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通过对核苷酸或氨基酸序列进行分析来增强对序列特征,功能和演化的更深理解。使用成对或多个序列对齐方法比较序列。计算序列属性和统计数据,以获得更多关于数据的物理,化学和生物学特性的洞察力。对在线或本地数据库中的已知序列进行爆炸搜索。通过从序列的成对距离构建系统发育树来确定生物体之间的进化关系。
从GenBank®中提取一些序列,找到开放阅读帧(ORF),然后使用全局和局部对准算法对齐序列。
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Markov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个对准中的各个位置处的守恒程度的信息。HMM谱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割,并通过预测开放阅读框来预测蛋白质结构并定位基因。
使用基本序列操作技术并计算一些有用的序列统计信息。它还说明了如何寻找编码区(例如蛋白质)并追求对它们的进一步分析。
一种方法可用于研究序列对准的重要性。对齐中的身份或阳性的数量不是明显对齐的清晰指标。当对准时,序列的序列将具有与原始序列对齐时的相似百分比的阳性和标识。来自对准的分数是对准的重要性的更好指标。该实施例使用相同的Tay-Sachs疾病相关基因和蛋白质在对准序列对中进行分析。
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