實驗4：RIP與OSPF路由協議分析(常用版)

實驗4：RIP與OSPF路由協議分析（常用版）(可以直接使用，可編輯完整版資料，歡迎下載）

實驗4：RIP與OSPF路由協議分析實驗4：RIP與OSPF路由協議分析（常用版）(可以直接使用，可編輯完整版資料，歡迎下載）1實驗題目采用Opnet仿真并分析RIP和OSPF協議2實驗目的和要求掌握路由協議RIP、OSPF的工作原理掌握Opnet仿真RIP和OSPF協議的方法3實驗設備及材料操作系統(tǒng)：Windows2003/XP主機網絡模擬器：OPNET4實驗內容4.1RIP路由模擬與性能測試本實驗的環(huán)境如下：Intel(R)Core(TM)2DuoCPUT7100@1.80GHz，0.98GB內存；WindowsXPProfessionalv.2002SP2；網絡仿真平臺為0PnetModeler14.0。網絡模型的規(guī)模為10kmx10km的大小。導入RIP-RIPv1場景。圖1導入場景、圖2選擇RIP-RIPv1圖3顯示了進行路由協議性能分析所建立起來的網絡模型，該模型主要包括四個主干路由器以及一些子網，每個子網是兩個局域網，通過路由器連到主干路由器上（圖4），且配置了相應的業(yè)務流量。路由器間互連的鏈路采用的是PPPDS3鏈路。該模型中共四個子網，其IP地址配置如下表所示。表1IP地址分配網絡IP地址子網IP地址子網West子網EastNothNetEastNetSouthNetWestNet圖3RIPv1網絡仿真模型圖4子網絡內的仿真模型子網內的仿真模型如圖2所示，由West和East兩個局域網和一臺中心路由器組成。兩個局域網擁有相同的網絡結構，均是采用100BaseT的局域網模型，該模型是快速以太網模型，它包括任何數量的工作站和一個服務器，在本模型中工作站的數量是十個。針對協議的性能仿真主要是從路由協議網絡收斂性，協議開銷，網絡延時三個方面進行仿真分析。路由協議網絡收斂性是指路由域中所有路由器對當前的網絡結構和路由轉發(fā)達成一致的狀態(tài)。收斂時間是指從網絡的拓撲結構發(fā)生變化到網絡上所有的相關路由器都得知這一變化，并且相應的做出改變所需要的時間。協議開銷是指網絡節(jié)點為了獲得路由信息所引入更新網絡狀態(tài)信息的通信開銷，它隨網絡規(guī)模的擴大而增加，觸發(fā)狀態(tài)信息更新發(fā)布策略與QOS路由性能密切相關。此外，網絡拓撲和流量分布對協議開銷也有一定的影響。時延定義了一個IP包穿越一個或多個網段所經歷的時間。時延由固定時延和可變時延兩部分組成。固定時延基本不變，由傳播時延和傳輸時延構成；可變時延由中間路由器處理時延和排隊等待時延兩部分構成。添加統(tǒng)計信息量：添加路由協議收斂性和協議開銷場景空間空白處右鍵單擊，在彈出菜單中選擇”ChooseIndividualDESStatistics”圖5添加路由器協議的統(tǒng)計信息量在彈出窗口中選擇RIP協議統(tǒng)計量，如圖6所示：圖6選定RIP統(tǒng)計量添加子網時延統(tǒng)計量選擇EastNet中的East子網進行統(tǒng)計分析，統(tǒng)計量選擇的是局域網的延時。圖7選擇子網時延統(tǒng)計量仿真時間30分鐘。4.1.1RIP路由協議收斂仿真結果分析由于收斂時間與仿真時間相差很大，需要截取指定時間范圍來觀察收斂效果。圖8編輯面板屬性圖9截取0-20s的數據圖10RIP協議的路由收斂仿真結果RIP.NetworkConvergenceActivity圖中的橫軸代表時間，是以秒為單位顯示的，縱軸代表協議收斂活動，y坐標值為1表示有收斂活動，y坐標值為0表示沒有收斂活動。RIP.NetworkConvergenceDuration(sec)圖中的橫軸代表時間，是以秒為單位顯示的，縱軸代表收斂周期。從圖中可以看出RIP網絡收斂大概開始于仿真進行6秒后，在16秒后結束，收斂周期大概為10秒。4.1.2RIP協議開銷的仿真結果圖11RIP協議的開銷仿真結果圖12平均開銷比較仿真結果圖中的橫軸代表仿真時間，是以分鐘為單位顯示的?？v軸代表流量比特數。從圖中我們發(fā)現RIP會定時的產生協議的開銷，這個定時周期就是路由更新定時器的時間。并且這種開銷一直維持在較高的水平上，在2500到3500bits/s之間。4.1.3RIP協議延時的仿真結果圖13RIP協議延時仿真結果圖中橫軸代表仿真時間，是以分鐘為單位顯示的，縱軸代表的是延時時間，是以秒為單位顯示的。從圖中我們發(fā)現采用RIP協議時，我們選擇的局域網的延時大概在0.00006秒左右。4.2OSPF路由模擬與性能測試針對OSPF協議進行的性能仿真研究主要也是從路由協議網絡收斂性、協議開銷，網絡延時三個方面進行。圖14OSPF網絡仿真模型仿真時間30分鐘。4.2.1OSPF路由協議收斂仿真結果分析圖15OSPF協議的路由收斂仿真結果OSPF.NetworkConvergenceActivity圖中的橫軸代表時間，是以秒為單位顯示的，縱軸代表協議收斂活動，y坐標值為1表示有收斂活動，y坐標值為0表示沒有收斂活動。OSPF.NetworkConvergenceDuration(sec)圖中的橫軸代表時間，是以秒為單位顯示的，縱軸代表收斂周期。從圖中我們可以看出OSPF網絡收斂大概開始于仿真進行2秒后，在57秒后結束，收斂周期大概為55秒。4.2.2OSPF協議開銷的仿真結果圖16OSPF協議的開銷仿真結果OSPF.TotalOSPFProtocolTrafficSent(bits/sec)圖中的橫軸代表仿真時間，是以分鐘為單位顯示的，縱軸代表流量比特數。從圖中我們可以看出OSPF在剛開始的一段時間內，路由交換的數據量非常的大，達到98,000bitS/s，隨后數據量下降，在大約1分鐘以后，即OSPF達到收斂狀態(tài)之后，數據量趨于穩(wěn)定，維持在一個比較低的水平上，約3000bits/s。4.2.3OSPF協議延時的仿真結果圖17OSPF協議延時仿真結果以Northern_California的Engineering_LAN為例，其網絡時延為0.00045秒。5實驗報告實驗報告3：RIP與OSPF路由協議分析參考本文檔格式，最后寫上姓名、班級和日期。實驗四基于Matlab的序列比對分析實驗目的了解MATLAB7.x生物信息工具箱中的序列比對方法；熟悉從數據庫獲取序列信息,查找序列的開放閱讀框,將核普酸序列轉換為氨基酸序列,繪制比較兩氨基酸序列的散點圖,用Needleman-wunsch算法和Smith-Waterman算法進行比對,以及計算兩序列的同一性的方法；熟悉與序列比對相關的生物信息學函數。所需軟件MATLAB7.0或MATLAB7.0以上的版本實驗內容序列比對是生物信息學的重要基礎。進行序列比對的目的之一是判斷兩個序列之間是否具有足夠的相似性，從而判定二者之間是否具有同源性。序列比對的基本算法主要有兩個，一個是用于全局比對的Needleman-Wunsch算法，另一個是主要用于局部比對的Smith-Waterman算法，而后者又是在前者的基礎上發(fā)展起來的。在MATLAB生物信息工具箱中，序列比對主要用這兩種算法。確定兩個序列的相似性是生物信息學的基礎工作，通過序列比對（又稱序列聯配），可以確定兩個序列是否具有同源性。查找序列信息Tay-Sachs癥是一種由于缺乏?-氨基已糖苷酶A（HexA）而導致的常染色體隱性遺傳疾病。這種酶能分解大腦和神經細胞中的神經節(jié)苷脂（GM2）?；騂EXA編碼該酶的?亞基，而第三個基因GM2A編碼活化劑蛋白質GM2。查找目的基因Tay-Sachs在NCBI（）上查找信息，在Search列表中選擇[Nucleotide],在for框中輸入[Tay-Sachs],點擊Go。讀入序列數據查找結果返回編碼酶HexA的α和β亞基的基因和編碼活化劑酶的相關頁面。NCBI中人類基因HEXA的登錄號是NM_000520。用fastaread或genbankread函數可將基因信息被以結構列表的形式導入MATLAB工作區(qū)。方式1：HumanHEXA=fastaread('NM_000520.fasta');humanHEXA=getfield(HumanHEXA,'Sequence')；方式2：HumanHEXA=genbankread('NM_000520.gb')；humanHEXA=getfield(HumanHEXA,'Sequence')讀入另一序列的信息mouseHEXA許多基因的序列和功能通過同源基因在進化過程中被保留下來。同源基因就是有共同祖先或是相似序列的基因。查找公共數據庫的目的之一就是找出相似的基因。如果用戶能在數據庫中定位一個未知的基因，那么這個未知基因和已知基因的功能和特征很可能是相同的。用fastaread或genbankread函數可將鼠類HEXA基因信息被以結構列表的形式導入MATLAB工作區(qū)（NCBI中鼠類基因HEXA的序列號是AK080777）。方式1：MouseHEXA=fastaread('AK080777.fasta');mouseHEXA=getfield(MouseHEXA,'Sequence')方式2：MouseHEXA=genbankread('AK080777.gb')；mouseHEXA=getfield(MouseHEXA,'Sequence')2．確定蛋白質編碼序列一個核苷酸序列在蛋白質編碼段的前后都包含了調控序列。通過分析這個序列，可以確定在編碼最終蛋白質中亞氨基酸的核苷酸。2.1查找人類HEXA的ORF使用seqshoworfs函數輸出人類HEXA的所有閱讀框中ORF中起始和終止密碼子的位置。humanORFs=seqshoworfs(humanHEXA)結果顯示了三個閱讀框的ORF,分別以藍色、紅色和綠色標記,其中最長的ORF在第1個閱讀框。閱讀框部分省略閱讀框部分省略閱讀框部分省略2.2確定鼠類HEXA的ORF使用seqshoworfs函數輸出人類HEXA的所有閱讀框中ORF中起始和終止密碼子的位置。mouseORFs=seqshoworfs(mouseHEXA)結果得到三個閱讀框的ORF,分別以藍色、紅色和綠色標記,其中最長的ORF在第一個閱讀框。Frame1閱讀框部分省略閱讀框部分省略閱讀框部分省略3.比較氨基酸序列在確定核苷酸序列中的ORF之后，就可以將核苷酸序列的蛋白質編碼段轉換為相應的氨基酸序列。并使用比對功能來確定兩序列的相似性。3.1將ORF轉換為氨基酸序列mouseProtein=nt2aa(mouseHEXA);由于人類的ORF在第一個閱讀框,所以需要指出其位置humanProtein=nt2aa(humanHEXA,'Frame',1);3.2繪制散點圖比較人類和鼠類的氨基酸序列。seqdotplot(humanProtein,mouseProtein,4,1)ylabel('HumanhexosaminidaseA');xlabel('MousehexosaminidaseA');散點圖是確定兩序列相似性最簡單的方法之一。圖中對角線平直連續(xù),表示這兩個序列相似性較好。3.3比對這兩個氨基酸序列下面nwalign函數有目的地比對兩序列。采用的是Needleman-wunsch算法,可返回全局比對的計算統(tǒng)計量。[globalscore,globalAlignment]=nwalign(humanProtein,mouseProtein)showalignment(globalAlignment);Identities=486/753(65%),Positives=570/753(76%)3.4截短序列尋找終點：humanStops=find(humanProtein=='*')mouseStops=find(mouseProtein=='*')下面將序列截短至只含第一個甲硫氨酸至第一個停止符,進行局部比對。截短序列至只包含蛋白質的氨基酸序列和停止符。humanSeq=humanProtein(70:humanStops(2));humanSeqFormatted=seqdisp(humanSeq)mouseSeq=mouseProtein(11:mouseStops(1));mouseSeqFormatted=seqdisp(mouseSeq)3.5比對被截短的氨基酸序列[globalscore,globalalignment]=nwalign(humanSeq,mouseSeq);showalignment(globalalignment);Identities=450/540(83%),Positives=507/540(94%)3.6局部比對兩氨基酸序列下面swalign函數有目的地比對兩序列。采用的是Smith-Waterman算法,可返回局部比對的計算統(tǒng)計量。[localscore,localAlignment]=swalign(humanProtein,mouseProtein);showalignment(localAlignment);Identities=454/547(83%),Positives=514/547(94%)作業(yè)1．進入NCBI任意搜索兩條細菌條斑病基因組序列（不同物種，搜索詞為bacterialstreak），按照序列比對的步驟進行序列比對，進行如下操作并列出結果：查找序列的開放閱讀框,將核普酸序列轉換為氨基酸序列,繪制比較兩氨基酸序列的散點圖,用Needleman-wunsch算法和Smith-Waterman算法進行比對,以及計算兩序列的同一性。實驗四基于Matlab的序列比對分析實驗目的了解MATLAB7.x生物信息工具箱中的序列比對方法；熟悉從數據庫獲取序列信息,查找序列的開放閱讀框,將核普酸序列轉換為氨基酸序列,繪制比較兩氨基酸序列的散點圖,用Needleman-wunsch算法和Smith-Waterman算法進行比對,以及計算兩序列的同一性的方法；熟悉與序列比對相關的生物信息學函數。所需軟件MATLAB7.0或MATLAB7.0以上的版本實驗內容序列比對是生物信息學的重要基礎。進行序列比對的目的之一是判斷兩個序列之間是否具有足夠的相似性，從而判定二者之間是否具有同源性。序列比對的基本算法主要有兩個，一個是用于全局比對的Needleman-Wunsch算法，另一個是主要用于局部比對的Smith-Waterman算法，而后者又是在前者的基礎上發(fā)展起來的。在MATLAB生物信息工具箱中，序列比對主要用這兩種算法。確定兩個序列的相似性是生物信息學的基礎工作，通過序列比對（又稱序列聯配），可以確定兩個序列是否具有同源性。查找序列信息Tay-Sachs癥是一種由于缺乏?-氨基已糖苷酶A（HexA）而導致的常染色體隱性遺傳疾病。這種酶能分解大腦和神經細胞中的神經節(jié)苷脂（GM2）。基因HEXA編碼該酶的?亞基，而第三個基因GM2A編碼活化劑蛋白質GM2。查找目的基因Tay-Sachs在NCBI（）上查找信息，在Search列表中選擇[Nucleotide],在for框中輸入[Tay-Sachs],點擊Go。讀入序列數據查找結果返回編碼酶HexA的α和β亞基的基因和編碼活化劑酶的相關頁面。NCBI中人類基因HEXA的登錄號是NM_000520。用fastaread或genbankread函數可將基因信息被以結構列表的形式導入MATLAB工作區(qū)。方式1：HumanHEXA=fastaread('NM_000520.fasta');humanHEXA=getfield(HumanHEXA,'Sequence')；方式2：HumanHEXA=genbankread('NM_000520.gb')；humanHEXA=getfield(HumanHEXA,'Sequence')讀入另一序列的信息mouseHEXA許多基因的序列和功能通過同源基因在進化過程中被保留下來。同源基因就是有共同祖先或是相似序列的基因。查找公共數據庫的目的之一就是找出相似的基因。如果用戶能在數據庫中定位一個未知的基因，那么這個未知基因和已知基因的功能和特征很可能是相同的。用fastaread或genbankread函數可將鼠類HEXA基因信息被以結構列表的形式導入MATLAB工作區(qū)（NCBI中鼠類基因HEXA的序列號是AK080777）。方式1：MouseHEXA=fastaread('AK080777.fasta');mouseHEXA=getfield(MouseHEXA,'Sequence')方式2：MouseHEXA=genbankread('AK080777.gb')；mouseHEXA=getfield(MouseHEXA,'Sequence')2．確定蛋白質編碼序列一個核苷酸序列在蛋白質編碼段的前后都包含了調控序列。通過分析這個序列，可以確定在編碼最終蛋白質中亞氨基酸的核苷酸。2.1查找人類HEXA的ORF使用seqshoworfs函數輸出人類HEXA的所有閱讀框中ORF中起始和終止密碼子的位置。humanORFs=seqshoworfs(humanHEXA)結果顯示了三個閱讀框的ORF,分別以藍色、紅色和綠色標記,其中最長的ORF在第1個閱讀框。閱讀框部分省略閱讀框部分省略閱讀框部分省略2.2確定鼠類HEXA的ORF使用seqshoworfs函數輸出人類HEXA的所有閱讀框中ORF中起始和終止密碼子的位置。mouseORFs=seqshoworfs(mouseHEXA)結果得到三個閱讀框的ORF,分別以藍色、紅色和綠色標記,其中最長的ORF在第一個閱讀框。Frame1閱讀框部分省略閱讀框部分省略閱讀框部分省略3.比較氨基酸序列在確定核苷酸序列中的ORF之后，就可以將核苷酸序列的蛋白質編碼段轉換為相應的氨基酸序列。并使用比對功能來確定兩序列的相似性。3.1將ORF轉換為氨基酸序列mouseProtein=nt2aa(mouseHEXA);由于人類的ORF在第一個閱讀框,所以需要指出其位置humanProtein=nt2aa(humanHEXA,'Frame',1);3.2繪制散點圖比較人類和鼠類的氨基酸序列。seqdotplot(humanProtein,mouseProtein,4,1)ylabel('HumanhexosaminidaseA');xlabel('MousehexosaminidaseA');散點圖是確定兩序列相似性最簡單的方法之一。圖中對角線平直連續(xù),表示這兩個序列相似性較好。3.3比對這兩個氨基酸序列下面nwalign函數有目的地比對兩序列。采用的是Needleman-wunsch算法,可返回全局比對的計算統(tǒng)計量。[globalscore,globalAlignment]=nwalign(humanProtein,mouseProtein)showalignment(globalAlignment);Identities=486