Blast比對算法原理與實現(xiàn)方式
做生物的同學(xué)肯定聽說過blast比對這個方法，一般在NCBI等網(wǎng)站上可以在線進行比對，也可以在本地服務(wù)器進行比對，那么blast算法究竟是怎么實現(xiàn)對不同序列的比對呢？
本文分享經(jīng)典blast算法的基礎(chǔ)原理，以及通過R語言和Python實現(xiàn)這個算法，不依賴網(wǎng)站自己進行序列比對。
什么是BLAST比對？
BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一種常用的生物信息學(xué)算法，用于比對兩個或多個序列。BLAST通過尋找兩個序列之間的最大匹配來確定它們之間的相似性。
算法原理
BLAST算法的原理：
將查詢序列與數(shù)據(jù)庫中的序列進行比對，找到最佳匹配。
BLAST算法的邏輯：首先將查詢序列進行分段，然后將這些分段與數(shù)據(jù)庫中的序列進行比對。
K-mer小片段
在比對過程中，BLAST算法使用一種稱為K-mer的技術(shù)，將查詢序列和數(shù)據(jù)庫序列分成長度為K的小片段，然后將這些小片段進行比對。
如果兩個小片段具有相似的序列，BLAST算法就會將它們合并成更長的序列，以便進行更準(zhǔn)確的比對。
特點與應(yīng)用
BLAST算法的優(yōu)點是速度快、準(zhǔn)確度高，可以在大型數(shù)據(jù)庫中快速查找相似序列。BLAST算法在生物信息學(xué)領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用，用于基因注釋、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、序列比對等方面。
不同序列blast比較算法
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將查詢序列和數(shù)據(jù)庫序列分別轉(zhuǎn)換為堿基對應(yīng)的數(shù)字編碼，例如A表示為1，C表示為2，G表示為3，T表示為4。
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將查詢序列劃分成長度為k的小片段，稱為k-mer。
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將數(shù)據(jù)庫序列劃分成長度為k的小片段，稱為k-mer。
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對于每個查詢序列的k-mer，查找數(shù)據(jù)庫序列中所有與之匹配的k-mer。
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對于每個匹配的k-mer，計算查詢序列和數(shù)據(jù)庫序列之間的相似度得分。
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對于每個查詢序列的k-mer，選擇相似度得分最高的匹配序列，并將其作為最佳匹配。
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對于每個最佳匹配，計算匹配序列的長度、相似度得分、E值等參數(shù)。
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根據(jù)E值和相似度得分，對匹配結(jié)果進行排序，輸出最終的比對結(jié)果。
BLAST算法的具體實現(xiàn)可能會有所不同，上述算法僅作為一個示例，實際應(yīng)用中需要根據(jù)具體情況進行調(diào)整。
此外，BLAST算法的計算復(fù)雜度較高，如果對于實際生物數(shù)據(jù)處理，需要使用高性能計算機或云計算平臺進行計算。
R語言中實現(xiàn)blast算法
以下是一個基于R語言的BLAST比對算法示例，用于比對兩個DNA序列：
# 導(dǎo)入Biostrings包
library(Biostrings)
# 定義查詢序列和數(shù)據(jù)庫序列
query_seq <- DNAString("ATCGATCGATCGATCG")
db_seq <- DNAString("CGATCGATCGATCGATC")
# 定義k-mer的長度
k <- 3
# 將查詢序列和數(shù)據(jù)庫序列分別轉(zhuǎn)換為數(shù)字編碼
query_seq_num <- as.numeric(query_seq)
db_seq_num <- as.numeric(db_seq)
# 將查詢序列和數(shù)據(jù)庫序列分別劃分成k-mer
query_kmer <- kmer(query_seq_num, k)
db_kmer <- kmer(db_seq_num, k)
# 對于每個查詢序列的k-mer，查找數(shù)據(jù)庫序列中所有與之匹配的k-mer
matches <- matchPattern(query_kmer, db_kmer)
# 對于每個匹配的k-mer，計算查詢序列和數(shù)據(jù)庫序列之間的相似度得分
scores <- pmatch(query_kmer, db_kmer, fixed=FALSE)
# 對于每個查詢序列的k-mer，選擇相似度得分最高的匹配序列，并將其作為最佳匹配
best_matches <- maxMatches(matches)
# 對于每個最佳匹配，計算匹配序列的長度、相似度得分、E值等參數(shù)
match_length <- width(best_matches)
match_score <- scores[best_matches]
e_value <- length(db_kmer) * (1 - exp(-match_score))
# 根據(jù)E值和相似度得分，對匹配結(jié)果進行排序，輸出最終的比對結(jié)果
result <- data.frame(query_seq, db_seq, match_length, match_score, e_value)
result <- result[order(result$e_value),]
Python實現(xiàn)blast算法
首先，需要安裝Biopython庫來實現(xiàn)BLAST比對算法。您可以使用以下命令在終端中安裝Biopython：
pip install biopython
接下來，可以使用以下代碼來實現(xiàn)BLAST比對算法：
from Bio.Blast import NCBIWWW
from Bio.Blast import NCBIXML
# 進行BLAST比對
result_handle = NCBIWWW.qblast("blastn", "nt", "ACGTGAGGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGC")
# 讀取BLAST比對結(jié)果
blast_record = NCBIXML.read(result_handle)
# 輸出比對結(jié)果
for alignment in blast_record.alignments:
for hsp in alignment.hsps:
print('****Alignment****')
print('sequence:', alignment.title)
print('length:', alignment.length)
print('e value:', hsp.expect)
print(hsp.query[0:75] + '...')
print(hsp.match[0:75] + '...')
print(hsp.sbjct[0:75] + '...')
這段代碼會將序列"ACGTGAGGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGC"與NCBI的nt數(shù)據(jù)庫進行比對。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-617437.html
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