兩種常用的序列搜索方法

㈠ 我知道蘋果筆記本的序列號怎麼查這是哪一款電腦配置是什麼樣

一可通過包裝盒查找。

二可通過序列號查找。

蘋果筆記本尋找型號的兩種方法：

方法一：如果你保留了包裝盒，可以直接在包裝盒上找，如Macbook pro MD212xx/A。

方法二：通過序列號找機型。

1.首先，點開左上角的蘋果，選擇「關於本機」。

5.就是2010年中生產的15英寸pro。

然後將查到的生產日期與下面型號列表一一核對，就可以找出自己的機型.

㈡ 要搜索一段基因序列的同源基因序列，常使用什麼方法

BLAST。網上搜一下

㈢ 怎麼從RNA序列查找DNA序列

將RNA中的U當作T（這時可以看作是DNA的一條單鏈），然後根據鹼基互補配對原則得到DNA的一條單鏈。（這兩種方法得到的DNA單鏈是互補的）

㈣ 詳細介紹雙序列比對、blast 以及多序列比對的區別,以及均適用於哪些場 景

序列比對是將兩個或多個序列排列在一起，標明其相似之處。使用間隔表示未比對上，比對上的相同或相似的符號排列在同一列上。序列比對是生物信息學以及基因組學與進化的基礎之一，其基本思想是：在生物學中普遍存在的序列決定結構、結構決定功能的規律，通過將核酸序列或者蛋白質序列的一級結構看成由基本字元構成的字元串，通過序列比對我們可以找到相似的序列並由此發現生物序列中的功能、結構和進化信息。
全局比對：全局比對是指將參與比對的兩條序列裡面的所有字元進行比對。全局比對在全局范圍內對兩條序列進行比對打分，找出最佳比對，主要被用來尋找關系密切的序列。其可以用來鑒別或證明新序列與已知序列家族的同源性，是進行分子進化分析的重要前提。其代表是Needleman-Wunsch演算法。
局部比對：與全局比對不同，局部比對不必對兩個完整的序列進行比對，而是在每個序列中使用某些局部區域片段進行比對。其產生的需求在於、人們發現有的蛋白序列雖然在序列整體上表現出較大的差異性，但是在某些局部區域能獨立的發揮相同的功能，序列相當保守。這時候依靠全局比對明顯不能得到這些局部相似序列的。其次，在真核生物的基因中，內含子片段表現出了極大變異性，外顯子區域卻較為保守，這時候全局比對表現出了其局限性，無法找出這些局部相似性序列。其代表是Smith-Waterman局部比對演算法。
雙重序列比對：雙序列比對是指對兩條序列M和N進行比對，找到其相似性關系，這種尋找生物序列相似性關系的過程被稱為雙序列比對。其演算法可以主要分成基於全局比對的Needleman-Wunsch演算法和基於局部比對的Smith-Waterman局部比對演算法
多重序列比對：多序列比對是雙序列比對推廣，即把兩個以上字元序列對齊，逐列比較其字元的異同，使得每一列字元盡可能一致，以發現其共同的結構特徵的方法稱為多序列比對。多序列比對演算法可以分成漸進法和同步法。其可以發現不同的序列之間的相似部分，從而推斷它們在結構和功能上的相似關系，主要用於分子進化關系，預測蛋白質的二級結構和三級結構、估計蛋白質折疊類型的總數，基因組序列分析等。
基因組比對：是多序列比對的一種特例，指對基因組范圍內的序列信息進行比對的過程。通過對不同親緣關系物種的基因組序列進行比較，能夠鑒定出編碼序列、非編碼調控序列及給定物種獨有的序列。而基因組范圍之內的序列比對，可以了解不同物在核苷酸組成、同線性關系和基因順序方面的異同，進而得到基因分析預測與定位、生物系統發生進化關系等方面的信息。
BLAST：BLAST[1]（Basic Local Alignment Search Tool）是在在1990年由Altschul等人提出的雙序列局部比對演算法，是一套在蛋白質資料庫或DNA資料庫中進行相似性比較的分析工具。BLAST是一種啟發式演算法，用於在大型資料庫中尋找比對序列，是一種在局部比對基礎上的近似比對演算法，可以在保持較高精度的情況下大大減少程序運行的時間。
演算法思想描述：
雙重序列比對主要分成以Needleman-Wunsch演算法為代表的全局比對和以Smith-Waterman局部比對演算法為代表的局部比對，BLAST是局部比對的一種推廣。多重比對演算法可以主要分成動態規劃演算法、隨機演算法、迭代法和漸進比對演算法。
（1）雙重序列比對：
Needleman-Wunsch演算法：該演算法是基於動態規劃思想的全局比對的基本演算法，動態規劃的比對演算法的比對過程可以用一個以序列S為列，T為行的(m+1)×(n+1)的二維矩陣來表示，用
sigma表示置換矩陣。
在計算完矩陣後，從矩陣的右下角單元到左上單元回溯最佳路徑（用箭頭表示），根據最佳路徑給出兩序列的比對結果。其中，斜箭頭表示2個殘基匹配，水平箭頭表示在序列S的相應位置插入一個空位，垂直方向的箭頭表示在序列T的相應位置插入一個空位。

Smith-Waterman演算法：該演算法是一種用來尋找並比較具有局部相似性區域的動態規劃演算法，這種演算法適用於親緣關系較遠、整體上不具有相似性而在一些較小的區域上存在局部相似性的兩個序列。該演算法的基本思想是：使用迭代方法計算出兩個序列的相似分值，存在一個得分矩陣M中，然後根據這個得分矩陣，通過動態規劃的方法回溯找到最優的比對序列。與全局比對相比，這種演算法的改變是把矩陣單元值為負者一律取為0，這是因為分值為負的比對喪失了比對的生物學意義，因此把得分為負值的子序列丟棄。

BLAST: BLAST演算法的基本思想是通過產生數量更少的但質量更好的增強點來提高比對的速度。演算法的原理主要分為以下五步：（1）過濾：首先過濾掉低復雜度區域，即含有大量重復的序列；（2）Seeding：將Query序列中每k個字組合成一個表，即將一個序列拆分成多個連續的『seed words』（通常蛋白質k=3，核酸k=11）；（3）比對：列出我們所關心的所有可能的字組，再配合置換矩陣給出高分值的字組並組織成快速搜索樹結構或者哈希索引，因此此步驟可以快速搜索出大數據集中的所有匹配序列，找到每個seed words在參考序列中的位置；（4）延伸：當找到seed words的位置後，接下來需要將seed word延伸成長片段，延伸過程中，得分值也在變化，當得分值小於閾值時即停止延伸，最後得到的片段成為高分片段對，HSP（High-scoring segment pair）；（5）顯著性分析，最後我們使用如下公式計算E值，E值衡量了在隨機情況下，資料庫存在的比當前匹配分數更好的比對的數目，因此可以用該值作為指標評價HSP比對序列的可信度。
其中，m是資料庫長度，n是query的長度，S是HSP分數，其他兩個參數是修正系數。

（2）多重序列比對

動態規劃演算法：其基本思想是將一個二維的動態規劃矩陣擴展到三維或者多維，多序列比對的積分是n個序列中兩兩進行比對所得積分之和。矩陣的維度反映了參與比對的序列數。這種方法對計算資源要求比較高[6]。
隨機演算法：主要包括遺傳演算法和模擬退火演算法，遺傳演算法是一類借鑒生物界進化規律演化來的全局意義上的自適應隨機搜索方法。當用遺傳演算法進行生物序列分析時，每一代包含固定數量的個體，這些個體用他們的適應度來評價。變異則模擬了生物進化過程中的偶然殘基突變現象。對產生的新一代群體進行重新評價、選擇、交叉、變異，如此循環往復，使群體中最優個體的適應度不斷提高，直到達到一個閾值，演算法結束。模擬退火的基本思想是用一物質系統的退火過程來模擬優化問題的尋優方法，當物質系統達到最小能量狀態時，優化問題的目標函數也相應地達到了全局最優解。這兩種方法都是對構造好的目標函數進行最優解搜索，但實際比對效果並不好[6,7]。
迭代法：迭代法的代表是Muscle[8], Muscle是一個新的漸進比對和迭代比對的綜合演算法，主要由兩部分構成，第一部分是迭代漸進比對：第一次漸進比對的目的是快速產生一個多序列比對而不強調准確率，以此為基礎再對漸進比對進行改良。經過兩次漸進比對，形成一個相對准確的多序列比對；第二部分是迭代比對：該過程類似於Prrp演算法[9]，即通過不斷的迭代，逐步優化最終比對結果。其主要特點包括：使用kmer counting進行快速的距離測量，使用一個新的圖譜比對打分函數進行漸進比對，使用依賴於數的有限分隔進行細化。
漸進比對演算法：該演算法以Feng和Doolittle提出的最為經典[10]。漸進比對演算法的基本思想是迭代地利用兩序列動態規劃比對演算法,先由兩個序列的比對開始，逐漸添加新序列，直到所有序列都加入為止。但是不同的添加順序會產生不同的比對結果。確定合適的比對順序是漸進比對演算法的一個關鍵問題。通常，整個序列的比對應該從最相似的兩個序列開始，由近至遠逐步完成。作為全局多序列比對的漸進比對演算法有個基本的前提假設:所有要比對的序列是同源的，即由共同的祖先序列經過一系列的突變積累，並經自然選擇遺傳下來的，分化越晚的序列之間相似程度就越高。因此，在漸進比對過程中，應該對近期的進化事件比遠期的進化事件給予更大的關注。由於同源序列是進化相關的，因此可以按著序列的進化順序，即沿著系統發育樹(指導樹)的分支，由近至遠將序列或已比對序列按雙序列比對演算法逐步進行比對，重復這一過程直到所有序列都己添加到這個比對中為止[10]。其三個步驟為：（1）利用雙序列比對方法對所有的序列進行兩兩比對，得到相似性分值；（2）利用相似性矩陣（或距離矩陣）產生輔助導向樹；（3）根據導向樹進行漸進比對。漸進比對演算法是最常用、簡單又有效的啟發式多序列比對方法，它所需時間較短、所佔內存較小，其演算法很多，主要有CLUSTAL W, T-Coffee和DiAlign等，其中 CLUSTAL W應用最廣泛。
應用：
類型+應用
雙重序列對比：判斷兩個序列的同源性和一致性。（1）全局多序列比對可以鑒別或證明新序列與己有序列家族的同源性;幫助預測新蛋白質序列的二級和二級結構，是進行分子進化分析的重要前提。適合序列相似性較高，序列長度近似時的比對；（2）局部比對考慮序列部分區域的相似性。局部多序列比對可以用來刻畫蛋白質家族和超家族。適合於未知兩個序列相似程度的，可能存在一些片段極其相似而另一些片段相異的序列比對情況。
多重序列比對：多重比對經常用來研究序列間的進化關系，構建進化樹；探究序列間的保守性。主要用於分子進化關系，預測蛋白質的二級結構和三級結構、估計蛋白質折疊類型的總數，基因組序列分析等。
基因組比對：通過對不同親緣關系物種的基因組序列進行比較，能夠鑒定出編碼序列、非編碼調控序列及給定物種獨有的序列。而基因組范圍之內的序列比對，可以了解不同物在核苷酸組成、同線性關系和基因順序方面的異同，進而得到基因分析預測與定位、生物系統發生進化關系等方面的信息。
其中，BLAST作為最重要的比對工具，意義特殊，拿出來單獨討論。BLAST可以分成Basic BLAST和 Specialized BLAST, BLAST包括常規的nucleotide blast, Protein blast和Translating blast；Specialize blast可以對特殊生物或特殊研究領域的序列資料庫進行檢索。

㈤ 如何搜索不同物種的同源序列

用DNA探針，有相同序列的就可以與該探針互補結合.

㈥ 常用的查詢蛋白質結構以及序列的資料庫主要有哪些

1. PIR和PSD
PIR國際蛋白質序列資料庫(PSD)是由蛋白質信息資源(PIR)、慕尼黑蛋白質序列信息中心(MIPS)和日本國際蛋白質序列資料庫(JIPID)共同維護的國際上最大的公共蛋白質序列資料庫，可在這里下載。這是一個全面的、經過注釋的、非冗餘的蛋白質序列資料庫，其中包括來自幾十個完整基因組的蛋白質序列。所有序列數據都經過整理，超過99%的序列已按蛋白質家族分類，一半以上還按蛋白質超家族進行了分類。PSD的注釋中還包括對許多序列、結構、基因組和文獻資料庫的交叉索引，以及資料庫內部條目之間的索引，這些內部索引幫助用戶在包括復合物、酶－底物相互作用、活化和調控級聯和具有共同特徵的條目之間方便的檢索。每季度都發行一次完整的資料庫，每周可以得到更新部分。
PSD資料庫有幾個輔助資料庫，如基於超家族的非冗餘庫等。PIR提供三類序列搜索服務：基於文本的互動式檢索；標準的序列相似性搜索，包括BLAST、FASTA等；結合序列相似性、注釋信息和蛋白質家族信息的高級搜索，包括按注釋分類的相似性搜索、結構域搜索GeneFIND等。
2. SWISS-PROT
SWISS-PROT是經過注釋的蛋白質序列資料庫，由歐洲生物信息學研究所(EBI)維護。資料庫由蛋白質序列條目構成，每個條目包含蛋白質序列、引用文獻信息、分類學信息、注釋等，注釋中包括蛋白質的功能、轉錄後修飾、特殊位點和區域、二級結構、四級結構、與其它序列的相似性、序列殘缺與疾病的關系、序列變異體和沖突等信息。SWISS-PROT中盡可能減少了冗餘序列，並與其它30多個數據建立了交叉引用，其中包括核酸序列庫、蛋白質序列庫和蛋白質結構庫等。
利用序列提取系統(SRS)可以方便地檢索SWISS-PROT和其它EBI的資料庫。SWISS-PROT只接受直接測序獲得的蛋白質序列，序列提交可以在其Web頁面上完成。
3. PROSITE
PROSITE資料庫收集了生物學有顯著意義的蛋白質位點和序列模式，並能根據這些位點和模式快速和可靠地鑒別一個未知功能的蛋白質序列應該屬於哪一個蛋白質家族。有的情況下，某個蛋白質與已知功能蛋白質的整體序列相似性很低，但由於功能的需要保留了與功能密切相關的序列模式，這樣就可能通過PROSITE的搜索找到隱含的功能motif，因此是序列分析的有效工具。PROSITE中涉及的序列模式包括酶的催化位點、配體結合位點、與金屬離子結合的殘基、二硫鍵的半胱氨酸、與小分子或其它蛋白質結合的區域等；除了序列模式之外，PROSITE還包括由多序列比對構建的profile，能更敏感地發現序列與profile的相似性。PROSITE的主頁上提供各種相關檢索服務。
4. PDB
蛋白質數據倉庫(PDB)是國際上唯一的生物大分子結構數據檔案庫，由美國Brookhaven國家實驗室建立。PDB收集的數據來源於X光晶體衍射和核磁共振(NMR)的數據，經過整理和確認後存檔而成。目前PDB資料庫的維護由結構生物信息學研究合作組織(RCSB)負責。RCSB的主伺服器和世界各地的鏡像伺服器提供資料庫的檢索和下載服務，以及關於PDB數據文件格式和其它文檔的說明，PDB數據還可以從發行的光碟獲得。使用Rasmol等軟體可以在計算機上按PDB文件顯示生物大分子的三維結構。
5. SCOP
蛋白質結構分類(SCOP)資料庫詳細描述了已知的蛋白質結構之間的關系。分類基於若干層次：家族，描述相近的進化關系；超家族，描述遠源的進化關系；折疊子(fold)，描述空間幾何結構的關系；折疊類，所有折疊子被歸於全α、全β、α/β、α＋β和多結構域等幾個大類。SCOP還提供一個非冗餘的ASTRAIL序列庫，這個庫通常被用來評估各種序列比對演算法。此外，SCOP還提供一個PDB-ISL中介序列庫，通過與這個庫中序列的兩兩比對，可以找到與未知結構序列遠緣的已知結構序列。
6. COG
蛋白質直系同源簇(COGs)資料庫是對細菌、藻類和真核生物的21個完整基因組的編碼蛋白，根據系統進化關系分類構建而成。COG庫對於預測單個蛋白質的功能和整個新基因組中蛋白質的功能都很有用。利用COGNITOR程序，可以把某個蛋白質與所有COGs中的蛋白質進行比對，並把它歸入適當的COG簇。COG庫提供了對COG分類數據的檢索和查詢，基於Web的COGNITOR服務，系統進化模式的查詢服務等。

㈦ 如何在EXCEL工作表中查找相同的序列

1. 使用條件格式在相同序列的開頭數據填充顏色即可。

2. 如下圖所示，條件格式公式：

   =AND(C1=$A$1,C2=$A$2,C3=$A$3,C4=$A$4,C5=$A$5,C6=$A$6)

   

㈧ 信息檢索有哪些常用的檢索途徑

1、順查法

以檢索課題的起始年代為起點，按時間順序由遠及近的查找，直到查到的文獻信息滿足要求為止。此法的優點在於查全率高，缺點在於費時、費力。

2、追溯法

利用已有的文獻後面的參考文獻，由近及遠進行追溯查找的方法。此法的優點在於直觀、方便、不斷追溯可查到某一專題的大量參考文獻，這是在沒有檢索工具或檢索工具不全的情況下擴大信息源的一種好方法，缺點在於檢索效率低、查全率低、漏檢率高。

3、綜合法

又稱為循環法、分段法或交替法，是常用法和追溯法兩種方法的綜合。即利用檢索工具又利用文獻後邊的參考文獻進行了追溯，兩種方法交替使用，知道滿足為止，它可得到較高的查全率和查准率。

4、倒查法

一種逆時間由近及遠地查找文獻的方法。這種方法多用於新開課題或有新內容的老課題，需要的是近期發表的文獻，以便掌握最近一段時間該課題所達到的水平及研究動向。因此，一旦掌握了所需的文獻信息即可中止搜索。此方法的優點在於節約時間，缺點在於漏檢率高。

5、抽查法

針對研究課題發展的特點，抓住學科發展迅速、發表文獻較多的一段時期，逐年進行查找的一種方法。此法的優點在於能以較少的檢索時間獲得較多的文獻信息，缺點在於使用此法必須熟悉學科發展特點為前提，否則難以取得預期效果。

㈨ 深度優先搜索遍歷和廣度優先搜索的遍歷序列及具體步驟和原因，

1->2->3->4 （表示1可達到2，達到3，達到4）

2->1->3->5

3->1->2->4->5->6

4->1->3->6

5->2->3->6

6->3->4->5

廣度優先搜索就是把每一行按照順序輸出，去掉重復的，即先看1，有1,2,3,4，然後看2，因為有3,4了，所以只要5，然後看3，以此類推。。一行行來。

深度優先搜索，是先看1，然後1可以到2，然後直接看2,2可以到3,5隨便選一個都可以，我們到3好了，然後看3的那行可以到1,2,4,5,6隨便選一個都可以，不過要去掉重復的，以此類推。可以排出很多種的。

(9)兩種常用的序列搜索方法擴展閱讀：

假設給定圖G的初態是所有頂點均未曾訪問過。在G中任選一頂點v為初始出發點(源點)，則深度優先遍歷可定義如下：首先訪問出發點v，並將其標記為已訪問過；然後依次從v出發搜索v的每個鄰接點w。

若w未曾訪問過，則以w為新的出發點繼續進行深度優先遍歷，直至圖中所有和源點v有路徑相通的頂點(亦稱為從源點可達的頂點)均已被訪問為止。若此時圖中仍有未訪問的頂點，則另選一個尚未訪問的頂點作為新的源點重復上述過程，直至圖中所有頂點均已被訪問為止。

圖的深度優先遍歷類似於樹的前序遍歷。採用的搜索方法的特點是盡可能先對縱深方向進行搜索。這種搜索方法稱為深度優先搜索(Depth-First Search)。相應地，用此方法遍歷圖就很自然地稱之為圖的深度優先遍歷。