如何使用Matlab实现两种序列间的全局序列比对？请详细描述算法的步骤和关键代码。

在生物信息学和数据分析领域，序列比对是一个核心任务，它涉及到将两个或多个序列进行比较以识别相似之处。使用Matlab进行序列比对可以有效地辅助研究者处理生物序列数据，而全局序列比对则是其中的一个重要分支。

参考资源链接：[实验四-基于Matlab的序列比对分析3-25(常用版).doc](https://wenku.csdn.net/doc/3ydruks9mz?spm=1055.2569.3001.10343)

全局序列比对通常采用动态规划算法，如Needleman-Wunsch算法来完成。该算法通过构建一个评分矩阵来计算不同序列之间的比对得分，并寻找最优的对齐方式。下面是使用Matlab实现全局序列比对的基本步骤和示例代码：

首先，你需要定义一个得分矩阵来为匹配（match）、错配（mismatch）和间隙（gap）赋予分数。然后，构建一个得分矩阵并使用动态规划填充矩阵，记录下每个步骤的最优路径。最后，通过追踪矩阵的路径来得到最终的序列比对结果。

为了帮助你更好地理解和实现Matlab中的序列比对，你可以参考这份资料：《实验四-基于Matlab的序列比对分析3-25(常用版).doc》。这份文档详细地介绍了Matlab实现序列比对的过程，包括算法的理论基础和具体的Matlab代码实现，将直接帮助你解决当前的问题。

如果你在实现过程中遇到任何困难，这份文档还包含了常见问题的解决方案和分析，是你进行Matlab序列比对学习不可或缺的资源。一旦掌握了全局序列比对的原理和实践操作，你将能够处理更为复杂的序列分析问题。为了进一步提高你的技能，建议深入研究文档中提到的算法细节，同时探索其他序列比对方法，如局部序列比对等，从而在序列分析的道路上走得更远。

参考资源链接：[实验四-基于Matlab的序列比对分析3-25(常用版).doc](https://wenku.csdn.net/doc/3ydruks9mz?spm=1055.2569.3001.10343)