基于16SrDNA序列的序列比对算法的应用开题报告

全文总字数：3442字

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

课题的意义：

生物信息学在短短十几年间，已经形成了多个研究方向，如：序列比对，蛋白质比对，基因识别分析，分子进化，序列重叠群装配，遗传密码，药物设计等。知识发现的技术与方法应用于生物信息学领域需要结合生物信息学分析的特点，生物信息学最重要、最根本的一个研究内容就是对生物序列进行相似性比较。作为生物信息学研究的基础，基因序列相似性比对也是难度最高的研究领域之一，对解密基因组数据具有重要意义，对其他相关领域的研究具有重要的影响^[1]。序列相似性比较的难度随着基因序列在生物实验中持续不断地产生而不断增大。开发出新的高效的相似性算法或者提高现有算法的运算速度与准确性成为当下研究的热点，这是生物信息学数据处理中一个具有挑战性的问题^[2]。

在分子生物学中，dna或蛋白质的相似性是多方面的，可能是核酸或氨基酸序列的相似，可能是结构的相似，也可能是功能的相似^[3]。序列比对的基本思想是，基于生物学中序列决定结构，结构决定功能的普遍规律，将核酸序列和蛋白质一级结构上的序列都看成由基本字符组成的字符串，检测序列之间的相似性，发现生物序列中的功能、结构和进化的信息。对于dna序列，若只考虑它的一个很短的片段，我们不可能直接得出它表示的对象所具有的全部信息，然而通过序列比对就可能发现生物序列中关于功能、结构和进化等重要信息^[4]。

2. 研究的基本内容和问题

1.研究目标：

通过比较16srdna序列间的相似性，判别序列之间的同源性，从而推测出序列之间的进化关系。

2.研究内容：

3. 研究的方法与方案

研究方法、技术路线、实验方案：

1.学习相关的基础知识

学习生物方面的相关知识，收集16srdna序列的数据，学习研究最长公共子序列、空位罚分规则、替换矩阵的相关资料，并进行相关程序的编写。

4. 研究创新点

本课题是基于16SrDNA序列的序列比对算法的研究。本课题涉及到的算法包括：Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法，是序列比对问题的经典算法，有着广泛的用途，但将这些算法运用于探究16SrDNA序列的亲缘关系问题上的却并不多。并且将这些算法的结果进行比较分析，选择出较优的算法，对之后判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系有重要的作用。

5. 研究计划与进展

2019年3月：

学习生物方面的相关知识，收集16srdna序列的数据，学习研究最长公共子序列、空位罚分规则、替换矩阵的相关资料，并进行相关程序的编写。

2019年4月：