的值。 模型阶数 实际应用中 p,q 一般不超过 2. 3》自回归综合移动平均 ARIMA(p,d,q模型 模型含义 模型形式类似 ARMA(p,q模型, 但数据必须经过特殊处理。特别当线性时间序列非平稳时,不能直接利用 ARMA(p,q模型,但可以利用有限阶差分使非平稳时间序列平稳化,实际应用中 d (差分次数一般不超过 2. 模型识别 平稳时间序列的偏相关系数和自相关系数均不截尾,且缓慢衰减收敛,则该时间序列可能是 ARIMA(p,d,q模型。若时间序列存在周期性波动, 则可按时间周期进

多序列比对

在寻找基因和致力于发现新蛋白的努力中，人们习惯于把新的序列同已知功能的蛋白序列作比对。由于这些比对通常都希望能够推测新蛋白的功能，不管它们是双重比对还是多序列比对，都可以回答大量的其它的生物学问题。举例来说，面对一堆搜集的比对序列，人们会研究隐含于蛋白之中的系统发生的关系，以便于更好地理解蛋白的进化。人们并不只是着眼于某一个蛋白，而是研究一个家族中的相关蛋白，看看进化压力和生物秩序如何结合起来创造出新的具有虽然不同但是功能相关的蛋白。研究完多序列比对中的高度保守区域，我们可以对蛋白质的整个结构进行预测，并且猜测这些保守区域对于维持三维结构的重要性。 显然，分析一群相关蛋白质时，很有必要了解比对的正确构成。发展用于多序列比对的程序是一个很有活力的研究领域，绝大多数方法都是基于渐进比对（progressive alignment）的概念。渐进比对的思想依赖于使用者用作比对的蛋白质序列之间确实存在的生物学上的或者更准确地说是系统发生学上的相互关联。不同算法从不同方面解决这一问题，但是当比对的序列大大地超过两个时（双重比对），对于计算的挑战就会很令人生畏。在实际操作中，算法会在计算速度和获得最佳比对之间寻求平衡，常常会接受足够相近的比对。不管最终使用的是什么方法，使用者都必须审视结果的比对，因为再次基础上作一些手工修改是十分必要的，尤其是对保守的区域。 由于本书偏重于方法而不是原理，这里只讨论一小部分现成的程序。我们从两个多序列比对的方法开始，接下去是一系列的利用蛋白质家族中已知的模体或是式样的方法，最后讨论两个具有赠送的方法，因为绝大多数公开的算法不能达到出版物的数量。在本章结尾部分将会列出更详细的多序列比对的算法。 渐进比对方法 CLUSTAL W CLUSTAL W算法是一个最广泛使用的多序列比对程序，在任何主要的计算机平台上都可以免费使用。这个程序基于渐进比对的思想，得到一系列序列的输入，对于每两个序列进行双重比对并且计算结果。基于这些比较，计算得到一个距离矩阵，反映了每对序列 Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of genes and Proteins Edited by A.D. Baxevanis and B.E.E. Ouellette ISBN 0-471-191965. pages 172-188. Copyright ? 1998 Wiley – Liss. Inc.

功能基因的序列比对方法

<1>.切除载体和(或)引物 a.打开所有的原始引物序列于一个EditSeq的窗口中 b. export all as one c.保存 d.打开这个保存的文件，开始切除载体和引物 e.选择载体插入点两侧的序列(10-15个的样子)搜索注意：不存在正反向的问题，都是一个方向，因为测序的时候是选择两个载体上的引物其中的一条来往后测序的！ 切完之后另存为 f.重新打开这个文件，开始切除引物 方法同切载体，但是要注意正反向的问题。比如mcrA基因，其引物为 Forward: 5'-GGTGGTGTMGGATTCACACARTAYGCWACAGC-3' Reverse: 5'-TTCATTGCRTAGTTWGGRTAGTT-3' 先找Forward 5’端，此时只找到的部分序列。切去5’端。 然后再切这些切掉5’端序列的3’端的序列，此时其3’端序列应该是Reverse 的反向互补序列。 切去这个反向互补序列，这样一来这个些序列就已经被切去两端的引物了。 但此时还剩下另一部分未切除任何引物的序列，此时记下这些序列的编号，先切去Reverse 5’端。 再用Forward 的反向互补序列切去3’端，这样剩下的序列也都被切除两端的引物了。 <2>将所有序列调整为同向序列：

a.选择前面记录编号的序列，将这些序列一个个都转换为其反向互补序列。这样一来所有的序列都成为同向序列了，即在DNA两条反向互补链的其中一条上的比较了。 b.保存该文件 <3>生成OTUs Google 搜索”Fastgroup II” 或grouping--注意勾选的选项) Choose method 里面相似度可以选97%或98% 提交之后出现的窗口如 可以看到被分为了10个OUT 每个OUT都自动选择了一个代表序列。全选将其复制到word中，备用。并把其中的那些代表序列都复制下来粘贴到TXT 保存。 <4>寻找嵌合体:一般是对16S rRNA来说的 两个网站： (或搜decipher chimera) (或搜bellerophon chimera check) <5>翻译 网站： 在保存有OTUs的TXT文件中，一个一个翻译成蛋白质序列。最后保存。 在用Expasy翻译的时候选择第二个选项 点击翻译

时间序列分析方法第章谱分析完整版

时间序列分析方法第章 谱分析 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

第六章 谱分析 Spectral Analysis 到目前为止，t 时刻变量t Y 的数值一般都表示成为一系列随机扰动的函数形式，一般的模型形式为： 我们研究的重点在于，这个结构对不同时点t 和τ上的变量t Y 和τ Y 的协方差具有什么样的启示。这种方法被称为在时间域(time domain)上分析时间序列+∞∞-}{t Y 的性质。 在本章中，我们讨论如何利用型如)cos(t ω和)sin(t ω的周期函数的加权组合来描述时间序列t Y 数值的方法，这里ω表示特定的频率，表示形式为： 上述分析的目的在于判断不同频率的周期在解释时间序列+∞∞ -}{t Y 性质时所发挥的重要程度如何。如此方法被称为频域分析(frequency domain analysis)或者谱分析(spectral analysis)。我们将要看到，时域分析和频域分析之间不是相互排斥的，任何协方差平稳过程既有时域表示，也有频域表示，由一种表示可以描述的任何数据性质，都可以利用另一种表示来加以体现。对某些性质来说，时域表示可能简单一些；而对另外一些性质，可能频域表示更为简单。 § 母体谱 我们首先介绍母体谱，然后讨论它的性质。 6.1.1 母体谱及性质 假设+∞∞-}{t Y 是一个具有均值μ的协方差平稳过程，第j 个自协方差为： 假设这些自协方差函数是绝对可加的，则自协方差生成函数为： 这里z 表示复变量。将上述函数除以π2，并将复数z 表示成为指数虚数形式)ex p(ωi z -=，1-=i ，则得到的结果(表达式)称为变量Y 的母体谱： 注意到谱是ω的函数：给定任何特定的ω值和自协方差j γ的序列+∞∞-}{j γ，原则上都可以计算)(ωY s 的数值。 利用De Moivre 定理，我们可以将j i e ω-表示成为： 因此，谱函数可以等价地表示成为： 注意到对于协方差平稳过程而言，有：j j -=γγ，因此上述谱函数化简为： 利用三角函数的奇偶性，可以得到： 假设自协方差序列+∞∞-}{j γ是绝对可加的，则可以证明上述谱函数

时间序列分析方法第章预测

第四章 预 测 在本章当中我们讨论预测的一般概念和方法，然后分析利用),(q p ARMA 模型进行预测的问题。 §4.1 预期原理 利用各种条件对某个变量下一个时点或者时间阶段内取值的判断是预测的重要情形。为此，需要了解如何确定预测值和度量预测的精度。 4.1.1 基于条件预期的预测 假设我们可以观察到一组随机变量t X 的样本值，然后利用这些数据预测随机变量1+t Y 的值。特别地，一个最为简单的情形就是利用t Y 的前m 个样本值预测1+t Y ，此时t X 可以描述为： 假设*|1t t Y +表示根据t X 对于1+t Y 做出的预测。那么如何度量预测效果呢？通常情况下，我们利用损失函数来度量预测效果的优劣。假设预测值与真实值之间的偏离作为损失，则简单的二次损失函数可以表示为(该度量也称为预测的均方误差)： 定理4.1 使得预测均方误差达到最小的预测是给定t X 时，对1 +t Y 的条件数学期望，即： 证明：假设基于t X 对1+t Y 的任意预测值为： 则此预测的均方误差为： 对上式均方误差进行分解，可以得到： 其中交叉项的数学期望为(利用数学期望的叠代法则)： 因此均方误差为： 为了使得均方误差达到最小，则有： 此时最优预测的均方误差为： 211*|1)]|([)(t t t t t X Y E Y E Y MSE +++-= End 我们以后经常使用条件数学期望作为随机变量的预测值。 4.1.2 基于线性投影的预测 由于上述条件数学期望比较难以确定，因此将预测函数的范围限制在线性函数当中，我们考虑下述线性预测： 如此预测的选取是所有预测变量的线性组合，预测的优劣则体现在系数向量的选择上。 定义4.1 如果我们可以求出一个系数向量值α，使得预测误差)(1t t X Y α'-+与t X 不相关： 则称预测t X α'为1+t Y 基于t X 的线性投影。 定理4.2 在所有线性预测当中，线性投影预测具有最小的均方误差。

序列比对正文

一前言 DNA蛋白质序列比对是生物信息学中的基本手段，深入了解比对算法的核心内容是学习掌握生物信息学的必需内容。本专题通过 Perl 程序分别实现动态规划算法与模糊匹配的方式（即字符串相似度算法），处理比较多条序列，从而比较两种算法的区别和优劣。进而通过实际操作（程序运行）了解动态规划算法与其它算法之间的区别，掌握动态规划算法的特点和优势。 二本论 2.1动态规划算法 动态规划解决序列比对问题的基本思想:使用迭代法计算出两个序列的相似分值, 并存入一个得分矩阵中, 根据得分矩阵回溯寻找最优的比对序列. 序列比对是动态规划的一个重要应用。序列比对问题通常是使用编辑操作（替换、插入、删除一个要素等）进行序列转换。每次操作对应不同成本，目标是找到编辑序列的最低成本。可以很自然地想到使用递归解决这个问题，序列A到B的最优编辑通过以下措施之一实现：插入B的第一个字符，对A和B的剩余序列进行最优比对；删去A的第一个字符，对A和B进行最优比对；用B的第一个字符替换A的第一个字符，对A的剩余序列和B进行最优比对。局部比对可在矩阵中列表表示，单元(i,j)表示A[1..i]到b[1..j]最优比对的成本[1]。单元(i,j)的成本计算可通过累加相邻单元的操作成本并选择最优解实现。 两条序列分别作为横坐标和纵坐标放置，组成一个路径矩阵，即得分矩阵, 矩阵元素(i,j)值为比对的得分值。在得分矩阵中到达位置为(i,j)的某一个元素有三种可能的路径：通过位置i- 1,j- 1 的对角方向, 没有空位罚分：通过列 j 的垂直方向, 通过行i 的水平方向, 空位罚分的值取决于插入空格的个数。序列比对序列同源(homology)指的是序列来自相同的祖先, 意味着这些序列具有相同的进化历史, 而序列的相似性(similarity)指的是两序列在某参数条件下的相像, 它可以用相同残基的百分比或是其他的方法来表示[2]。列之间的相似度是可以量化的参数，列是否同源需要有进化事实的验证, 显著的相似性通常意味着同源是运用某种特定的数学模型或算法, 找出两个或多个序列之间的最大匹配碱基或残基数, 比对算法的结果在很大程度上反映了序列之间的相似性程度以及它们的生物学特征。 2.2 动态规划序列比对算法 动态规划算法比较序列相似度程序如下： open(INFILE, 'C:\Users\Administrator\Desktop\生信比对算法应用专题比对序列.txt) or die "Can't open\生信比对算法应用专题比对序列.txt $!"; o pen(OUTFILE, '>C:\Users\Administrator\Desktop\guozhanqiang.txt') or die "Can't open guozhanqiang.txt: $!"; while()

用ClustalX做多序列比对分析

用ClustalX做多序列比对分析图示 1、打开程序 如下图所示： 2、Load Sequnce, 载入序列 如下图所示： fasta格式的文件关键不在于文件名的后缀是什么，而是在于序列的格式。fasta的格式是： 1、第一行以>开头，紧接着序列的注释和描述。 2、第二行是纯序列atgcg.... 其他序列再起一行，如此下去就可以了。 如： >seq1 |this is a example atgattggaacttgacgt.... >seq2 |this is another example ttgagttgaccgtgacgtgag.....

3、选择序列文件，FASTA格式的 如下图所示： 4、用文本编辑器察看FASTA序列文件容，这里用的是记事本，推荐用EditPlus或者Ultraedit

如下图所示： 5、序列Load进去之后如下图所示：

6、Do Complete Alignment, 通常情况下直接选这个即可，无须修改比对参数 如下图所示： 7、点Do Complete Alignment之后弹出的文件对话框，.dnd的是输出的指导树文件，.aln的是序列比对结果，它们都是纯文本文件 如下图所示：

点“ALIGN”之后开始等待，如果序列不多，很快就可以算完，如果数据很多，可能要等一段时间，这时候可以用眼睛盯着ClustalX的状态栏，那里会有程序运行状态和现在正在比对那两条序列的提示信息，看看可以消磨时间。。。 8、比对结束之后，我们可以看到这个结果 如下图所示：

9、这时候我们可以发现ClustalX已经生成了.dnd和.aln两个文件，仍然用文本编辑器打开来看，这时.aln文件，这个文件可以用Mega2做进一步的bootstrap进化树分析 如下图所示： 10、这是.dnd文件（指导树） 如下图所示：

时间序列分析法原理及步骤

时间序列分析法原理及步骤----目标变量随决策变量随时间序列变化系统 一、认识时间序列变动特征 认识时间序列所具有的变动特征，以便在系统预测时选择采用不同的方法 1》随机性:均匀分布、无规则分布，可能符合某统计分布(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性，大多服从正态分布 2》平稳性:样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动，即方差和数学期望稳定为常数 识别序列特征可利用函数ACF :其中是的k阶自 协方差，且 平稳过程的自相关系数和偏自相关系数都会以某种方式衰减趋于0,前者测度 当前序列与先前序列之间简单和常规的相关程度，后者是在控制其它先前序列的影响后，测度当前序列与某一先前序列之间的相关程度。实际上,预测模型大都难以满足这些条件，现实的经济、金融、商业等序列都是非稳定的，但通过数据处理可以变换为平稳的。 二、选择模型形式和参数检验 1》自回归AR(p模型

⑴模.式（■「越小越好*但不能为0： t为0表示只受以前Y的历史的形响不受具他内索感响） y产di卅I十中汕-寸+ 4syr+ ￡c 式中假设’兀的变化?上鉴匚时间序列的历史数据有关，与此它因素无 关* J不同时刻互不和关，F「与趴历史序列不相关。式中符号：P模型的阶次"滞后的时问周期，迪过实验和参数确定；久当前预测值 ?与自身过去观测值畑?“ y「是同一序列不同时刻的随机变呈，相互间冇 线性关系，也反映时间滞后关系： 弗小g、..... 、同一平稳序列fit去D个时期的观 测值； % ……* 0,自回归系數，通过计算得出的权数?表达头依赖十过去的程 度，」1?这种依赖关系恒定小变； 「随机十扰浜益项，是0沟值、常方茎凡独立的白噪声序利* Jjfi 过佈计 指定的模型扶得F 模型意义仅通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测目标的影响和作用，不受模型变量互相独立的假设条件约束，所构成的模型可以消除普通回归预测方法中由 于自变量选择、多重共线性的比你更造成的困难用PACF函数 判别（从p阶开始的所有偏自相关系数均为0 2》移动平均MA（q模型 ⑴模或形式< j越小越好*但不能为0： v为。表小鼻受以前Y的历史的愚响不受其他 因素諺响） y产0|竹1十*浮心+.+ R|jr+ ￡t 式中假设^ 口的变化主要与时间斥列的刃史数拡启关，与人它冈素无关； E ；不同时刻互不和关，J打趴历史序列不和关。 式中符号=P模型的阶次”滞后的时间周期，通过实验和参数确定；乩肖前 预测值，与自身过去观测值y小…円趴屣同一序列不同时刻的随机变屋， 相互间有线性关系，也反映时问滞后关系： y小m ……> 冋一平稳序列过去D个时期的观 测任 小<11 ...... * 自1口1比1 玄劇r ?hWJ?driVilv *fr 生和ir 的

多重序列比对

第三章序列比较 3.3 序列多重比对 与序列两两比对不一样，序列多重比对（Multiple Alignment）的目标是发现多条序列的共性。如果说序列两两比对主要用于建立两条序列的同源关系和推测它们的结构、功能，那么，同时比对一组序列对于研究分子结构、功能及进化关系更为有用。例如，某些在生物学上有重要意义的相似性只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。同样，只有在多序列比对之后，才能发现与结构域或功能相关的保守序列片段。对于一系列同源蛋白质，人们希望研究隐含在蛋白质序列中的系统发育的关系，以便更好地理解这些蛋白质的进化。在实际研究中，生物学家并不是仅仅分析单个蛋白质，而是更着重于研究蛋白质之间的关系，研究一个家族中的相关蛋白质，研究相关蛋白质序列中的保守区域，进而分析蛋白质的结构和功能。序列两两比对往往不能满足这样的需要，难以发现多个序列的共性，必须同时比对多条同源序列。 图3.14是从多条免疫球蛋白序列中提取的8个片段的多重比对。这8个片段的多重比对揭示了保守的残基（一个是来自于二硫桥的半胱氨酸，另一个是色氨酸）、保守区域（特别是前4个片段末端的Q-PG）和其他更复杂的模式，如1位和3位的疏水残基。实际上，多重序列比对在蛋白质结构的预测中非常有用。

多重比对也能用来推测各个序列的进化历史。从图3.14可以看出，前4条序列与后4条序列可能是从两个不同祖先演化而来，而这两个祖先又是由一个最原始的祖先演化得到。实际上，其中的4个片段是从免疫球蛋白的可变区域取出的，而另4个片段则从免疫球蛋白的恒定区域取出。当然，如果要详细研究进化关系，还必须取更长的序列进行比对分析。 对于多重序列比对的定义，实际上是两个序列的推广。设有k个序列s1, s2, ... ,s k，每个序列由同一个字母表中的字符组成，k大于2；通过插入操作，使得各序列s1, s2, ... ,s k的长度一样，从而形成这些序列的多重比对。如果将各序列在垂直方向排列起来，则可以根据每一列观察各序列中字符的对应关系，如图3.14。 通过序列的多重比对，可以得到一个序列家族的序列特征。当给定一个新序列时，根据序列特征，可以判断这个序列是否属于该家族。对于多序列比对，现有的大多数算法都基于渐进比对的思想，在序列两两比对的基础上逐步优化多序列比对的结果。进行多序列比对后，可以对比对结果进行进一步处理，例如构建序列的特征模式，将序列聚类，构建分子进化树等。 3.3.1 SP模型 SP 模型（Sum-of-Pairs，逐对加和）是一种多重序列比对的评价模型。在多重比对中，首先要对所得到的比对进行评价，以确定其优劣。例如，对图3.14中的8条序列进行比对，可以得到另外两种结果，如图3.15所示。那么，这样的三个多重比对，哪一个更好呢？这就需要有一种方法来评价一个多重比对。