如何在R中执行基本的多序列比对？

(我已经尝试过在 biostar上问过这个问题了,但是由于文本挖掘中的某个人认为有更好的解决方案的可能性很小,我也在这里重新发布)

我试图实现的任务是对齐几个序列.

我没有匹配的基本模式.我所知道的只是“真实”模式的长度应为“30”,并且我在随机点引入了缺失值的序列.

这是一个这样的序列的例子,在左边我们看到了缺失值的真实位置,在右边我们看到了我们能够观察到的序列.

我的目标是仅使用我在右栏中获得的序列重建左列(基于每个位置中的许多字母相同的事实)

Real_sequence           The_sequence_we_see
1   CGCAATACTAAC-AGCTGACTTACGCACCG CGCAATACTAACAGCTGACTTACGCACCG
2   CGCAATACTAGC-AGGTGACTTCC-CT-CG   CGCAATACTAGCAGGTGACTTCCCTCG
3   CGCAATGATCAC--GGTGGCTCCCGGTGCG  CGCAATGATCACGGTGGCTCCCGGTGCG
4   CGCAATACTAACCA-CTAACT--CGCTGCG   CGCAATACTAACCACTAACTCGCTGCG
5   CGCACGGGTAAGAACGTGA-TTACGCTCAG CGCACGGGTAAGAACGTGATTACGCTCAG
6   CGCTATACTAACAA-GTG-CTTAGGC-CTG   CGCTATACTAACAAGTGCTTAGGCCTG
7   CCCA-C-CTAA-ACGGTGACTTACGCTCCG   CCCACCTAAACGGTGACTTACGCTCCG

以下是重现上述示例的示例代码：

ATCG <- c("A","T","C","G")
set.seed(40)
original.seq <- sample(ATCG,30,T)
seqS <- matrix(original.seq,200,T)
change.letters <- function(x,number.of.changes = 15,letters.to.change.with = ATCG) 
{
    number.of.changes <- sample(seq_len(number.of.changes),1)
    new.letters <- sample(letters.to.change.with,number.of.changes,T)
    where.to.change.the.letters <- sample(seq_along(x),F)
    x[where.to.change.the.letters] <- new.letters
    return(x)
}
change.letters(original.seq)
insert.missing.values <- function(x) change.letters(x,3,"-") 
insert.missing.values(original.seq)

seqS2 <- t(apply(seqS,1,change.letters))
seqS3 <- t(apply(seqS2,insert.missing.values))

seqS4 <- apply(seqS3,function(x) {paste(x,collapse = "")})
require(stringr)
# library(help=stringr)
all.seqS <- str_replace(seqS4,"-","")

# how do we allign this?
data.frame(Real_sequence = seqS4,The_sequence_we_see = all.seqS)

我明白,如果我所拥有的只是一个字符串和一个模式,我就可以使用

library(Biostrings)
pairwiseAlignment(...)

但在我提出的情况下,我们正在处理许多序列以相互对齐(而不是将它们与一个模式对齐).

在R中有没有已知的方法？

谢谢,

塔尔

解决方法

虽然这是一个相当古老的线程,但我不想错过机会提及,因为Bioconductor 3.1,有一个包’msa’实现了三种不同的多序列比对算法的接口：ClustalW,ClustalOmega和MUSCLE.该软件包可在所有主要平台(Linux / Unix,Mac OS和Windows)上运行,并且在您无需安装任何外部软件的意义上是自包含的.更多信息可在 http://www.bioinf.jku.at/software/msa/和 http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/msa.html找到.