*K元組的大小一般設(shè)置在2-6之間，具體取決于序列的長(zhǎng)度和變異性。 通常，較短的 K 元組能夠更好地捕獲序列中的局部相似性，但可能在比對(duì)過(guò)程中產(chǎn)生不匹配。 較長(zhǎng)的 K 元組可以更好地區(qū)分序列差異，但可能會(huì)遺漏一些相似區(qū)域。

*gap和gap：這兩個(gè)參數(shù)控制，即對(duì)gap出現(xiàn)的懲罰程度。 一般來(lái)說(shuō)，gap的值應(yīng)該高于gap，因?yàn)樵趯?shí)際的生物序列中，gap出現(xiàn)的概率較低。 建議初始值分別設(shè)置為10和0。

*“delay seqs%”是多序列比對(duì)中的參數(shù)。 其功能是在比對(duì)過(guò)程中控制高度分歧的序列的跳過(guò)，以減少這些序列比對(duì)結(jié)果的影響。

完成后dnastar序列比對(duì)，等待結(jié)果。 在此窗口中，您可以查看序列比對(duì)結(jié)果，包括比對(duì)分?jǐn)?shù)、相似度矩陣、序列同源性等信息。

您可以使用“文件”菜單下的“另存為”選項(xiàng)將比較結(jié)果保存為文本文件，也可以選擇結(jié)果并使用“編輯”菜單下的“復(fù)制”選項(xiàng)將比較結(jié)果復(fù)制到剪貼板以方便起見(jiàn)。 在其他軟件中進(jìn)行分析和處理。

核酸比對(duì)到此結(jié)束。 您可以看到保護(hù)程度較高的區(qū)域用相同的顏色標(biāo)記。 您可以通過(guò)移動(dòng)上面的紅框來(lái)查看不同的區(qū)域。

如果你還在為生物特征分析而煩惱，努力學(xué)習(xí)卻沒(méi)有領(lǐng)悟到要點(diǎn)，一定要試試這個(gè)在線平臺(tái)。 無(wú)論哪種圖表、小提琴圖、曼哈頓圖，您只需要上傳數(shù)據(jù)即可！

生信人R語(yǔ)言學(xué)習(xí)必備

立即獲取帳戶

開(kāi)啟升級(jí)模式

（56線程、256G內(nèi)存、1T個(gè)人存儲(chǔ)）

過(guò)去的代碼：

[1] 拷貝數(shù)變異下游相關(guān)性分析

【2】R可視化：——科研界的美麗圖畫(huà)

【3】隨機(jī)森林算法用于分類預(yù)測(cè)和診斷標(biāo)記篩選

【4】根據(jù)GSEA本地Java版的輸出結(jié)果，將多個(gè)通道整合為一張圖片

【5】基于嶺回歸模型和基因表達(dá)矩陣估計(jì)樣本對(duì)藥物反應(yīng)的敏感性

【6】基于R包NMF的樣本類型分析

【7】DALEX包用于探索、解釋和評(píng)估模型； 分析不同特征變量對(duì)響應(yīng)變量的影響

【8】基于腫瘤突變負(fù)荷TMB的KM生存分析尋找最佳

【9】基于單樣本富集分析算法評(píng)估組織中免疫細(xì)胞浸潤(rùn)水平

【10】代碼分享│什么？你也在用散點(diǎn)圖來(lái)可視化數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性

【11】代碼分享│診斷列線圖、校準(zhǔn)曲線、決策曲線和臨床影響曲線的構(gòu)建

【12】代碼分享│你了解基因的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律嗎？

【13】代碼分享│生物信息分析SCI熱門(mén)圖表-復(fù)雜熱力圖

【14】代碼分享│生物信息分析SCI熱門(mén)圖表-火山圖

【15】代碼分享│生物信息學(xué)分析SCI熱門(mén)圖表-箱線圖和小提琴圖

【16】代碼分享│深度學(xué)習(xí)-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的構(gòu)建

【17】代碼分享│R可視化：高分文章繪圖的多類型圓圖封裝化繪制

【18】代碼分享│R可視化：基因與功能的關(guān)系--GO功能富集網(wǎng)絡(luò)圖繪制

【19】代碼分享│生物信息分析SCI熱門(mén)圖表—KM曲線和tROC曲線

【20】代碼分享│R可視化：用R語(yǔ)言繪制腫瘤預(yù)后模型Cox回歸分析后的森林圖

【21】代碼分享│生物信息分析SCI熱門(mén)圖表——相關(guān)熱圖和散點(diǎn)圖

【22】代碼分享│生物信息分析的N種R語(yǔ)言分析關(guān)聯(lián)與可視化

【23】代碼分享│獲取TCGA數(shù)據(jù)很難，也不知道如何預(yù)處理，所以必須學(xué)習(xí)。

【24】代碼分享│機(jī)器學(xué)習(xí)-支持向量機(jī)遞歸特征消除（SVM-RFE）的構(gòu)建

【25】代碼分享│R可視化：兩個(gè)矩陣的視覺(jué)相關(guān)性分析

[26]GEO數(shù)據(jù)庫(kù)多數(shù)據(jù)集差異分析集成強(qiáng)大工具RRA，再也不用擔(dān)心去除批次效應(yīng)

【27】你和生物信息學(xué)老大的距離只有2分鐘，即可完成預(yù)后模型的構(gòu)建和性能評(píng)估。

【28】9+SCI純資料，模型構(gòu)建中的“流量明星”，你不得不知道的LASSO

【29】一步一步教你畫(huà)出漂亮優(yōu)雅的套索回歸模型圖，為你的SCI增光添彩。

【30】R可視化：比較組間GO富集圖的包

【31】代碼分享| R 可視化：復(fù)雜熱圖繪制技術(shù)：向熱圖添加直方圖

【32】代碼共享——基于基因突變信息分析腫瘤突變負(fù)荷

【33】代碼分享│無(wú)法豐富想要的途徑？ 不要放棄，嘗試 GSEA

【34】代碼分享│你還在用PCA進(jìn)行降維聚類嗎？最強(qiáng)降維模型tSNE--你值得擁有

【35】代碼分享│GSVA：原來(lái)功能通路也可以用于差異分析！

【36】代碼分享│：?jiǎn)渭?xì)胞準(zhǔn)時(shí)序分析還有你不知道的事

【37】基于基因功能注釋信息挖掘關(guān)鍵基因

【38】基于癌癥分類預(yù)測(cè)的標(biāo)記特征提取的SVM-RFE分析代碼

[39] 基于無(wú)監(jiān)督聚類算法的基于表型數(shù)據(jù)的研究人群的層次聚類分析

【40】基于魯棒排序整合算法整合并可視化多個(gè)數(shù)據(jù)集

【41】根據(jù)基因表達(dá)譜估計(jì)樣本免疫基質(zhì)評(píng)分和腫瘤純度

【42】LASSO算法回歸模型圖自動(dòng)繪制

【43】DCA分析對(duì)臨床診斷和臨床決策的影響

【44】一致性指數(shù)軟件，用于根據(jù)樣本預(yù)后生存信息和臨床因素評(píng)估不同模型

[45] 用于探索、解釋和評(píng)估模型的 DALEX 殘差分析軟件

【46】基于細(xì)菌群落功能豐度結(jié)果的差異功能分析與可視化

【47】根據(jù)遺傳差異分析結(jié)果繪制其在染色體上的分布

【48】利用逐步回歸方法篩選特征基因并構(gòu)建Cox風(fēng)險(xiǎn)模型分析

【49】腫瘤免疫亞型的分類依據(jù)

【50】不同物種間同源基因名稱轉(zhuǎn)換分析

【51】篩選預(yù)后標(biāo)志基因并構(gòu)建基于逐步多因素cox回歸的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型

【52】根據(jù)表達(dá)信息挖掘與目的基因密切相關(guān)的基因

【53】基因組學(xué)基因名稱修正分析

【54】基于算法構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

【55】基于線性建模方法的代謝組和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合分析

[56]基于Lasso回歸模型方法篩選特征基因

【57】基于線性建模方法的代謝組和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合分析

[58]基于參數(shù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯算法和支持向量機(jī)（SVM）的疾病亞型特征基因篩選

【59】基于LDA（線性判別分析）算法的微生物篩選

【60】基于R包xCell的64種免疫細(xì)胞相對(duì)含量計(jì)算及下游可視化

【61】基于甲基化數(shù)據(jù)的腫瘤純度評(píng)估和下游可視化

【62】基于不同表型下差異共表達(dá)關(guān)系對(duì)的包識(shí)別

【63】基于逆累積分布函數(shù)的顯著偏差路徑識(shí)別

【64】根據(jù)差異基因?qū)ν返挠绊懲诰蜿P(guān)鍵通路

【65】基于高通量數(shù)據(jù)的樣本相似度分析

如果需要以上代碼請(qǐng)私信小果！

《生物信息學(xué)果子》dnastar序列比對(duì)，生物信息學(xué)入門(mén)、R語(yǔ)言、生物信息學(xué)圖表解讀與繪制、軟件操作、代碼復(fù)現(xiàn)、生物信息學(xué)硬核知識(shí)與技能、服務(wù)器、生物信息學(xué)教程以及基于R的分析與可視化等原創(chuàng)內(nèi)容，見(jiàn)證小白和老板一起成長(zhǎng)。

如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除！