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生物序列局部比对之Smith-Waterman算法

2012-05-26 21:59阅读:
Smith-Waterman算法1981SmithWaterman提出的一种用来寻找并比较具有局部相似性区域的动态规划算法,很多后来的算法都是在该算法的基础上发展的。是一种两序列局部比对算法,把两条未知的序列进行排列,通过字母的匹配,删除和插入操作,使得两条序列达到同样长度,在操作的过程中,尽可能保持相同的字母对应在同一个位置。当两条序列进行比对时,找出待比对序列中的某一子片段的最优比对。这种比对方法可能会揭示一些匹配的序列段,而本来这些序列段是被一些完全不相关的残基所淹没的。
其算法过程简单描述为:
1) 为每一碱基对或残基对赋值。相同或类似的赋予正值,对于不同的或有空位的赋予负值;
2) 0对矩阵边缘单元初始化;
3) 矩阵中得分值相加,任何小于0的得分值均用0代替;
4) 通过动态规划的方法,从矩阵中的最大分值单元开始回溯寻找;
5) 继续,一直到分值为0的单元停止,此回溯路径的单元即为最优比对序列。
由以上可知。Smith-Waterman算法主要分两步.计算得分矩阵和寻找最佳相似片段对。得到得分矩阵以后,用动态规划回溯的方法找到局部最大相似片段对:先找到得分矩阵中最大的元素.然后按照元素原路径一步一步往前回溯,直到回溯0时停止。

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