Blast比对算法原理与实现方式
做生物的同学肯定听说过blast比对这个方法，一般在NCBI等网站上可以在线进行比对，也可以在本地服务器进行比对，那么blast算法究竟是怎么实现对不同序列的比对呢？
本文分享经典blast算法的基础原理，以及通过R语言和Python实现这个算法，不依赖网站自己进行序列比对。
什么是BLAST比对？
BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的生物信息学算法，用于比对两个或多个序列。BLAST通过寻找两个序列之间的最大匹配来确定它们之间的相似性。
算法原理
BLAST算法的原理：
将查询序列与数据库中的序列进行比对，找到最佳匹配。
BLAST算法的逻辑：首先将查询序列进行分段，然后将这些分段与数据库中的序列进行比对。
K-mer小片段
在比对过程中，BLAST算法使用一种称为K-mer的技术，将查询序列和数据库序列分成长度为K的小片段，然后将这些小片段进行比对。
如果两个小片段具有相似的序列，BLAST算法就会将它们合并成更长的序列，以便进行更准确的比对。
特点与应用
BLAST算法的优点是速度快、准确度高，可以在大型数据库中快速查找相似序列。BLAST算法在生物信息学领域中被广泛应用，用于基因注释、蛋白质结构预测、序列比对等方面。
不同序列blast比较算法
- 将查询序列和数据库序列分别转换为碱基对应的数字编码，例如A表示为1，C表示为2，G表示为3，T表示为4。
- 将查询序列划分成长度为k的小片段，称为k-mer。
- 将数据库序列划分成长度为k的小片段，称为k-mer。
- 对于每个查询序列的k-mer，查找数据库序列中所有与之匹配的k-mer。
- 对于每个匹配的k-mer，计算查询序列和数据库序列之间的相似度得分。
- 对于每个查询序列的k-mer，选择相似度得分最高的匹配序列，并将其作为最佳匹配。
- 对于每个最佳匹配，计算匹配序列的长度、相似度得分、E值等参数。
- 根据E值和相似度得分，对匹配结果进行排序，输出最终的比对结果。
BLAST算法的具体实现可能会有所不同，上述算法仅作为一个示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。
此外，BLAST算法的计算复杂度较高，如果对于实际生物数据处理，需要使用高性能计算机或云计算平台进行计算。
R语言中实现blast算法
以下是一个基于R语言的BLAST比对算法示例，用于比对两个DNA序列：
# 导入Biostrings包
library(Biostrings)
# 定义查询序列和数据库序列
query_seq Python实现blast算法
首先，需要安装Biopython库来实现BLAST比对算法。您可以使用以下命令在终端中安装Biopython：
pip install biopython接下来，可以使用以下代码来实现BLAST比对算法：
from Bio.Blast import NCBIWWW
from Bio.Blast import NCBIXML
# 进行BLAST比对
result_handle = NCBIWWW.qblast("blastn", "nt", "ACGTGAGGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGC")
# 读取BLAST比对结果
blast_record = NCBIXML.read(result_handle)
# 输出比对结果
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] + '...')这段代码会将序列”ACGTGAGGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGC”与NCBI的nt数据库进行比对。
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给方法加上 @Async 注解 package me.deweixu.aysncdemo.service; public interface AsyncService { void asyncMethod(String arg); } package me.d…
