沃特曼算法（SmithWaterman algorithm）是2018年公布的生物物理学名词。定义 1981年美国学者史密斯(T. F. Smith)和沃特曼(M. S. Waterman)提出的局部序列比对算法。通过比对各种可能长度的序列片段并最优化评价相似性，发现两条核酸或氨基酸序列的相似区域，是一种动态规划算法。出处 《生物物理学名词》第二版。
总的来说，Smith-Waterman算法是一种强大的工具，尤其适用于寻找序列间的局部相似性，但也需要考虑到其在计算时间和资源上的需求。Smith-Waterman算法在生物信息学中非常有用，尤其是在寻找基因或蛋白质序列中的相似区域时。然而，由于它只关注局部对齐，因此在需要整个序列对齐的情况下，可能需要使用全局比对算法。
梳理一下SmithWaterman算法的原理和已有的cpu加速方法: 一:原理 一个query序列与一个database序列进行比较,用动态规划的方法得到一个最高分,即query序列与database序列对齐的最有可能的方式。三个递归函数如下图所示, Hij 为目前query的第i位与database的第j位匹配可得的最高分,从0,query的第i位与database的第...
Smith-Waterman算法与Needleman-Wunsch算法类似,只是在计算得分矩阵分值的时候加了一个限制,即分值不能是负数。具体如下: 图片引自《生物序列分析》 算法的注意点是: 如果得分矩阵M(i, j)的分值被设置为0,其意义就是序列X(1,2,…i)与Y(1,2,…j)都不参与最终的联配。 M(i, 0)以及M(0, j)的分值需...
其中最常见的就是Smith-Waterman算法。 Smith-Waterman算法与Needleman-Wunsch算法类似,只是在计算得分矩阵分值的时候加了一个限制,即分值不能是负数。具体如下: 图片引自《生物序列分析》 算法的注意点是: 如果得分矩阵M(i, j)的分值被设置为0,其意义就是序列X(1,2,…i)与Y(1,2,…j)都不参与最终的联配...
Smith-Waterman算法是一种用于生物信息学中的序列比对的动态规划算法,主要用于寻找两个序列之间的局部相似区域。这个算法通过构建一个得分矩阵来评估序列间的匹配程度,并允许在得分较低的区域中断比对,从而找到最佳的局部匹配。 基础概念 Smith-Waterman算法的核心在于动态规划,它通过以下几个步骤实现: 初始化得分矩阵:创建...
1.2 Smith Waterman算法 在寻找序列最优相似比较的算法中有两种算法使用最为广泛:Blast算法和Smith Waterman算法,Blast算法的运行速度要比Smith Waterman算法快,但是Smith Waterman算法要比BLAST算法更为精确。Smith Waterman算法先用迭代方法计算出两个序列的所有可能相似性比较的分值,然后通过动态规划的方法回溯寻找最优相似...
史密斯-沃特曼算法(Smith-Waterman algorithm)是一种进行局部序列比对(相对于全局比对)的算法,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。可简称为SW算法。 尼德曼-翁施算法(Needleman-Wunsch Algorithm)是基于生物信息学的知识来匹配蛋白序列或者DNA序列的算法。这是将动态算法应用于生物...
Smith-Waterman算法由Temple F. Smith and Michael S. Waterman在1981年提出，专为序列比对设计。相较于Needleman-Wunsch算法，它在细节上有所改变。以两个序列作为例子进行讲解。假设两个序列，定义得分规则：匹配得分为3分，不匹配或发生缺口则惩罚3分。Smith-Waterman算法在构建得分矩阵时，区别于...