摘要: 随着人类基因组计划(HGP)的实施，生物信息学成为当今最重要的学科之一。生物信息学可以看作是集统计学，数学和计算科学于一体的学科。主要用来分析生物序列，即：DNA、RNA和氨基酸(蛋白质)序列。序列比对是生物信息学中最基本、最重要的方法。通过序... 展开 随着人类基因组计划(HGP)的实施，生物信息学成为当今最重要的学科之一。生物信息学可以看作是集统计学，数学和计算科学于一体的学科。主要用来分析生物序列，即：DNA、RNA和氨基酸(蛋白质)序列。序列比对是生物信息学中最基本、最重要的方法。通过序列比对，可以发现生物序列的功能、结构和进化信息，因而序列比对是生物信息学的基础。 在本文的第一章，首先介绍了序列比 对方法和得分方案。序列比对包括全局序列比对和局部序列比对。从比对序列的数目来划分，又包括两两序列比对和多重序列比对。接着，我们给出了一些序列比对的算法。第二章，介绍了BLAST算法(基本的局部比对搜索工具)，这个算法是建立在统计理论基础上的，并从两个方面出发，证明了BLAST算法。第三章，给出了隐马尔可夫模型，介绍了怎样从多条序列建立隐马尔可夫模型，并用隐马尔可夫模型来进行多重序列比对。第四章，我们讨论了生物网络中的局部图比对和motif搜索。在得分函数的基础上，我们为拓扑motifs发展一个搜索算法，该算法称为图比对，这是一个与序列比对有些相似的方法。 在文章最后，对BLAST算法、隐马尔可夫模型(HMM)和图比对作了讨论，分析了算法存在的缺点，并且为将来进一步研究给出了几点建议。 收起