同源性

       sequence homology (序列同源性)不同的DNA片段或不同的蛋白质在核苷酸序列或氨基酸序列上的相似程度。

       homologous proteins(同源蛋白质):同源蛋白质的氨基酸序列具有明显的相似性,这种相似性称为序列同源性。具有序列同源性的蛋白质称为同源蛋白质,同源蛋白共有的相似序列称为共义序列。   

      Orthologs(直系同源)是指来自于不同物种的由垂直家系(物种形成)进化而来的蛋白,并且典型的保留与原始蛋白有相同的功能。

     旁系同源(Paralogs)是那些在一定物种中的来源于基因复制的蛋白,可能会进化出新的与原来有关的功能。

     Homologous sequences. Orthologs and Paralogs are two types of homologous sequences.

    Orthology describes genes in different species that derive from a common ancestor.Orthologous genes may or may not have the same function.

    Paralogy describes homologous genes within a single species that diverged by gene duplication. 

   

 

 

<think>好的,用户的问题是关于基因同源性与进化的关系,以及生物信息学中的分析方法。首先,我需要明确这两个概念的定义和它们之间的联系。基因同源性指的是不同物种中的基因来自共同祖先,这直接支持了进化论的观点。接下来,得考虑生物信息学中常用的分析方法,比如序列比对、系统发育树构建,还有数据库的使用如NCBI、Ensembl。 然后,用户可能需要具体的分析步骤和工具,比如BLAST、ClustalW、MEGA等软件的应用。还要注意区分直系同源和旁系同源,这在分析中很重要。另外,可能需要解释这些方法如何帮助理解进化过程,比如通过比较基因组数据推断进化关系。 需要确保回答结构清晰,分点列出方法和步骤,避免使用第一人称。同时,要检查是否引用了网络资源,但不要堆在末尾。最后生成相关问题时要基于回答内容,比如同源类型的影响、生物信息学工具比较,或者同源性分析在医学中的应用。</think>基因同源性指不同物种间基因序列因共同祖先遗传而保留的相似性,是生物进化的重要证据。生物信息学通过以下分析方法揭示基因同源性与进化的关系: **序列比对** 全局比对工具(如Needleman-Wunsch算法)和局部比对工具(如BLAST)通过计算序列相似性分数评估同源性。Smith-Waterman算法的计分公式为: $$ S_{i,j} = \max\begin{cases} S_{i-1,j-1} + s(a_i,b_j) \\ \max_{k \geq 1}(S_{i-k,j} - W_k) \\ \max_{l \geq 1}(S_{i,j-l} - W_l) \\ 0 \end{cases} $$ NCBI BLAST数据库提供E值(期望值)计算公式: $E = Kmn e^{-\lambda S}$ **系统发育分析** 最大似然法通过构建进化树推断同源基因的分化时间。PhyML软件实现基于核苷酸替代模型的计算: $$ L = \prod_{i=1}^n \sum_{x \in \Omega} P(x|D_i,\theta) $$ **基因家族聚类** OrthoMCL算法通过马尔可夫聚类识别直系同源基因,其流程包括: 1. 全基因组蛋白序列比对 2. 相似性矩阵构建 3. MCL聚类参数优化 **共线性分析** MCScanX工具检测基因组共线性区块,通过以下步骤确认同源基因: ```python from jcvi.compara.synteny import MCscan mc = MCscan("ath.cds", "aly.cds", "ath.aly.anchors") mc.plot(format="png") ``` **选择压力检测** PAML的codeml模块通过计算dN/dS比值($\omega = \frac{dN}{dS}$)识别进化选择类型,$\omega <1$表示纯化选择,$\omega >1$表示正选择。
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