Transcript 生物序列的同源性搜索 －blast简介及其应用

生物序列的相似性搜索
－blast简介及其应用
2010年6月
科教信息科
生物信息学常见的应用与软件
序列数据的保存格式与相关数据库资源
在数据库中进行序列相似性搜索
多序列比对
进化树构建与分子进化分析
Motif的寻找与序列的模式识别
RNA二级结构，蛋白质二、三级结构的预测
基因芯片的数据分析
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内容提要
1.基本概念
相似性，同源性
2.Blast介绍
Blast资源和相关问题
3.Blast的应用
网络版，单机版
4.深入了解Blast(改进程序，算法基础)
5.其他的序列相似性搜索工具（fasta）
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生物序列的相似性
相似性(similarity)：
是指一种很直接的数量关系，比如部
分相同或相似的百分比或其它一些合适
的度量。比如说，A序列和B序列的相似
性是80％，或者4/5。这是个量化的关
系。当然可进行自身局部比较。
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生物序列的同源性
同源性(homology)：
指从一些数据中推断出的两个基因或蛋
白质序列具而共同祖先的结论，属于质的
判断。就是说A和B的关系上，只有是同
源序列，或者非同源序列两种关系。而说
A和B的同源性为80％都是不科学的。
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相似性和同源性关系
序列的相似性和序列的同源性有一定的关系，一
般来说序列间的相似性越高的话，它们是同源序
列的可能性就更高，所以经常可以通过序列的相
似性来推测序列是否同源。
正因为存在这样的关系，很多时候对序列的
相似性和同源性就没有做很明显的区分，造成经
常等价混用两个名词。所以有出现A序列和B序
列的同源性为80％一说。
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序列相似性比较和序列同源性分析
序列相似性比较：
就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较，
用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似
的已知序列是什么。完成这一工作只需要使用两两序列
比较算法。常用的程序包有BLAST、FASTA等；
序列同源性分析：
是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种
的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其它序
列间的同源性大小。这是理论分析方法中最关键的一步。
完成这一工作必须使用多序列比较算法。常用的程序包
有CLUSTAL等；
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Blast简介（一）
BLAST 是由美国国立生物技术信息
中心（NCBI）开发的一个基于序列
相似性的数据库搜索程序。
BLAST是“局部相似性基本查询工
具”(Basic Local Alignment Search
Tool)的 缩写。
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Blast简介（二）
Blast 是一个序列相似性搜索的程序包，
其中包含了很多个独立的程序，这些程序
是根据查询的对象和数据库的不同来定义
的。比如说查询的序列为核酸，查询数据
库亦为核酸序列数据库，那么就应该选择
blastn程序。
下表列出了主要的blast程序。
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主要的blast程序
程序名
查询序列
数据库
搜索方法
Blastn
核酸
核酸
Blastp
蛋白质
蛋白质
蛋白质序列搜索逐一蛋白质数据库中的序
列
Blastx
核酸
蛋白质
核酸序列6框翻译成蛋白质序列后和蛋白
质数据库中的序列逐一搜索。
Tblastn
蛋白质
核酸
蛋白质序列和核酸数据库中的核酸序列6
框翻译后的蛋白质序列逐一比对。
TBlastx
核酸
核酸
核酸序列6框翻译成蛋白质序列，再和核
酸数据库中的核酸序列6框翻译成的蛋
白质序列逐一进行比对。
核酸序列搜索逐一核酸数据库中的序列
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Blast相关的问题
 怎么获得blast服务,怎么使用的问题？
 为什么使用blast，可以获得什么样的信息？
 其他问题：实际使用时选择哪种方式（网
络，本地化），参数的选择，结果的解
释…
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Blast资源
1.NCBI主站点：
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/(网络版)
ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/ (单机版)
2.其他站点：
http://life.zsu.edu.cn/blast/
http://nema.cap.ed.ac.uk/ncbi_blast.html
http://www.fruitfly.org/blast/（果蝇）
…
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Blast结果给出的信息
Blast结果会列出跟查询序列相似性比较
高，符合限定要求的序列结果，根据这些
结果可以获取以下一些信息。
1.查询序列可能具有某种功能
2.查询序列可能是来源于某个物种
3.查询序列可能是某种功能基因的同源基因
…
这些信息都可以应用到后续分析中。
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两种版本的Blast比较（一）
 网络版本
包括NCBI在内的很多网站都提供了在线
的blast服务，这也是我们最经常用到的
blast服务。网络版本的blast服务就有方便，
容易操作，数据库同步更新等优点。但是
缺点是不利于操作大批量的数据，同时也
不能自己定义搜索的数据库。
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两种版本的Blast比较（二）
 单机版
单机版的blast可以通过NCBI的ftp站点获得，
有适合不同平台的版本（包括linux，dos
等）。获得程序的同时必须获取相应的数
据库才能在本地进行blast分析。单机版的
优点是可以处理大批的数据，可以自己定
义数据库，但是需要耗费本地机的大量资
源，此外操作也没有网络版直观、方便，
需要一定的计算机操作水平。
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本地WEB版的Blast
在NCBI的FTP上，在blast程序的目录
下，还提供了一种供用户在自己的服务器
上建立Blast网页服务的软件包(wwwblast)。
使用该软件包，用户可以建立一个简
易的进行Blast运算的网站供实验室人员使
用。用于搜索的数据库同样可以灵活的定
义。
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Blast程序评价序列相似性的两个数据
Score：使用打分矩阵对匹配的片段进行打分，这是
对各对氨基酸残基（或碱基）打分求和的结果，一般来
说，匹配片段越长、 相似性越高则Score值越大。
E value:在相同长度的情况下，两个氨基酸残基（或
碱基）随机排列的序列进行打分，得到上述Score值的
概率的大小。E值越小表示随机情况下得到该Score值的
可能性越低。
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NCBI提供的Blast服务
登陆ncbi的
blast主页
核酸序列
蛋白序列
翻译序列
底下有其他一些针对
特殊数据库的和查看
以往的比对结果等
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Blast任务提交表单（一）
1.序列信息部分
序列范围
（默认全部）
填入查询（query）的序列
选择搜索数据库
如果接受其他参数默认
设置，点击开始搜索
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Blast任务提交表单（二）
2.设置各种参数部分
设置搜索的范围，entrez关键词，
或者选择特定物种
一些过滤选项，包括简
单重复序列，人类基因
组中的重复序列等
E值上限
窗口大小
如果你对blast的命令行选项熟悉的话，可以在这里加入更多的参数
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Blast任务提交表单（三）
3.设置结果输出显示格式
选择需要显示的选项
以及显示的文件格式
E值范围
显示数目
筛选结果
点击开始搜索
Alignment的显
示方式
其他一些显示格式参数
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提交任务
返回查询号（request id）
修改完显示格式后点
击进入结果界面
可以修改显示结果格式
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结果页面（一）
图形示意结果
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结果页面（二）
目标序列描述部分
带有genbank的链接，点击可以进入
相应的genbank序列
匹配情况，分值，e值
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结果页面（三）
详细的比对上的序列的排列情况
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一个具体的例子（blastp）
假设以下为一未知蛋白序列
>query_seq
MSDNGPQSNQRSAPRITFGGPTDSTDNNQNGGRNGARPKQRRPQGLPNNTAS
WFTALTQHGKEELRFPRGQGVPINTNSGPDDQIGYYRRATRRVRGGDGKMKEL
SPRWYFYYLGTGPEASLPYGANKEGIVWVATEGALNTPKDHIGTRNPNNNAATVL
QLPQGTTLPKGFYAEGSRGGSQASSRSSSRSRGNSRNSTPGSSRGNSPARMA
SGGGETALALLLLDRLNQLESKVSGKGQQQQGQTVTKKSAAEASKKPRQKRTAT
KQYNVTQAFGRRGPEQTQGNFGDQDLIRQGTDYKHWPQIAQFAPSASAFFGMS
RIGMEVTPSGTWLTYHGAIKLDDKDPQFKDNVILLNKHIDAYKTFPPTEPKKDKKK
KTDEAQPLPQRQKKQPTVTLLPAADMDDFSRQLQNSMSGASADST QA
我们通过blast搜索来获取一些这个序列
的信息。
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具体步骤
1.登陆blast主页
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/
2.根据数据类型，选择合适的程序
3.填写表单信息
4.提交任务
5.查看和分析结果
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分析过程（一）
1.登陆ncbi的blast主页
2.选择程序，因为
查询序列是蛋白序
列可以选择blastp，
点击进入
也可以选择tblastn
作为演示，
我们这里选blastp
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分析过程（二）
3.填入序列（copy＋paste）
Fasta格式，或者纯序列
4.选择搜索区域，这里我们要
搜索整个序列，不填
5.选择搜索数据库，这里我们
选nr(非冗余的蛋白序列库)。
是否搜索保守区域数据库
（cdd），蛋白序列搜索才有。
我们选上
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分析过程（三）
6.限制条件，我们限制
在病毒里面找。
7.其他选项保持默认值
打分矩阵
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分析过程（四）
8.输出格式选项保持
默认值
9.点击开始搜索
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分析过程（五）
10.查询序列的一些
相关信息
在cdd库里面找到
两个保守区域，
点击可以进入
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分析过程（六）
图形结果
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分析过程（七）
匹配序列列表
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分析过程（八）
具体匹配情况
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单机版的Blast使用（一）
为什么使用单机版的Blast？
1.特殊的数据库要求。
2.涉及序列的隐私与价值。
3.批量处理
4.其他原因？？
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单机版的Blast使用（二）
单机版Blast的基本操作过程
1.下载单机版的Blast程序
ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/
目录下，下载对应的操作系统版本。
2.解压程序包(blast-2.28-ia32-linux.tar.gz)
命令是:
$ tar zxvf blast-2.28-ia32-linux.tar.gz
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下载正确的Blast程序包
blast:在本地运行的blast程序包
wwwblast:在本地服务器建立blast服务
的网站
netblast:blast的客户端程序，直接链接
至NCBI的BLAST服务器，使用BLAST服
务，不需浏览器。
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下载正确的Blast程序包
Blast程序包的名字上还包括了该程序包运行的硬
件和操作系统环境：
操作系统
硬件环境（CPU）
linux
sparc
macox
powerPC
solaris
ia32
irix
ia64
aix
amd64
mips
alpha
hpux
freebsd
win32
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单机版的Blast使用（三）
3.获取Blast数据库
a.直接从ncbi下载
ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/
b.用Blast程序包提供的formatdb工具自己格
式化序列数据成数据库。
假设有一序列数据（sequence.fa，多序列，fasta
格式），欲自己做成Blast数据库，典型的命令
如下：
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单机版的Blast使用（四）
核酸序列：
$ ./formatdb –i sequence.fa –p F –o T/F –n
db_name
蛋白序列：
$ ./formatdb –i sequence.fa –p T –o T/F –n
db_name
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单机版的Blast使用（五）
4.执行Blast比对
获得了单机版的Blast程序，解压开以后，
如果有了相应的数据库（db），那么就可
以开始执行Blast分析了。
单机版的Blast程序包，把基本的blast分析，
包括blastn，blastp，blastx等都整合到了
blastall一个程序里面。
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单机版的Blast使用（六）
以下是一个典型的blastn分析命令：
(待分析序列seq.fa，数据库nt_db)
$./blastall –p blastn –i seq.fa -d nt_db –w 7 –e 10 –o
程序名
输入
数据库
窗口
e值 输出
seq.blastn.out
该命令的意思是，对seq.fa文件中的核酸序列对
nt_db数据库执行blastn搜索，窗口大小是7，e值
限制是10，输出的结果保存到文件seq.blastn.out
中。
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单机版的Blast使用（七）
5.Blastall的常用参数
-p 程序名应该是blastn，blastp，blastx，tblastn，
tblastx中的一个
-d 数据库名称，默认nr
-i 查询序列文件，默认stdin
-e E值限制，默认10
-o 结果输出文件，默认stdout
-F 过滤选项，默认T
-a 选择进行运算的CPU个数
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进一步深入Blast
1.blast2
2.Megablast
3.Psi-blast
4.其他(rpsblast,blastclust等)
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Blast2
两个序列的blast比对，给定两个序列，
相互进行blast比对。能快速检查两个序列
是否存在相似性片断或者是否一致。这比
起全序列比对要快很多。
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Megablast
 megablast采用了贪婪算法(greedy
algorithm),它连接了多个查询序列进行一
次搜索比对，这样节省了很多搜索数据库
的时间。主要针对核酸序列。是blast经过
优化后，适用于由于测序或者其他原因形
成的轻微的差别的序列之间的比较，比一
般的相似性搜索程序要快10倍，可以很快
的完成两组大数据的比对。
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PSI-blast
Position specific iterative BLAST (PSI-BLAST) 位
点特异的迭代blast搜索，主要针对蛋白序列。第
一次blast搜索后，结果中最相似的序列重新构建
PSSM (位点特异性打分矩阵)，然后再使用该矩
阵进行第二轮blast搜索，再调整矩阵，搜索，如
此迭代。
最终高度保守的区域就会得到比较高的分值，
而不保守的区域则分数降低，趋近0。
这样可以提高blast搜索的灵敏度。
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Blast的算法基础
 基本思想是：通过产生数量更少的但质量
更好的增强点来提高速度。
 BALST算法是建立在严格的统计学的基础
之上的。它集中于发现具有较高的相似性
的局部比对，且局部比对中不能含有空位
（blast2.0引入了允许插入gap的算法）。
 由于局部比对的限制条件，在大多数情况
下比对会被分解为若干个明显的HSP(Highscore Sequence Pairs)。
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Blast的算法流程
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Blast的算法（一）
1. 首先确定一个终止值S、步长参数w和一
个阈值T。然后软件会在考虑搜索背景性
质的基础上计算出合适的S值。使要比对
的序列中包含一个分值不小于S的HSP。
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Blast的算法（二）
2. 引入邻近字串的思想：不需要字串确切
地匹配，当有一个字串的分值高于T时，
BALST就宣称找到了一个选中的字串。
为了提高速度，允许较长的字串长度W。
W值很少变化，这样，T值就成为权衡速
度和敏感度的参数。
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Blast的算法（三）
3. 一个字串选中后，程序会进行没有空位
的局部寻优，比对的最低分值是S，当比
对延伸时会遇到一些负的分值，使得比
对的分值下降，当下降的分值小于S时，
命中的延伸就会终止。这样系统会减少
消耗于毫无指望的选中延伸的时间，使
系统的性能得以改进。
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Blast的改进（一）
 在1997年提出了对BLAST程序的改进算法，
提高了搜索速度、敏感度和实用性。


可处理间隔(gap)的gapped BLAST算法
PSI-BLAST算法
对一个选中字串长度标准的延伸
 利用profile(表头文件)的数据结构来进行搜索

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Blast的改进（二）
 以两个步长各为w的字串开始搜索 。
 若两个字窜在序列上不重叠，并且位于同
一对角线上，并且距离在A之内，则将这
两个字串联起来作为搜索的起点。
 执行通常的BLAST算法，使用一种不同的
记分方式，根据高度显著比对(HSPs)的最
高分值建立一个最初的profile。
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Blast的改进（三）
 根据该profile反复利用BLAST算法对数据
库进行搜索，这一步实际上是根据表头文
件的统计结果扩展局部比对。这一过程是
反复进行的，直到再没有发现新的有意义
的匹配为止。由于在每一轮都会有新的片
段加入，因此在操作过程中profile需要在
每一个循环结束之后更新。
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数据库搜索工具的sensitivity与selectivity
Sensitivity:尽可能多地搜索到具有一定相
似性的序列的能力。
Selectivity:尽可能准确地搜索到对研究目
的有用的相似性的序列的能力。
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其他的序列相似性搜索工具
－fasta
FastA算法是由Lipman和Pearson于1985年发表的
（Lipman和Pearson，1985）。FastA的基本思路是识别
与代查序列相匹配的很短的序列片段，称为k-tuple。
以下链接是EBI提供的fasta服务。
http://www.ebi.ac.uk/fasta33/
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各个参数选项
帮助信息
填入搜索序列
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FASTA算法基础
 基本思想是：一个能够揭示出真实的
序列关系的比对至少包含一个两个序
列都拥有的字(片断)，把查询序列中
的所用字编成索引，然后在数据库搜
索时查询这些索引，以检索出可能的
匹配，这样那些命中的字很快被鉴定
出来。
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FASTA算法（一）
1. 确定参数ktup，在两个序列中查找长
度为ktup的、相匹配的片段(增强点)。
为了提高速度，可以通过查询表格或
hash表来完成，然后在表格中搜索与
另一条序列相匹配的、长度为ktup的
片段。
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FASTA算法（二）
2.
在同一条对角线中临近的增强点成为
一个增强段。每一个增强点都赋予一
个正的分值，一个增强段中相邻的两
个增强点之间的不匹配区域赋予一定
的负值。一个增强段对应于一段相匹
配的子序列，分值最高的段被标记为
init1。
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FASTA算法（三）
3. 引入indel。把那些没有重叠(non-overlap)
的增强段拼接起来(增强段的分值之和减
去空位处罚)。分值最高的区域记为initn 。
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FASTA算法（四）
4.
对最有可能的匹配序列进一步评分：以
增强段init1 所在的对角线为中心，划分
出一个较狭窄的对角线带，利用S-W算
法，来获得分值最高的局部比对，记作
opt。
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FASTA算法（五）
5. 决定采用initn 或opt的分值，前者敏感度
低但速度快。FASTA对每一个检索到的
比对都提供一个统计学显著性的评估，
以判断该比对的意义。
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注意…
FASTA对DNA序列搜索的结果要
比对蛋白质序列搜索的结果更敏
感。它对数据库的每一次搜索都
只有一个最佳的比对，一些有意
义的比对可能被错过。
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两个保守区域的
信息
返回
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Dot matrix
分析
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用Dot matrix分析基因中的重复序列
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使用Dotter在斑马鱼序列的contig中定位ddah基因的位置
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"A dot-matrix program with dynamic threshold control suited for
genomic DNA and protein sequence analysis"
Erik L.L. Sonnhammer and Richard Durbin
Gene 167(2):GC1-10 (1995)
http://www.cgr.ki.se/cgr/groups/sonnhammer/Dotter.html
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