Der Unterschied zwischen lokalem und globalem Alignment bezieht sich auf die Ausrichtung von Sequenzen, typischerweise in der Bioinformatik, um Ähnlichkeiten zwischen DNA-, RNA- oder Proteinsequenzen zu identifizieren. 1. **Global Alignment**: - Ziel: Die gesamte Länge der beiden Sequenzen wird ausgerichtet. - Anwendung: Wird verwendet, wenn die Sequenzen von ähnlicher Länge sind und man die gesamte Sequenz vergleichen möchte. - Algorithmus: Ein bekanntes Beispiel ist der Needleman-Wunsch-Algorithmus. - Ergebnis: Es wird eine vollständige Übereinstimmung zwischen den Sequenzen angestrebt, auch wenn dies zu vielen Einfügungen oder Löschungen führen kann. 2. **Lokal Alignment**: - Ziel: Nur die am besten übereinstimmenden Regionen der Sequenzen werden ausgerichtet. - Anwendung: Nützlich, wenn die Sequenzen unterschiedliche Längen haben oder nur bestimmte Teile der Sequenzen verglichen werden sollen. - Algorithmus: Ein bekanntes Beispiel ist der Smith-Waterman-Algorithmus. - Ergebnis: Es wird eine lokale Übereinstimmung gefunden, die die besten Ähnlichkeiten zwischen den Sequenzen hervorhebt, ohne die gesamte Sequenz zu berücksichtigen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass globales Alignment für vollständige Vergleiche geeignet ist, während lokales Alignment für spezifische, hochgradig ähnliche Bereiche innerhalb von Sequenzen verwendet wird.