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通过对核苷酸或氨基酸序列进行分析,加深对序列特征、功能和进化的理解。使用成对或多重序列比对方法比较序列。计算序列属性和统计,以获得更多的物理,化学和生物特性的数据。对在线或本地数据库中的已知序列执行BLAST搜索。从成对的序列距离建立系统发生树来确定生物之间的进化关系。
从GenBank®中提取一些序列,找到开放阅读框架(open reading frames, ORFs),然后使用全局和局部对齐算法对序列进行对齐。
HMM轮廓如何用于表征蛋白质家庭。简档分析是生物信息学中的关键工具。常见的成对比较方法通常不敏感,足以用于分析远方相关的序列。相反,隐藏的马尔可夫模型(HMM)配置文件提供了更好的替代方案,以将查询序列与序列系列的统计描述相关联。HMM配置文件使用位置特定的评分系统来捕获关于这些序列的多次对准的各个位置的节约程度的信息。HMM简档分析可用于多个序列对准,用于数据库搜索,以分析序列组成和图案分段,并通过预测开放阅读框来预测蛋白质结构并定位基因。
使用基本的序列操作技术和计算一些有用的序列统计。它还说明了如何寻找编码区域(如蛋白质)并进一步分析它们。
一种可以用来研究序列对齐意义的方法。在一个队列中身份或正面的数量并不是一个重要的队列的明确指标。当序列与原始序列对齐时,序列的排列将具有相似的正数和恒等式百分比。从一个对齐的分数是一个更好的指示对齐的重要性。这个例子使用了相同的泰-萨氏病相关基因和蛋白质在比对序列对分析。
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