首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

通过Needleman Wunsch表进行回溯

通过Needleman-Wunsch算法进行回溯是一种常用的序列比对方法,主要用于生物信息学领域中的DNA、RNA或蛋白质序列比对。该算法基于动态规划的思想,通过构建一个二维表格来计算两个序列之间的相似性。

Needleman-Wunsch算法的步骤如下:

  1. 初始化一个二维表格,表格的行和列分别对应两个序列的每个字符。
  2. 根据设定的匹配、替换和缺失/插入/删除的分数,计算每个格子的得分。得分可以通过比较当前格子的左上方、上方和左方格子的得分,并根据匹配或不匹配情况进行加减分。
  3. 从表格的右下角开始,根据得分最高的相邻格子,依次回溯到左上角。在回溯过程中,根据得分的变化确定匹配、替换和缺失/插入/删除的操作。
  4. 回溯结束后,可以得到两个序列的最佳比对结果,以及相似性得分。

Needleman-Wunsch算法的优势在于能够找到两个序列之间的最佳比对结果,并给出相似性得分。它可以用于比较不同物种的基因组序列、寻找蛋白质序列的同源性等。

在腾讯云的生物信息学服务中,可以使用基因比对服务(Genome Alignment)来进行序列比对和回溯。该服务提供了高效的Needleman-Wunsch算法实现,支持DNA、RNA和蛋白质序列的比对,并提供了丰富的参数配置和结果展示功能。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云基因比对服务的信息:https://cloud.tencent.com/product/ga

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

序列比对(四)Smith-Waterman算法之仿射罚分

关于全局联配,局部联配以及仿射罚分模型的介绍可参见前文: 序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法 序列比对(二)Needleman-Wunsch算法之仿射罚分 序列比对(三)局部联配...Smith-Waterman算法 其中,《序列比对(二)Needleman-Wunsch算法之仿射罚分》一文中对X(i, j)以及Y(i, j)的计算需要补充说明一下(以X(i, j)为例,Y(i, j...局部联配线性罚分模型与仿射罚分模型结果的区别 (alignSW代表局部联配线性罚分模型,alignSW2代局部联配仿射罚分模型): ?...string.h> #define MAXSEQ 1000 #define GAP_CHAR '-' // 对空位的罚分是仿射的 struct Unit { int W1; // 是否往上回溯一格...int W2; // 是否往左上回溯一格 int W3; // 是否往左回溯一格 float X; float Y; float M; float

1.4K20

序列比对(三)局部联配Smith-Waterman算法

关于全局联配的介绍可参见前文: 序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法 序列比对(二)Needleman-Wunsch算法之仿射罚分 所谓局部联配,就是两条序列的子序列的联配。...Smith-Waterman算法与Needleman-Wunsch算法类似,只是在计算得分矩阵分值的时候加了一个限制,即分值不能是负数。具体如下: ?...回溯的中止条件是遇到分值为0的得分单元。 全局联配和局部联配结果的区别: (alignNW代表全局联配,alignSW代表局部联配) ?...string.h> #define MAXSEQ 1000 #define GAP_CHAR '-' // 对空位的罚分是线性的 struct Unit { int W1; // 是否往上回溯一格...int W2; // 是否往左上回溯一格 int W3; // 是否往左回溯一格 float M; // 得分矩阵第(i, j)这个单元的分值,即序列s(1,

1.5K20
  • 序列比对(25)编辑距离

    编辑距离的求解过程和全局比对是十分相似的(关于全局比对,可以参见前文《序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法》),都需要全部符号参与比对,都允许插入、缺失和错配。...编辑距离与最长公共子序列 在只允许插入和缺失而不允许错配的情况下,两个字符串的编辑距离可以通过最长公共子序列的长度(关于最长公共子序列,可以参看前文《序列比对(24)最长公共子序列》)间接算出来。...0 : 1) struct Unit { int W1; // 是否往上回溯一格 int W2; // 是否往左上回溯一格 int W3; // 是否往左回溯一格...GAP_CHAR; printAlign(a, i - 1, j, s, r, saln, raln, n + 1); } if (p->W2) { // 向左上回溯一格...- 1]; printAlign(a, i - 1, j - 1, s, r, saln, raln, n + 1); } if (p->W3) { // 向左回溯一格

    1.3K10

    序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法

    计算比对最高得分的算法: 常用动态规划算法(Needleman-Wunsch算法)。 ?...图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 打印出最高得分相应的序列比对结果: 根据得分矩阵回溯,如果最优比对结果有多个,全部打印出来。...需要说明的是: 没有对输入进行检查,如果有非AGCT的字符程序可能会出错。 对空位的罚分是线性的,即penalty=g*d,其中g为空位长度,d为一个空位的罚分。...string.h> #define MAXSEQ 1000 #define GAP_CHAR '-' // 对空位的罚分是线性的 struct Unit { int W1; // 是否往上回溯一格...int W2; // 是否往左上回溯一格 int W3; // 是否往左回溯一格 float M; // 得分矩阵第(i, j)这个单元的分值,即序列s(1,

    5.2K20

    序列比对(七)序列比对之线性空间算法

    一般而言,运用动态规划算法进行序列比对对内存空间的要求是 O(mn) 阶的,本文介绍了一种线性空间要求的序列比对方法。...前文如《序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法》所介绍的运用动态规划算法进行序列比对时,对内存空间的要求是 O(mn) 阶的。...如果只是要求最大得分而不要求最大得分所对应的序列(也就是不进行回溯)的话,其实只需要保留上一行的得分就够了,这一点可以从计算得分矩阵的迭代公式中看出来。 ?...图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 但是如果要求回溯呢,是否有一种线性空间算法来进行序列比对呢?前人已经给出了多种算法。...图片内容引自《生物序列分析》 如图中所说,关键点就是找到v值,然后通过不断的分划,最终得到全部的比对序列。本文给出了这种算法的一种代码实现。 代码的关键在于终止条件的设置以及必要时巧妙地颠倒行列。

    1.5K30

    blast简介及格式解读及练习题

    01 blast产生背景 双序列比对可以采用是基于动态规划算法的Needleman-Wunsch(NW)和Smith-Waterman algorithm(SW)算法,虽然精度高,但计算消耗大。...因此TASTA,blast采用启发式算法使得通过大幅度丢失灵敏度来减少运行时间。与FASTA软件相比,blast通过把搜索限制在狭隘的矩阵对角线条带上,来改进FASTA进行数据库搜索的速度。...02 blast的大致原理 blast 程序首先查询query序列的所有子序列,储存在哈希中。收索数据库中所有与子序列精确匹配的序列,作为种子,向两个方向继续延伸每个精确匹配。...03 blast的格式解读 因为blast可以进行本地化,网上教程很多,这里不再详细介绍。根据不同的参数可以输出多种比对格式,例如HTML, plain text, XML等。...因为输出的格式多样,我们以常用的M8格式进行简单的介绍。

    2.7K30

    序列比对:双序列比对与BLAST

    动态规划中的规划(programming)一词来自于数学规划(mathematical programming),Saul Needleman和Christian Wunsch两人首先将其用于两条序列的全局比对...=w(失配)=-1,也即匹配得分+2,缺失、插入、失配得分为-1,那么根据该规则可以获得替换计分矩阵,并根据上面的规则进一步得到关于S(i, j)的得分矩阵: 为了得到最佳比对,仅需从最大得分处开始回溯得分矩阵...(如箭头所示),直到起点(0, 0),回溯过程中可能遇到多个路径,选择最大得分作为最优路径,即是最优解。...此外,也可以使用任意数据库序列文件通过BLAST提供的格式转换工具由其他格式序列文件转换而得到,如下所示: 软件下载地址:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables...,而且可以将查询序列翻译为蛋白质后再进行搜索,进行序列比对时,需要根据要比对的序列类型选择软件工具以及数据库,如下所示: Blast算法基于动态规划算法开发。

    4.2K30

    【微软】【ICLR 2022】TAPEX:通过学习神经 SQL 执行器进行预训练

    在本文中,作者提出TAPEX来证明预训练可以通过在合成语料库上学习神经SQL执行器来实现,这是通过自动合成可执行的SQL查询及其执行输出来获得的。...通过逼近上的正式语言的结构推理过程,实现了高效的预训练。结构性推理过程与的可执行性相关联,即本身就能够支持各种推理操作(例如,对表中的一列进行求和)。...特别是,TAPEX通过对语言模型(LM)进行预训练来模拟上的SQL执行引擎的行为,来近似SQL查询的结构性推理过程。...如图1-1所示,通过对表进行采样可执行的SQL查询,TAPEX首先合成了一个大规模的训练前语料库。然后,它继续预训练一个语言模型,以输出这些SQL查询的执行结果,这些查询从SQL执行引擎获得。...最后,作者在扁平 T^∗ 拼接上NL句子x作为前缀,并将它们输入模型编码器。 3. 通过执行器进行表格预训练 为了设计的预训练的有效任务,作者认为关键在于的可执行性。

    1.2K30

    . | 利用深度学习进行蛋白质同源性检测和结构比对

    尽管有用于结构数据库的可扩展同源性搜索的新兴工具,以及用于搜索或比对的蛋白质嵌入工具(1),但也需要能够在大型蛋白质序列数据库上执行显式结构相似性搜索和比对的工具。...创建TM-Vec向量嵌入数据库后,可以通过在嵌入空间中寻找最近邻居来快速进行蛋白质结构搜索。DeepBLAST的基础是通过在具有序列和结构的蛋白质上训练模型来预测蛋白质的结构比对。... 1 基于神经网络的可扩展结构对齐 图 2 作者将提出的结构比对算法应用于大规模蛋白质数据库,这项任务挑战在于其苛刻的运行时间要求。...总体来说,TM-Vec预测的TM得分与通过运行TM-align产生的TM得分之间存在强相关性。...基于序列的结构比对 2 作者使用DeepBLAST对三种序列比对方法进行了基准测试:NeedlemanWunsch、BLAST和HMMER,除此之外还有四种直接使用原子坐标进行结构比对的方法:FAST

    94310

    相似问答检索——汽车之家的 Milvus 实践

    进行召回前,我们先将精华问答库存储在 Elasticsearch 中,并将其通过编码器输出的向量表示存储在 Milvus 数据库中。...关键词召回 用户输入的问题通过分词、纠错等预处理流程后,利用 BM25 算法对文本进行召回。此种召回方式的优势是精确匹配,准确率高,但同时也带来了一些问题。...Milvus 对全量精华问题的向量进行存储并建立索引,然后通过问题向量在 Milvus 中进行检索,Milvus 返回与问题向量最相似的 K 个结果。...和编辑距离或 Needleman-Wunsch 距离相比,此距离更偏重局部对齐,也就是最优的子序列的对齐。...在当前这个文本、图像、音频等非结构化数据爆发增长的时代,通过 Embedding 技术将非结构化数据映射成多维向量后再进行检索已成为一个趋势。

    1.5K20

    从水果连连看到两条序列比对

    序列比对最终结果可以用比对得分来评估,然后通过统计学分析后,得到序列间的相似性与同源性,以及它们的显著性水平即可进行下一步生物信息分析。...在进行序列比对时,就需要考虑到这些问题,一般用空位罚分(Gap penalty)来处理。...根据该可以计算突变概率矩阵,其中每个矩阵元素代表在进化过程中氨基酸之间的替换频率。...在Dayhoff 和她的小伙伴研究过程中,发现将突变概率矩阵进行 250 次方处理后得到的 PAM 250,适合用于研究远缘蛋白质进化,换句话说这是一个研究这种蛋白质最合适的时间尺度。...下一篇我们详细探究序列比对算法: Needleman-Wunsch 算法 Smith-Waterman 算法

    1.1K30

    从水果连连看到两条序列比对

    序列比对最终结果可以用比对得分来评估,然后通过统计学分析后,得到序列间的相似性与同源性,以及它们的显著性水平即可进行下一步生物信息分析。...在进行序列比对时,就需要考虑到这些问题,一般用空位罚分(Gap penalty)来处理。...根据该可以计算突变概率矩阵,其中每个矩阵元素代表在进化过程中氨基酸之间的替换频率。...在Dayhoff 和她的小伙伴研究过程中,发现将突变概率矩阵进行 250 次方处理后得到的 PAM 250,适合用于研究远缘蛋白质进化,换句话说这是一个研究这种蛋白质最合适的时间尺度。...下一篇我们详细探究序列比对算法: Needleman-Wunsch 算法 Smith-Waterman 算法

    67031

    学界 | DeepMind提出元梯度强化学习算法,显著提高大规模深度强化学习应用的性能

    一般通过预测和控制相结合的方法来实现这一目标。预测的子任务是估计价值函数,即在任何给定状态下的预期回报。...理想情况下,这可以通过朝着真值函数(true value function)的方向不断更新近似价值函数来实现。控制的子任务是优化智能体选择动作的策略,以最大化价值函数。...即使在明显需要关注长期回报的问题中,我们也经常观察到使用小于 1 的折扣因子可以获得更好的效果 [Prokhorov 和 Wunsch,1997],这一现象在学习的早期体现得尤为明显。...在实践中,我们可以首先对短期目标进行优化,例如首先用 γ= 0 进行优化,然后在学习取得一定效果后再不断增加折扣 [Prokhorov and Wunsch,1997]。... 1:与不使用元学习的基线 IMPALA 算法相比,元学习折扣参数 γ、时序差分学习参数 λ,或学习二者的结果。

    49940
    领券