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核酸序列分析及结构预测 主 讲 张 军 细胞生物学及遗传学教研室

核酸序列分析及结构预测 主 讲 张 军 细胞生物学及遗传学教研室. 第一节 核酸序列的数据形式 1. 串（ string ）符号或字符的有序排列，符号或字符来自有限集合 {A, T, G, C} 。序列（ sequence ）与串是同一概念。 s=ATTGCATATG ；串的长度 |s|; 串 s 某个位置的字符表示为 s i ， 1 ≤ i ≤ |s| 。 特别的，长度为 0 的串称为空串（ empty string ），用符号 ε 表示。. 2. 子串（ substring ）和子序列（ subsequence ），二者不是相同的概念。 子串和超串

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核酸序列分析及结构预测 主 讲 张 军 细胞生物学及遗传学教研室

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Presentation Transcript

  1. 核酸序列分析及结构预测 主 讲 张 军 细胞生物学及遗传学教研室

  2. 第一节 核酸序列的数据形式 1. 串（string）符号或字符的有序排列，符号或字符来自有限集合{A, T, G, C}。序列（sequence）与串是同一概念。 s=ATTGCATATG；串的长度|s|; 串s某个位置的字符表示为si ，1≤i≤|s|。 特别的，长度为0的串称为空串（empty string），用符号ε表示。

  3. 2. 子串（substring）和子序列（subsequence），二者不是相同的概念。 子串和超串 s=ATGCGGTA; t=TGCGG; s是t的超串 子序列和超序列 s=ATGCGGTA; t=TGTA； s是t的超序列 区间（interval） s=ATGCGGTACGTATACG; u=CG, s[i, i+1]

  4. 3. 串u和w的拼接(concatenation),表示为uw。 例如 s = ATGCGGTA; t=TGCGG st = ATGCGGTATGCGG ts = TGCGGATGCGGTA 串的冥 s = AT；sss= AT AT AT=s3 串的前缀（prefix） s = ATGCGGTAGC; prefix(s,3)=ATG; prefix(s,0) = ε 存在且只存在s的另1个子串u, 使得s=tu, t是u的前缀。

  5. 串的后缀（suffix） s = ATGCGGTAGC suffix(s,3) =AGC； suffix(s,2) =GC ；suffix(s,0) = ε 存在且只存在s的另1个子串u, 使得s=ut, t是u的后缀。 杀手因子(killer agent)，假定存在1个特别的串κ |κ|＝-1 在与其它串拼接的时候，起到删除相邻字符的作用

  6. 例如, s = ATGCGGTAGC κ s= TGCGGTAGC s κ= ATGCGGTAG ATGC κ GGTAG ? 无意义 (ATGC κ) GGTAG≠ ATGC (κ GGTAG ) stu=(st)u=s(tu); |s| ≠-1, |t| ≠-1, |u| ≠-1 |st| = |s| + |t| ,s和t可以是任何串

  7. 利用杀手因子可以表示1个串的子串，前缀和后缀利用杀手因子可以表示1个串的子串，前缀和后缀 s[i…j]= κi-1 s κ |s| -j prefix(s, k) = s κ |s| -k Suffic(s, k) = κ |s| -k s

  8. 第二节 序 列 比 较 序列比较的根本任务： 发现序列之间的相似性 辨别序列之间的差异 序列比较的目的： 相似序列  相似的结构，相似的功能 判别序列之间的同源性 推测序列之间的进化关系

  9. 序列的相似性 同源（homology）- 具有共同的祖先 直向同源（Orthologous ） 共生同源（paralogous ） 相似（similarity） 同源序列一般是相似的 相似序列不一定是同源的 进化趋同（同功能）

  10. 直向同源（a1 in species I, a1 in species II) 共生同源（a1 and a2 in species I） 基因复制 进化趋同 水平转移

  11. 序列相似性的描述 • 定性的描述 • 定量的数值 • 相似性 • 距离

  12. 序列比较的基本操作是比对（Alignment） • 两个序列的比对是指这两个序列中各个字符的一种一一对应关系，或字符的对比排列 。 例如，设有两个序列： s=GACGGATTAG，t=GATCGGAATAG • Alignment1: • GACGGATTAG • GATCGGAATAG • Alignment2: • GA-CGGATTAG GATCGGAATAG

  13. 字母表和序列 字母表(字符或符号集合) • 4字符DNA字母表：{A, C, G, T} • 扩展的遗传学字母表或IUPAC编码 • 单字母氨基酸编码

  14. 扩展的遗传学字母表或IUPAC编码

  15. 序列比对的生物学背景 分子生物学实验技术和大规模测序方法的发展，使复杂序列之间的比较成为实验室的常规数据分析。 基因组学的发展，物理图谱的构建，DNA的拼接求。 一个或一些序列与其它数据序列的比较。 两个序列之间是否存在相同的子串。 个序列与数据库中序列是否存在相似的子串。

  16. 序列比较可以分为五种基本情况：（1）两条长度相近序列相似性分析，找出序列的差别（2）判断一条序列的前缀与另一条序列的后缀相似（3）判断一条序列是否是另一条序列的子序列（4）判断两条序列中是否有非常相似的子序列（5）对多个序列进行上述4种分析序列比较可以分为五种基本情况：（1）两条长度相近序列相似性分析，找出序列的差别（2）判断一条序列的前缀与另一条序列的后缀相似（3）判断一条序列是否是另一条序列的子序列（4）判断两条序列中是否有非常相似的子序列（5）对多个序列进行上述4种分析

  17. 第三 节 两个序列的比较 • 全局比较——基本算法 • 通过全局比对(global alignment)，了解序列的相似性 • 例如， • s=ATTGCATATG；t=ATTGATATC • s=ATTGCATATG • t=ATTG – ATATC

  18. 记分系统的引入与比对打分 匹配＝1 空配＝－2 错配＝－1 对s, t进行相似性比较，得到的最大记分值，称为2序列的相似性，表示为sim(s, t)=max{score i} s=ATTGCATATG； s=ATTGCATATG t=ATTG – ATATC; t=ATTG ATATC－ 8＋(-2)＋(-1)=5 4+ (-2) + (-1) × 5 =-1

  19. 2. 局部比较 序列s和t的局部比较是通过局部比对(local alignment)实现的，是s和t子串之间的比对。 例如， s=AATTGCATATG；t=ATTGT，对它们进行局部相似性比较，表示 s(2,3,4,5)=t(1,2,3,4)

  20. 3. 半全局部比较 序列s和t的比对，序列长度相差较大 例如， s=AATTGCATATG；t=ATTGT，对它们进行全局相似性比较，表示 s=AATTGCATATG； s=AATTGCATATG t= - ATTGT - - - - - ； t= A- TTG - - T - - - 半全局比对的核心是2个序列前缀与后缀

  21. 第四 节 相似性和距离 • 相似性 • 相似性的度量是基于比对，2个序列的相似性可以由sim(s, t)＝max{score i} • 距离 • 对任何的一个串实施一系列的变换后，可以转化为另一个串 • s→ t; t=AGCTT; s=TTA • TTA → - - TTA → AGTTA→ AGCTA→AGCTT

  22. 变换的操作： 1 字符的替换 2 空格插入和删除 给予每个变换特定的开销(cost) dist(s,t)=min{cost i}

  23. 扩展的编辑操作 ACCGACAATATGCATA  ACTGACAATATGGATA ACCGACAATATGCATA  ATAGGTATAACAGTCA 第二条序列头尾颠倒 可以通过基本操作实现

  24. 反向互补序列 RNA发夹式二级结构

  25. 第五节 通过点矩阵进行序列比较“矩阵作图法” 或 “对角线作图”

  26. → 序列1 → 实 例 →序列2 →

  27. → 序列1 → 自我比较 →序列1 →

  28. 滑动窗口技术 • 两条序列中有很多匹配的字符对，因而在点矩阵中会形成很多点标记。

  29. 滑动窗口技术 • 使用滑动窗口代替一次一个位点的比较是解决这个问题的有效方法。 • 假设窗口大小为10，相似度阈值为8，则每次比较取10个连续的字符，如相同的字符超过8个，则标记 • 基于滑动窗口的点矩阵方法可以明显地降低点阵图的噪声，并且明确无误的指示出了两条序列间具有显著相似性的区域。

  30. (a) (b) （a）对人类（Homo sapiens）与黑猩猩（Pongo pygmaeus）的β球蛋白基因序列进行比较的完整点阵图。（b）利用滑动窗口对以上的两种球蛋白基因序列进行比较的点阵图，其中窗口大小为10个核苷酸，相似度阈值为8。

  31. 具有连续相似区域的两条DNA序列的简单点阵图

  32. 第六节 DNA片断的组装 • 生物学背景 • DNA测序技术的发展 • 片断的组装(fragment assembly) • 片断（fragment）的产生

  33. 理想情况 例如 ATTGGGCA; CGATT; TGGGCAGA 组装 - - ATTGGGCA - - CGATT - - - - - - - - - - - TGGGCAGA CGATTGGGCAGA 表决序列

  34. 复杂情况 碱基识别错误 序列方向未知 重复序列 缺乏覆盖 序列污染

  35. 复杂情况的组装模型 最短公共超串(shortest common superstring) 重构(reconstruction) 多连叠(multicontig)

  36. 第七节 DNA序列分析 DNA序列分析 ——基因序列 ——基因表达调控信息 寻找基因牵涉到两个方面的工作 ： • 识别与基因相关的特殊序列信号 • 预测基因的编码区域 • 结合两个方面的结果确定基因的位置和结构 基因表达调控信息隐藏在基因上游区域，在组成上具有一定的特征，可以通过序列分析识别这些特征。

  37. Ⅰ DNA序列分析步骤和分析结果评价 • 在DNA序列中，除了基因之外，还包含许多其它信息，这些信息大部分与核酸的结构特征相关联，通常决定了DNA与蛋白质或者DNA与RNA的相互作用。 • 存放这些信息的DNA片段称为功能位点 • 如启动子（Promoter）、基因终止序列（Terminator sequence）、剪切位点（Splice site）等。

  38. 一个基本的DNA序列分析方案 发现重复元素 数据库搜索 分析功能位点 序列组成统计分析 综合分析

  39. 功能序列分析的准确性来自于对“功能序列”和“非功能序列”的辨别能力。功能序列分析的准确性来自于对“功能序列”和“非功能序列”的辨别能力。 • 两个集合： 训练集（training set） • 用于建立完成识别任务的数学模型。 测试集或控制集（control set） • 用于检验所建模型的正确性。 • 用训练集中实例对预测模型进行训练，使之通过学习后具有正确处理和辨别能力。然后，用模型对测试集中的实例进行“功能”与“非功能”的判断，根据判断结果计算模识别的准确性。

  40. 收集已知的功能序列和非功能序列实例 （这些序列之间是非相关的 ） 训练集 （training set） 测试集或控制集 （control set） 建立完成识别任务的模型 检验所建模型的正确性 对预测模型进行训练， 使之通过学习后具有 正确处理和辨别能力。 • 进行“功能”与“非功能”的 • 判断，根据判断结果计算 • 模识别的准确性。 识别“功能序列”和“非功能序列”的过程

  41. Sn ——敏感性 • Sp ——特异性 • Tp是正确识别的功能序列数， • Tn为正确识别的非功能序列数， • Fn是被错误识别为非功能序列的功能序列数， • Fp是被错误识别为功能序列的非功能序列数。

  42. 敏感性和特异性的权衡 • 对于一个实用程序，既要求有较高的敏感性，也要求有较高的特异性。 • 如果敏感性很高，但特异性比较低，则在实际应用中会产生高比率的假阳性； • 相反，如果特异性很高，而敏感性比较低，则会产生高比率的假阴性。 • 对于敏感性和特异性需要进行权衡，给出综合评价指标。

  43. 功能位点分析 • 功能位点（functional site） • 与特定功能相关的位点，是生物分子序列上的一个功能单元，或者是生物分子序列上一个较短的片段。 • 功能位点又称为功能序列（functional sequence）、序列模式（motif）、信号（signal）等。 • 核酸序列中的功能位点包括转录因子结合位点、转录剪切位点、翻译起始位点等。 • 在蛋白质序列分析中，常使用序列模式这个名词，蛋白质的序列模式往往与蛋白质结构域或者作用部位有关。

  44. 功能位点示意

  45. 基因组序列中若干个相邻的功能位点组合形成功能区域（functional region）。 • 功能位点分析的任务 • 发现功能位点特征 • 识别功能位点

  46. A 利用共有序列搜索功能位点 • 共有序列（common consensus）又称一致性片段 • 共有序列是关于功能位点特征的描述，它描述了功能位点每个位置上核苷酸进化的保守性 例如: NTATN • 利用共有序列进行功能位点分析牵涉到两个方面的问题， • 如何构造共有序列 • 如何利用共有序列在给定的核酸序列上搜索寻找功能位点，并计算所找到的功能位点的可靠性

  47. 共有序列具有以下几个方面的特征： （1）共有序列中既有保守的位置，也有可变的位置； （2）任何位置上的核苷酸可以用15种类型之一来表示：

  48. 核苷酸表示符号

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