【基础】MATLAB工具箱详解：Bioinformatics Toolbox

# 2.1 序列获取与预处理 序列获取与预处理是序列分析的关键步骤，为后续分析奠定基础。 ### 2.1.1 序列数据库检索 生物信息学数据库（如 NCBI GenBank、EMBL-EBI ENA）存储了大量生物序列数据。序列检索工具（如 BLAST、FASTA）可用于从数据库中检索目标序列。检索参数包括序列相似性、物种、长度等。 ### 2.1.2 序列质量评估 获取序列后，需要评估序列质量。序列质量评估工具（如 FastQC）可检查序列中是否存在错误、缺失或其他问题。质量评估有助于确定序列的可靠性，并指导后续分析步骤。 # 2 序列分析与处理 序列分析与处理是生物信息学工具箱中一项关键任务，涉及从各种来源获取、预处理、比对和注释生物序列。 ### 2.1 序列获取与预处理 #### 2.1.1 序列数据库检索 生物序列存储在公共数据库中，如 GenBank、EMBL 和 DDBJ。这些数据库提供了访问来自不同物种和组织的大量序列。 要检索序列，可以使用以下步骤： 1. 访问数据库网站，如 NCBI GenBank（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/）。 2. 使用关键词、物种名称或序列 ID 进行搜索。 3. 筛选结果以找到感兴趣的序列。 #### 2.1.2 序列质量评估 从数据库检索的序列可能包含错误或低质量区域。因此，在进行进一步分析之前，评估序列质量至关重要。 序列质量评估可以手动或使用软件工具进行。常用的工具包括： * **FastQC：**一个开源工具，提供序列质量的全面报告。 * **Trimmomatic：**一个用于修剪低质量碱基和适配器的工具。 ### 2.2 序列比对与注释 序列比对是将两个或多个序列进行比较以识别相似性和差异的过程。序列注释是将序列与已知信息（如基因、蛋白质或功能域）相关联的过程。 #### 2.2.1 局部比对算法 局部比对算法用于查找两个序列中相似的局部区域。常用的算法包括： * **Smith-Waterman 算法：**一个用于查找最优局部比对的算法。 * **BLAST：**一个用于快速搜索数据库中与查询序列相似的序列的算法。 ```python # 使用 BLAST 进行局部比对 from Bio.Blast import NCBIWWW # 定义查询序列 query_sequence = "ATCGATCGATCGATCG" # 定义 BLAST 数据库 database = "nr" # 执行 BLAST 搜索 result_handle = NCBIWWW.blastn(query=query_sequence, database=database) # 解析 BLAST 结果 blast_record = NCBIWWW.read(result_handle) # 打印局部比对结果 for alignment in blast_record.alignments: print(f"Match: {alignment.title}") print(f"E-value: {alignment.evalue}") print(f"Query sequence: {alignment.query}") print(f"Target sequence: {alignment.target}") ``` #### 2.2.2 全局比对算法 全局比对算法用于查找两个序列中相似的全局区域。常用的算法包括： * **Needleman-Wunsch 算法：**一个用于查找最优全局比对的算法。 * **ClustalW：**一个用于多序列比对的算法。 ```python # 使用 ClustalW 进行全局比对 from Bio import AlignIO, SeqIO # 定义序列文件 fasta_file = "sequences.fasta" # 解析 FASTA 文件 sequences = list(SeqIO.parse(fasta_file, "fasta")) # 执行 ClustalW 比对 alignment = AlignIO.read(ClustalW.run(sequences)) # 打印全局比对结果 print(alignment) ``` #### 2.2.3 序列注释 序列注释涉及将序列与已知信息关联起来。常用的方法包括： * **BLAST：**可以用于将序列与数据库中的已知序列进行比较。 * **InterProScan：**一个用于识别序列中蛋白质域和功能的工具。 ```python # 使用 InterProScan 进行序列注释 from Bio import ExPASy # 定义序列 sequence = "ATCGATCGATCGATCG" # 执行 InterProScan 搜索 result_handle = ExPASy.scan(sequence, "interpro" ```