使用NCBI对DNA序列进行比对的方法：
1、搜索找到NCBI官方网站。
2、找到BLAST选项并点击进入。
3、在“Basic Blast”内找到核酸blast并点击进入。
4、在输入查询的对话框中打入目标序列， 勾选“Align two or more sequences”,可以输入两个以及三个以上的序列选项进行对比。
5、把两段或者两段序列输入后，点击Blast进行比对，几秒钟后查看结果。
如何在NCBI中进行基因序列比对，比如小鼠p53基因与人类p53基因的比对
首先找到小鼠和人类p53基因的序列，然后进ncbi首页，里面靠右的位置popular resources下第一个选项“blast”，打开以后，找“nucleotide blast”。进到那个页面有个框就是让你输序列的，如果要比对两个序列的话，要勾选下面的一个小的单选框“Align two or more sequences ”。就会出现两个框，分别输入人和小鼠的序列。点最下面大大的“blast”按钮，就可以了。
希望对你有帮助，欢迎追问~
序列比对软件二倍体dna怎么比对
1、打开snapgene软件，点击新DNA。
2、将需要比对的DNA序列或者参考基因序列复制到框内。
3、选择线性还是环状，点击编辑，点击比对，即可。脱氧核糖核酸，缩写为DNA，是生物细胞内含有的四种生物大分子之一核酸的一种。
转录组测序3-序列基因组比对
转录组测序是最常用的组学实验，对全谱基因定量，找到差异表达基因。RNAseq涉及到原始数据，数据质控，基因组比对，差异基因鉴定，差异基因功能富集分析，重要基因如转录因子激酶的靶基因预测等，我们用10讲的时间，全面讲解转录组测序报告，及在上百个项目中遇到的近百个常见问题。
前两期视频，我们讨论了 测序原始数据 ， 原始数据的质控和过滤 。我们拿到cleandata数据，在分析样品的基因表达信息前需要做基因组比对，序列注释。如何对序列进行比对、注释；比对率多少算是合格的测序数据呢，如何查看比对结果？本期视频继续探讨。
（1）转录组测序如何进行基因组比对，原理是什么；
（2）有参考基因组和无参考基因组的分析区别在哪里，怎样选择分析模式；
（3）转录组序列比对的工具有哪些；
（4）基因组比对结果BAM/SAM文件格式简介，以及比对率统计；
（5）基因组浏览器IGV的安装和使用，查看基因组比对概况、基因外显子表达量、可变剪切以及基因组变异位点的教学演示。
视频教程：
bilibili超清视频链接： https://www.bilibili.com/video/BV1ZJ41177rQ
基因组序列比对算法介绍（一）
基因组重测序中序列比对介绍
重测序基因组数据比对，是指将测序仪下机fastq数据（NGS read序列，通常100-150bp），与人类参考基因组（reference）进行匹配，允许错配（mismatch），插入缺失（indel），目的是在参考基因组找到序列最相似的位置，通常是基因组分析(包括 variation calling，ChIP-seq，RNA-seq，BS-seq)流程的第一步。
常用算法
图一
汉明距离（Hamming distance）表示两个（相同长度）字对应位置不同的数量，我们以d（x,y）表示两个字x,y之间的汉明距离。对两个字符串进行异或运算，并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距离。图中read1最佳位置的方法，就是通过查找最小汉明距离的实现的。
编辑距离（Edit distance）是针对二个字符串（例如英文字）的差异程度的量化量测，量测方式是看至少需要多少次的处理才能将一个字符串变成另一个字符串。图中read3最佳位置，通过查找最我辑距离的方法实现。
图二
全局比对（Global alignment）：全局比对是指将参与比对的两条序列里面的所有字符进行比对。全局比对在全局范围内对两条序列进行比对打分，找出最佳比对，主要被用来寻找关系密切的序列。其可以用来鉴别或证明新序列与已知序列家族的同源性，是进行分子进化分析的重要前提。其代表是Needleman-Wunsch算法。图一中，read3使用全部比对。
局部比对（Local alignment）：与全局比对不同，局部比对不必对两个完整的序列进行比对，而是在每个序列中使用某些局部区域片段进行比对。其产生的需求在于、人们发现有的蛋白序列虽然在序列整体上表现出较大的差异性，但是在某些局部区域能独立的发挥相同的功能，序列相当保守。这时候依靠全局比对明显不能得到这些局部相似序列的。其次，在真核生物的基因中，内含子片段表现出了极大变异性，外显子区域却较为保守，这时候全局比对表现出了其局限性，无法找出这些局部相似性序列。其代表是Smith-Waterman局部比对算法。图一中，read2使用局部比对。
图三
Smith-Waterman算法介绍
Smith-Waterman是由Temple F. Smith和Michael S. Waterman于1981年提出的一种进行局部序列比对（相对于全局比对）的算法，用于找出两个核苷酸序列或蛋白质序列之间的相似区域。该算法的目的不是进行全序列的比对，而是找出两个序列中具有高相似度的片段。S-W算法基于动态规划，它接受任意长度、任意位置、任意序列的对齐，并确定是否能找到最优的比对。
简单地说就是，动态规划找到问题中较小部分的解，然后把它们放在一起，形成整个问题的一个完整的最优最终解。
它优于BLAST和FASTA算法，因为它搜索了更大的可能性，具有更高的敏感性。
S-W算法不是一次查看整个序列，而是对多个长度的片段进行比较，寻找能够最大化得分的片段。算法本身本质上是递归的：
图四
算法步骤如下：
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基因序列比较怎么分析？
看你是要对比几条序列了，
双序列比对需要BLAST，NCBI上有，也可以在百度搜索本地版的下载下来，
多序列比对需要cluxtal X软件， 要把所有基因序列fasta格式放在一起，需要输入所有序列的fasta格式，然后进行多序列联配！
基因序列比较怎么分析
基因序列比较怎么分析
测序得到基因序列后一般都需要进行序列比对，看和目的序列的差异情况，常用的软件有DNAman,还有invitrogen的vectorVI也不错。此外还可以直接在网上进行比对，推荐NCBI网站的BLAST可以直接网上进行。
不用担心，多熟悉几遍就可以操作了，很简单的，要对自己有信心，加油！
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