Multiple Sequence Alignment Algorithms in Bioinformatics

多序列比对 自由序列分析 序列(生物学) 结构线形 相似性(几何) 序列比对 系统发育树 算法 构造(python库) 计算机科学 史密斯-沃特曼算法 计算生物学 结构生物信息学 生物信息学 数据挖掘 人工智能 蛋白质结构 生物 肽序列 遗传学 图像(数学) 基因 生物化学 程序设计语言
作者
Bharath Reddy,Richard J. Fields
出处
期刊:Lecture notes in networks and systems 卷期号:: 89-98 被引量:8
标识
DOI:10.1007/978-981-16-4016-2_9
摘要

Bioinformatics is a fast-evolving topic today. It has useful from establishing phylogenetic trees, protein structure prediction to discovery of drugs, and hence the importance of bioinformatics cannot be underestimated. Multiple sequence alignment (MSA) is the main step in performing the above tasks mentioned. Multiple sequence alignment is the science or a method where more than two sequences are arranged one above the other to find the regions of similarity between them. These regions of similarity are called ‘conserved-regions.’ Over time, there are many algorithms which are developed to give a ‘good’ alignment. These developments were essential to construct phylogenetic reconstruction, protein structure and protein prediction accurately. In this paper, we will talk about the most popular multiple sequence alignment algorithms. We first begin with the definition of multiple sequence alignment. Thereafter, we shall talk about the different techniques in multiple sequence alignment along with the most popular MSA algorithms.
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