• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于剖面隱馬氏模型的多序列比對

    2010-08-27 11:13:44李成淵龍海俠孫俊須文波
    食品與生物技術(shù)學報 2010年4期
    關(guān)鍵詞:馬爾可夫空位核酸

    李成淵, 龍海俠, 孫俊, 須文波*

    (1.江南大學信息工程學院,江蘇無錫 214122;2.江南大學教育學院,江蘇無錫 214122)

    基于剖面隱馬氏模型的多序列比對

    李成淵1, 龍海俠2, 孫俊1, 須文波*1

    (1.江南大學信息工程學院,江蘇無錫 214122;2.江南大學教育學院,江蘇無錫 214122)

    多序列比對被稱為NP完全問題,是生物信息中最基本的問題之一。目前,廣泛使用剖面隱馬爾可夫模型解決多序列比對問題。作者在粒子群優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,提出了將量子粒子群優(yōu)化算法用于剖面隱馬爾可夫模型的訓練過程,進而構(gòu)建了一種基于剖面隱馬氏模型和量子粒子群優(yōu)化算法的多序列比對算法。從核酸序列和BaliBASE比對數(shù)據(jù)庫中選取了一些比對例子進行了模擬實驗,并與其他算法進行了比較,結(jié)果表明,所提出的算法能在有限的時間內(nèi)不僅能找到理想的隱隱馬爾可夫模型,而且能得到最優(yōu)的比對結(jié)果。

    多序列比對;剖面隱馬爾可夫模型;量子粒子群優(yōu)化算法

    核苷酸或氨基酸的多序列比對或聯(lián)配是生物信息學中最重要、最具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一。多序列比對問題是一個將不等長的多個序列通過插入空位變成等長的過程,這些位置上的空位代表著相比對的序列從共同的祖先通過插入/刪除操作的進化過程。利用多序列比對算法得到的最優(yōu)比對,可用于找出蛋白質(zhì)家族的模體(motifs)或保守區(qū)域(conserved domains),可用于預(yù)測蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能,也可用于進行系統(tǒng)發(fā)育的分析[1-2]。

    目前主要有下列3種策略用于多序列比對。第一種策略是“漸進比對”策略[3-4],其基本思想是:迭代地利用兩序列動態(tài)規(guī)劃算法,先由兩條序列的比對開始,逐漸添加新序列,直到所有序列都加入為止。第二種策略是使用隨機優(yōu)化算法,如模擬退火算法(SA)[5],遺傳算法(GA)[6];第三種策略基于概率模型的隱馬爾可夫模型[7-8]。

    本研究中使用第三種策略。在多序列比對的過程中,隱馬爾可夫模型主要解決3個問題:一是得分問題,二是聯(lián)配問題,三是訓練問題。將得分問題用來評估模型的性能,聯(lián)配問題用來實現(xiàn)多序列的比對,訓練問題用來優(yōu)化模型的參數(shù)。最常用的訓練隱馬爾可夫模型模型的方法是基于統(tǒng)計和重估的方法,比如Baum-Welch算法。但是Baum-Welch算法是一個局部最優(yōu)算法,使用此算法得到的最終比對結(jié)果通常遠離全局最優(yōu)。最近還出現(xiàn)了粒子群算法(PSO),此算法也是一個局部最優(yōu)算法。

    為了克服Baum-Welch算法和PSO算法的缺點,我們使用量子粒子群優(yōu)化算法(QPSO)[9-10]來訓練隱馬爾可夫模型,不僅參數(shù)個數(shù)少,隨機性強,并且能覆蓋所有解空間,保證算法的全局收斂。

    1 剖面隱馬爾可夫模型的拓撲結(jié)構(gòu)

    圖1 用于多序列比對的隱馬爾可夫模型Fig.1 An example of a simple HMM of length 3 for MSA

    當使用圖1所示的隱馬爾可夫模型進行多序列比對時,每條序列從開始到結(jié)束通過這些狀態(tài)穿越模型,在這些待比對序列中進行空位字符‘-’的插入和刪除操作,得到一個多序列比對結(jié)果的矩陣A=(aij)m×n,其中aij∈alph_set∪{-}。矩陣A中的每一列為一個位點上的比對,矩陣A的第i行對應(yīng)參與比對的第i個序列,序列中非空字符的先后順序在比對中保持不變。

    2 基于剖面隱馬爾可夫模型和QPSO的多序列比對

    用量子粒子群優(yōu)化算法訓練剖面隱馬爾可夫模型時,每一個粒子代表一個隱馬爾可夫模型,通過不斷的更新粒子的位置來優(yōu)化隱馬爾可夫模型。在訓練中保持模型的長度不變,僅僅優(yōu)化模型的參數(shù):轉(zhuǎn)移概率和符號發(fā)出概率。對圖1所示的隱馬爾可夫模型的拓撲結(jié)構(gòu),我們?nèi)〈葘π蛄械钠骄祄為模型的長度,不考慮初始狀態(tài)和結(jié)束狀態(tài),則模型的狀態(tài)數(shù)為3m+1,狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率參數(shù)為3(3m+1)個;設(shè)字符集大小為|A|,共有(2m+1) |A|個符號發(fā)出概率。所以每個粒子是維數(shù)為9m+3+(2m+1)|A|的一個實數(shù)編碼串。所以DN A模型的參數(shù)個數(shù)是17m+7,蛋白質(zhì)模型的參數(shù)個數(shù)是49m+23。根據(jù)轉(zhuǎn)移概率和符號發(fā)出概率的性質(zhì),在對粒子對應(yīng)的隱馬爾可夫模型模型進行評價前,需要先對隱馬爾可夫模型中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和符號發(fā)出概率進行歸一化,以滿足3m+1個轉(zhuǎn)移概率歸一化約束方程和2m+1個符號發(fā)出概率歸一化方程。

    根據(jù)粒子群算法訓練的結(jié)果,得到全局最優(yōu)的粒子對應(yīng)的隱馬爾可夫模型,接下來用此模型使用Viterbi算法進行序列的比對,得到最優(yōu)的比對結(jié)果,并用基于SP(sum of pairs)打分系統(tǒng)的目標函數(shù)評估比對的結(jié)果。

    在整個算法的過程中,根據(jù)剖面隱馬爾可夫模型的拓撲結(jié)構(gòu),所使用的轉(zhuǎn)移概率的形式見表1所示。

    表1 轉(zhuǎn)移概率Tab.1 The transition probability

    2.1 模型的訓練問題

    2.1.1 量子粒子群優(yōu)化算法(QPSO) PSO[11]是基于種群的進化搜索技術(shù),但是所有基本和改進的PSO算法不能保證算法的全局收斂[12]。因為PSO的進化方程式使所有粒子在一個有限的樣本空間中搜索。根據(jù)粒子群的基本收斂性質(zhì),受量子物理基本理論的啟發(fā),Sun等人提出了QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization[9-10]算法是對整個PSO算法進化搜索策略的改變,進化方程中不需要速度向量,形式更簡單,參數(shù)更少且更容易控制。

    在QPSO算法中,粒子按照下面3個公式進行更新:

    2.1.2 評估訓練算法的質(zhì)量 在粒子群優(yōu)化算法中,需要評估每個粒子所代表的模型的質(zhì)量,使用的評估函數(shù)為:

    這里O={O1,O2,…,OM}是給定的待比對序列的集合,序列的個數(shù)為M個。lS是序列OS的長度。Log_odd的值越大,說明使用量子粒子群優(yōu)化算法訓練得到的隱馬爾可夫模型,模型的參數(shù)是最優(yōu)的,模型的穩(wěn)定性和可靠性都較好。

    2.2 模型的聯(lián)配問題

    2.2.1 序列聯(lián)配的過程 給定3條待比對序列:O (1):A GGCT;O(2):GAACTGTA;O(3): AGCCTTA。按照下面的兩個步驟可以得到序列比對的結(jié)果:

    1)根據(jù)Viterbi算法和圖1所示的隱馬爾可夫模型拓撲結(jié)構(gòu)找出每條序列所對應(yīng)的狀態(tài)序列,如圖2所示,每條序列的氨基酸堿基對應(yīng)一個匹配狀態(tài)或一個插入狀態(tài)。

    圖2 每條序列所對應(yīng)的狀態(tài)序列Fig.2 Each sequence corresponding to the state sequence

    由圖3生成的狀態(tài)序列,我們可以進行空位字符‘—’的插入操作,見圖3。所有的序列中與匹配狀態(tài)M相對應(yīng)的氨基酸堿基是比對的,這些氨基酸堿基位于同一列;與插入狀態(tài)Ik相對應(yīng)的氨基酸堿基位于Mk-1或DK-1之后,Mk或DK之前。

    圖3 空位字符‘-’的插入Fig.3 Insert the gap characters’-’

    由步驟(1)和步驟(2),得到聯(lián)配后的序列為圖4所示。

    圖4 聯(lián)配后的序列Fig.4 Aligned sequences

    2.2.2 評估比對序列的質(zhì)量在利用Viterrbi算法獲得的路徑進行比對后,需要通過基于SP(sum of pairs)打分系統(tǒng)的目標函數(shù)[13]對比對結(jié)果進行評估。我們使用下面標準的sum-of-pairs打分函數(shù):

    這里,li是已比對的序列,D為距離矩陣.

    為了避免在比對過程中空位的積聚,我們從SOP分數(shù)中推演出仿射幾何學的空位代價,對于比對結(jié)果中一條序列的空位代價按照下面的公式進行計算:

    這里GOP表示第一個開口空位的固定罰分, GEP表示對于擴展的空位的罰分,n為一條序列中空位的個數(shù)。對于已比對的每條序列的空位都要計算相應(yīng)的空位代價。多序列比對結(jié)果的SOP的分值減去空位代價的總和,即為SOP的分值。

    3 實驗結(jié)果

    3.1 實驗數(shù)據(jù)

    3.1.1 數(shù)據(jù)集1(模擬的核苷酸序列) 使用軟件Rose[8]軟件產(chǎn)生如下的核酸序列:“l(fā)ow-short”“l(fā)ow-long”,“high-short”,和“high-long”.

    3.1.2 數(shù)據(jù)集2(Pfam數(shù)據(jù)庫中的3個蛋白質(zhì)家族) 3個蛋白質(zhì)家族分別為G5,CagY_M and Interferon,它們來自Pfam數(shù)據(jù)庫[14],見表2。為了避免隱馬爾可夫模型模型中的過擬合,分別把3個蛋白質(zhì)家族分成訓練集和測試集。

    表2 蛋白質(zhì)家族N:序列的個數(shù),LSEQ:數(shù)列的平均,T:訓練集的大小Tab.2 Protein familiesN:the number of sequences LSEQ:the average of seriesT:The size of training sets

    3.2 實驗設(shè)置

    實驗中,我們使用均勻分布初始化所有的種群;分別使用了Baum-Welch(BW)、Particle Swarm Optimization(PSO)、Quantum-behavedParticle Swarm Optimization(QPSO)3種算法訓練隱馬爾可夫模型,用Log_odd目標函數(shù)來評估4種訓練算法的性能,并且使用SOP打分系統(tǒng)的目標函數(shù)來評估比對效果。每種算法分別迭代1 000次,共進行了20次模擬實驗。

    對于PSO算法,使用如下的參數(shù):種群數(shù)=20;慣性權(quán)重(ω)從1.0到0.5線性減少;c1=c2=2.0最大速度(v→max=1.0

    對于QPSO算法使用如下的參數(shù):種群大小= 20;收縮擴張系數(shù),從1.0到0.5線性減少;并且,在SOP打分函數(shù)中,核酸和蛋白質(zhì)分別使用下面的打分矩陣、空位開放和空位擴充。

    1)對于核酸序列,使用ClustalW 1.81的“swgap”置換分數(shù)表,空位開放和空位擴充分別為15、7。

    2)對于蛋白質(zhì)序列,使用BLOSUM62打分矩陣,空位開放和空位擴充分別為11、2[9]。

    3.3 實驗結(jié)果

    表3給出了核酸序列的結(jié)果,這里是以Logodd score作為目標函數(shù),用來評估訓練隱馬爾可夫模型的質(zhì)量,從表中可以看出,QPSO取得了最好的平均值,PSO算法的結(jié)果和BW算法的結(jié)果相當,在Low-long序列和High-long序列上的結(jié)果不如BW得出的結(jié)果好,可以說明,PSO算法隨著序列個數(shù)的增加效果不如BW的效果好。

    表4也給出了核酸序列的結(jié)果,這里是以SOP score作為目標函數(shù),用來評估核酸序列的比對的效果。從表4可以看出,QPSO優(yōu)于其他所有的算法,其次為CW工具得出的比對結(jié)果優(yōu)于BW和PSO算法得出的結(jié)果,PSO算法也是一種局部最優(yōu)算法,對BW算法沒有多大的改進。

    表3 隱馬爾可夫模型得到的核酸序列的Log_odd scores平均值和方差Tab.3 HMM log-odds scores±standard error of Nucleotidesequences

    表5~8概述了3個蛋白質(zhì)家族的隱馬爾可夫模型訓練和序列比對的結(jié)果。表5和表6分別給出了訓練集的最優(yōu)的Log-odd scores和SOP scores的平均值和方差,表7和表8分別給出了評估集的最優(yōu)的Log-odd scores和SOP scores的平均值和方差。從4個表中,可以看出,對于蛋白質(zhì)家族,無論是在訓練集還是評估集上,QPSO算法在模型的訓練上和比對的效果上都優(yōu)于BW和PSO算法。

    表4 核酸序列比對結(jié)果的SOP平均值和方差Tab.4 SOP scores for the final alignments of Nucleotide sequences

    表5 隱馬爾可夫模型得到的蛋白質(zhì)序列訓練集的Log_odd scores平均值和方差Tab.5 HMM log-odds scores±standard error for the training sets of three protein families

    表6 蛋白質(zhì)序列訓練集的最優(yōu)的SOP scores的平均值和方差Tab.6 SOP scores for the final alignments of the training sets of three protein families

    表7 隱馬爾可夫模型得到的蛋白質(zhì)序列測試集的Log_odd scores平均值和方差Tab.7 HMM log-odds scores±standard error for the validation sets of three protein families

    表8 蛋白質(zhì)序列測試集的最優(yōu)的SOP scores的平均值和方差Tab.8 SOP scores for the final alignments of the validation sets of three protein families

    圖5、6、7刻畫了以Log-odd score作為目標函數(shù),算法分別運行20次得到的核酸序列和蛋白質(zhì)序列的平均值的收斂過程。

    圖5 Low-short核酸序列的Log-odd平均分數(shù)Fig.5 Mean Log-odds scores for Low-short Nucleotide

    圖6 Cag_Y蛋白質(zhì)序列的Log_odd平均分數(shù)Fig.6 Mean Log-odds scores for training sets of CagY_ M protein family

    圖7 Interferon蛋白質(zhì)序列的Log_odd平均分數(shù)Fig.7 Mean Log-odds scores for validation sets of Interferon protein family

    從圖中看出,QPSO性能最好,在迭代的最后得到的Log-odd score的分值也最好,除了圖9, PSO算法的性能優(yōu)于BW算法。從收斂速度上看, BW和PSO的收斂速度最快,其次為QPSO算法,但是QPSO算法在迭代進行到一半的時候,Logodd score的值就已經(jīng)超過PSO算法和BW算法,并且在整個運行過程中,QPSO都在不斷的提高自身的性能,而PSO算法和BW算法已經(jīng)早早地收斂了。

    圖8 Low-short核酸序列的SOP平均分數(shù)Fig.8 Mean SOP scores for Low-short Nucleotide

    圖9 Cag_Y蛋白質(zhì)序列的SOP平均分數(shù)Fig.9 Mean SOP scores for training sets of CagY_M protein family

    圖10 Interferon蛋白質(zhì)序列的SOP平均分數(shù)Fig.10 Mean SOP scores for validation sets of Interferon protein family

    圖8、9、10表明了以SOP score作為目標函數(shù),算法分別運行20次得到的核酸序列和蛋白質(zhì)序列的平均值的收斂過程。收斂情況與上述情況相同。

    4 結(jié) 語

    提出了使用QPSO算法來訓練剖面隱馬爾可夫模型的參數(shù),進行多序列的比對.從實驗結(jié)果可以看出,以Log-odd score作為目標函數(shù),QPSO算法相比BW算法和PSO算法,是一種非常有效的訓練HMM模型模型的方法。并且從實驗結(jié)果還可以得出,以SOP作為目標函數(shù),QPSO比其他所有的方法而言,能產(chǎn)生較好的比對結(jié)果。這是因為QPSO算法是一種全局收斂算法,并且需要調(diào)整的參數(shù)也比較少。

    在計算時間上,QPSO消耗的時間和PSO消耗的時間相當,遠遠大于BW算法的運行時間。平均來說,QPSO和PSO的運行時間為6小時,BW的運行時間為5小時.并且,隨著序列個數(shù)和序列長度的增加,QPSO消耗的時間也隨著增大。

    在進一步的研究工作中,我們將進一步改善QPSO算法,來提高HMM的性能,減少序列比對的時間。

    [1]GUAN Wei-hong,X Z-Y,ZHU Ping.Nonlinear prediction analysis of properties in protein sequences(Ⅰ)[J].Journal of Food Science and Biotechnology,2008,27(1):71-75.

    [2]GUAN Wei-hong,X.Z.-Y.,ZHU Ping.Nonlinear prediction analysis of properties in protein sequences(Ⅱ)[J].Journal of Food Science and Biotechnology,2008,27(2):103-105.

    [3]Thompson J D,Higgins D G,Gibson T J.CLUSTAL W:improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment through sequence weighting,position-specific gap penalties and weight matrix choice[J].Nucl Acids Res,1994, 22(22):4673-4680.

    [4]Feng D F,Doolittle R.Progressive sequence alignment as a prerequisitetto correct phylogenetic trees[J].Journal of Molecular Evolution,1987,25(4):351-360.

    [5]Kim J,Pramanik S,Chung M J.Multiple sequence alignment using simulated annealing[J].Comput Appl Biosci,1994, 10(4):419-426.

    [6]E Jung Lee,S F S,Chen-Chia Chuang,et al.Genetic algorithm with ant colony optimization(GA-ACO)for multiple sequence alignment[J].Applied Soft Computing,2008,8(1):15-17.

    [7]Mamitsuka H.Finding the biologically optimal alignment of multiple sequences[J].Artif Intell Med,2005,35(1-2):9-18.

    [8]Loytynoja A,Milinkovitch M C.A hidden Markov model for progressive multiple alignment[J].Bioinformatics,2003, 19(12):1505-1513.

    [9]Jun S,Wenbo X,Bin F.In A global search strategy of quantum-behaved particle swarm optimization[J].Cybernetics and Intelligent Systems,2004,321:325-331.

    [10]Jun S,Bin F,Wenbo X.In Particle swarm optimization with particles having quantum behavior[J].Evolutionary Computation,2004,321:325-331.

    [11]Kennedy J,Eberhart R.In Particle swarm optimization[J].Neural Networks,1995,1994:1942-1948.

    [12]Clerc M,Kennedy J.The particle swarm-explosion,stability,and convergence in a multidimensional complex space[J]. Evolutionary Computation,2002,6(1):58-73.

    [13]Thompson J D,Plewniak F,Poch O.A comprehensive comparison of multiple sequence alignment programs[J].Nucleic Acids Res,1999,27(13):2682-2690.

    [14]Sonnhammer E L,Eddy S R,Durbin R.Pfam:a comprehensive database of protein domain families based on seed alignments[J].Proteins,1997,28(3):405-420.

    (責任編輯:李春麗)

    Multiple Sequence Alignment Based On the Profile Hidden Markov Model

    LI Cheng-yuan1, LONG Hai-xia2, SUN Jun1, XU Wen-bo*1
    (1.School of Information Technology,Jiangnan University,Wuxi 214122,China;2.School of Education,Jiangnan University,Wuxi 214122,China)

    Multiple sequence alignment(MSA),known as NP-complete problem,is one of the basic problems in computational biology.At present Profile Hidden Markov Model(HMM)was widely used in multiple sequence alignment.This manuscript presented the quantum-behaved particle swarm optimization(QPSO)which was based on particle swarm optimization.The proposed algorithm was used to optimize the profileHMM.Furthermore,an integration algorithm based on the profile HMM and QPSO for the MSA was constructed.Then the approach was evaluated by a set of standard instances which are chosen from nucleotides sequences and the benchmark alignment database,name as BAliBASE.Finally our results are compared with other algorithms.The result shown that the proposed algorithm not only finds out the perfect profile HMM,but also obtains the optimal alignment of multiple sequence.

    multiple sequence alignment,profile hidden markov model,quantum-behaved particle swarm optimization

    Q 811.4

    :A

    1673-1689(2010)04-0634-07

    2009-08-07

    李成淵(1980-),男,江蘇無錫人,生物信息學博士研究生。Email:lichengyuaning@gmail.com

    *通信作者:須文波(1946-),男,江蘇無錫人,教授,博士生導師,主要從事生物信息學方面的研究。Email:xwb_sytu@hotmail.com

    猜你喜歡
    馬爾可夫空位核酸
    測核酸
    中華詩詞(2022年9期)2022-07-29 08:33:50
    全員核酸
    中國慈善家(2022年3期)2022-06-14 22:21:55
    第一次做核酸檢測
    快樂語文(2021年34期)2022-01-18 06:04:14
    核酸檢測
    中國(俄文)(2020年8期)2020-11-23 03:37:13
    Zn空位缺陷長余輝發(fā)光材料Zn1-δAl2O4-δ的研究
    陶瓷學報(2019年5期)2019-01-12 09:17:38
    保費隨機且?guī)в屑t利支付的復合馬爾可夫二項模型
    基于SOP的核電廠操縱員監(jiān)視過程馬爾可夫模型
    應(yīng)用馬爾可夫鏈對品牌手機市場占有率進行預(yù)測
    空位
    讀者欣賞(2014年6期)2014-07-03 03:00:48
    認知無線網(wǎng)絡(luò)中基于隱馬爾可夫預(yù)測的P-CSMA協(xié)議
    久久久久久久久久久免费av| 91狼人影院| 亚洲精品国产av成人精品| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 免费人成在线观看视频色| 免费在线观看成人毛片| 亚洲成人精品中文字幕电影| 内地一区二区视频在线| 国产成人福利小说| 久久久久久久久久人人人人人人| 午夜免费男女啪啪视频观看| 乱系列少妇在线播放| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 少妇被粗大猛烈的视频| 欧美三级亚洲精品| 欧美日本视频| 午夜精品一区二区三区免费看| 中国国产av一级| 在线观看一区二区三区| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 免费黄网站久久成人精品| 97超视频在线观看视频| 身体一侧抽搐| 免费av观看视频| 高清毛片免费看| 禁无遮挡网站| 综合色av麻豆| 少妇被粗大猛烈的视频| 久久精品人妻少妇| 十八禁网站网址无遮挡 | 99久国产av精品国产电影| 午夜福利在线在线| 成人午夜精彩视频在线观看| 三级国产精品片| 免费观看无遮挡的男女| 天美传媒精品一区二区| 99久久中文字幕三级久久日本| 亚洲熟女精品中文字幕| 国产精品成人在线| 国产精品99久久久久久久久| 蜜桃久久精品国产亚洲av| av国产久精品久网站免费入址| 国产精品精品国产色婷婷| 国产av不卡久久| 国产黄片美女视频| 看黄色毛片网站| 国产成人精品一,二区| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 精品人妻熟女av久视频| 亚洲av免费高清在线观看| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 日韩成人av中文字幕在线观看| 亚洲欧洲日产国产| 亚洲国产日韩一区二区| 亚洲av在线观看美女高潮| 最近的中文字幕免费完整| 久久久国产一区二区| 人妻夜夜爽99麻豆av| 成人美女网站在线观看视频| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 简卡轻食公司| 精品久久久精品久久久| av卡一久久| 免费观看性生交大片5| av免费观看日本| av在线观看视频网站免费| 91aial.com中文字幕在线观看| 日本黄大片高清| 精品少妇黑人巨大在线播放| 精品一区二区三区视频在线| 有码 亚洲区| 99久久精品热视频| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 国产老妇女一区| 欧美+日韩+精品| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 成年av动漫网址| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 亚洲av男天堂| 国产一区二区三区综合在线观看 | 亚洲av.av天堂| 国产精品av视频在线免费观看| 色吧在线观看| 最后的刺客免费高清国语| 亚洲欧洲国产日韩| 边亲边吃奶的免费视频| 不卡视频在线观看欧美| 九草在线视频观看| 男人添女人高潮全过程视频| 日日啪夜夜爽| 免费黄频网站在线观看国产| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 观看免费一级毛片| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 亚洲图色成人| 极品教师在线视频| 干丝袜人妻中文字幕| 在现免费观看毛片| 啦啦啦在线观看免费高清www| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 永久网站在线| 亚洲国产精品999| 国产精品久久久久久久久免| 日本一二三区视频观看| 国产亚洲av嫩草精品影院| 国产精品爽爽va在线观看网站| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 大片电影免费在线观看免费| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 日韩强制内射视频| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 亚洲精品久久午夜乱码| 99九九线精品视频在线观看视频| 国产成人免费观看mmmm| 午夜福利网站1000一区二区三区| 国产一区有黄有色的免费视频| 99热这里只有是精品在线观看| 男人狂女人下面高潮的视频| 干丝袜人妻中文字幕| 久久久久久久大尺度免费视频| 乱系列少妇在线播放| 一本一本综合久久| videossex国产| 亚洲,一卡二卡三卡| 久久影院123| 色哟哟·www| 偷拍熟女少妇极品色| 国产亚洲91精品色在线| 精品久久久久久电影网| 精品久久久久久久久亚洲| 国产精品无大码| 22中文网久久字幕| 国产精品人妻久久久久久| 国产午夜精品一二区理论片| 看黄色毛片网站| 日本熟妇午夜| 国产精品一区二区在线观看99| 99视频精品全部免费 在线| freevideosex欧美| 国产一区二区三区综合在线观看 | 国产精品偷伦视频观看了| 亚洲av国产av综合av卡| 国产成人精品久久久久久| 我的老师免费观看完整版| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 久久国产乱子免费精品| 一区二区av电影网| 亚洲国产欧美在线一区| 久久ye,这里只有精品| 69av精品久久久久久| 最近手机中文字幕大全| 久久久久精品性色| 中国国产av一级| 亚洲国产精品成人综合色| 亚洲欧洲日产国产| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 只有这里有精品99| 国产成人精品久久久久久| 一个人看视频在线观看www免费| 久久精品国产亚洲av涩爱| 亚洲经典国产精华液单| 永久免费av网站大全| 欧美日韩视频精品一区| 久久久久久伊人网av| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| av在线天堂中文字幕| 久久精品久久精品一区二区三区| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 一区二区三区四区激情视频| 亚洲欧洲日产国产| 久久精品人妻少妇| 亚洲成人av在线免费| 岛国毛片在线播放| 亚洲色图av天堂| 亚洲成色77777| 日韩伦理黄色片| 搡女人真爽免费视频火全软件| 男女下面进入的视频免费午夜| 久久久久精品久久久久真实原创| 日韩精品有码人妻一区| 色哟哟·www| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 欧美激情国产日韩精品一区| 欧美三级亚洲精品| 日本午夜av视频| 精品久久国产蜜桃| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 色哟哟·www| 久久6这里有精品| 麻豆成人午夜福利视频| 51国产日韩欧美| 亚洲精品中文字幕在线视频 | av福利片在线观看| 日本与韩国留学比较| 久久久久精品久久久久真实原创| 一级片'在线观看视频| 亚洲av一区综合| 色婷婷久久久亚洲欧美| 亚洲久久久久久中文字幕| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 性色av一级| 最近2019中文字幕mv第一页| 男插女下体视频免费在线播放| av在线播放精品| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 婷婷色综合www| 久热久热在线精品观看| 成人一区二区视频在线观看| 黄色日韩在线| 国产精品国产三级专区第一集| 91久久精品电影网| 精品熟女少妇av免费看| 亚洲av日韩在线播放| 草草在线视频免费看| 国国产精品蜜臀av免费| 日日摸夜夜添夜夜爱| 精品人妻熟女av久视频| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 精品久久久噜噜| 日韩在线高清观看一区二区三区| 欧美区成人在线视频| 欧美日韩视频精品一区| 一边亲一边摸免费视频| 国产精品久久久久久av不卡| 水蜜桃什么品种好| 亚洲精品一区蜜桃| 91狼人影院| 1000部很黄的大片| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 色哟哟·www| 少妇人妻 视频| 免费观看性生交大片5| 国产黄片视频在线免费观看| 最近2019中文字幕mv第一页| 国产 精品1| 晚上一个人看的免费电影| 美女高潮的动态| 韩国高清视频一区二区三区| 日韩电影二区| 国产精品不卡视频一区二区| 亚洲av二区三区四区| 国产精品福利在线免费观看| 精品午夜福利在线看| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 最近的中文字幕免费完整| 男女那种视频在线观看| 精品少妇黑人巨大在线播放| 免费观看av网站的网址| 亚洲欧美日韩无卡精品| 18禁在线播放成人免费| 亚洲,一卡二卡三卡| 免费黄网站久久成人精品| 男人狂女人下面高潮的视频| tube8黄色片| 中文资源天堂在线| 成人亚洲精品一区在线观看 | 久久久久精品性色| 欧美极品一区二区三区四区| 中文字幕久久专区| 夫妻性生交免费视频一级片| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 99热国产这里只有精品6| 黑人高潮一二区| 亚洲精品国产成人久久av| 久久韩国三级中文字幕| 午夜激情福利司机影院| 九九爱精品视频在线观看| 欧美高清成人免费视频www| 免费看光身美女| 深夜a级毛片| 成人漫画全彩无遮挡| 免费在线观看成人毛片| 国产在线男女| 亚洲激情五月婷婷啪啪| a级毛片免费高清观看在线播放| 国产高清有码在线观看视频| 热99国产精品久久久久久7| 亚洲欧美一区二区三区国产| 国产一区有黄有色的免费视频| 精品一区二区免费观看| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 午夜老司机福利剧场| 乱系列少妇在线播放| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 黄色配什么色好看| 精品人妻视频免费看| 青春草亚洲视频在线观看| 久久久久国产精品人妻一区二区| 一级毛片aaaaaa免费看小| 日本-黄色视频高清免费观看| 久久久成人免费电影| 免费观看无遮挡的男女| 色视频www国产| 秋霞伦理黄片| 91精品一卡2卡3卡4卡| 亚洲精品视频女| 黄片wwwwww| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | 国产av不卡久久| 久久影院123| 亚洲高清免费不卡视频| 久久久久久久久久久丰满| 麻豆成人av视频| 日韩人妻高清精品专区| 久久久国产一区二区| 99久国产av精品国产电影| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 欧美区成人在线视频| 高清日韩中文字幕在线| 日韩免费高清中文字幕av| 亚洲av不卡在线观看| 亚洲欧美日韩东京热| 日本色播在线视频| 观看美女的网站| 国产精品99久久99久久久不卡 | 欧美日韩视频精品一区| 国产一区亚洲一区在线观看| 国产成人a∨麻豆精品| 成人鲁丝片一二三区免费| 国产又色又爽无遮挡免| 深夜a级毛片| 好男人视频免费观看在线| 97在线人人人人妻| 国产一区二区三区综合在线观看 | 老司机影院成人| 乱码一卡2卡4卡精品| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 少妇丰满av| 国产成人免费无遮挡视频| 久久久久久久大尺度免费视频| 女人久久www免费人成看片| 免费看a级黄色片| 国产精品三级大全| 人妻少妇偷人精品九色| 国产欧美日韩精品一区二区| 国产免费一级a男人的天堂| 一级片'在线观看视频| 日韩欧美精品免费久久| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 国产男女超爽视频在线观看| 高清日韩中文字幕在线| 热99国产精品久久久久久7| 别揉我奶头 嗯啊视频| 国产黄片美女视频| 精品国产三级普通话版| 欧美区成人在线视频| 国产伦理片在线播放av一区| 日本熟妇午夜| 亚洲成人精品中文字幕电影| 欧美一区二区亚洲| 最近2019中文字幕mv第一页| 久久精品国产a三级三级三级| 亚洲在久久综合| 国产一区二区在线观看日韩| 日日摸夜夜添夜夜爱| av黄色大香蕉| 欧美三级亚洲精品| 大片电影免费在线观看免费| 久久人人爽人人片av| 可以在线观看毛片的网站| 三级国产精品欧美在线观看| 最新中文字幕久久久久| 深爱激情五月婷婷| 热re99久久精品国产66热6| 中文资源天堂在线| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 超碰av人人做人人爽久久| 人妻系列 视频| 欧美人与善性xxx| 少妇人妻 视频| 精品久久久精品久久久| 亚洲av成人精品一区久久| 大话2 男鬼变身卡| 男女国产视频网站| 久久精品久久久久久久性| 亚洲最大成人中文| www.色视频.com| 简卡轻食公司| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 一级爰片在线观看| 中国美白少妇内射xxxbb| 成人黄色视频免费在线看| 国产av不卡久久| 在现免费观看毛片| 97在线人人人人妻| 身体一侧抽搐| 亚洲国产欧美在线一区| av女优亚洲男人天堂| kizo精华| 日本wwww免费看| 热99国产精品久久久久久7| 国产在线男女| 精品久久久久久久久亚洲| 亚洲精品亚洲一区二区| 国产黄片视频在线免费观看| 免费黄网站久久成人精品| 在线天堂最新版资源| 男女边吃奶边做爰视频| 婷婷色av中文字幕| 亚洲电影在线观看av| 亚洲av.av天堂| 亚洲国产精品成人综合色| 干丝袜人妻中文字幕| 国产日韩欧美在线精品| 九九在线视频观看精品| 高清日韩中文字幕在线| 在线 av 中文字幕| a级一级毛片免费在线观看| av在线观看视频网站免费| 嫩草影院新地址| 国产久久久一区二区三区| 插逼视频在线观看| 久久久国产一区二区| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 免费大片黄手机在线观看| av又黄又爽大尺度在线免费看| 久久久久国产精品人妻一区二区| 久久久久久久久久成人| 七月丁香在线播放| 免费在线观看成人毛片| 亚洲成色77777| 国产精品三级大全| 中文字幕制服av| 国产av码专区亚洲av| 一级a做视频免费观看| 一级黄片播放器| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 少妇人妻久久综合中文| 简卡轻食公司| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 亚洲精品成人久久久久久| 好男人视频免费观看在线| 可以在线观看毛片的网站| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 高清欧美精品videossex| 麻豆成人av视频| 国产成年人精品一区二区| 美女高潮的动态| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 亚洲精品乱久久久久久| 国产亚洲一区二区精品| 国产精品一区二区在线观看99| 国产av不卡久久| 国产精品蜜桃在线观看| 99精国产麻豆久久婷婷| 欧美另类一区| 欧美 日韩 精品 国产| 我的老师免费观看完整版| 日韩强制内射视频| 99热这里只有是精品50| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 校园人妻丝袜中文字幕| 欧美一级a爱片免费观看看| 久久国产乱子免费精品| 性插视频无遮挡在线免费观看| av在线老鸭窝| av播播在线观看一区| 午夜福利视频精品| 丝袜喷水一区| 欧美日韩在线观看h| 国产精品嫩草影院av在线观看| 日本熟妇午夜| 国产成人福利小说| 久久久久久久久久久丰满| 亚洲av国产av综合av卡| 丰满少妇做爰视频| 国产色婷婷99| 国产亚洲5aaaaa淫片| 欧美精品一区二区大全| 久久久久久国产a免费观看| 欧美 日韩 精品 国产| 午夜福利网站1000一区二区三区| 69av精品久久久久久| 99久久精品一区二区三区| 亚洲美女视频黄频| 国产视频内射| 国产午夜福利久久久久久| 亚洲,一卡二卡三卡| 亚洲人成网站高清观看| 在线观看av片永久免费下载| 亚洲精品影视一区二区三区av| av专区在线播放| 日本色播在线视频| 少妇人妻精品综合一区二区| 亚洲在久久综合| 美女国产视频在线观看| 99热全是精品| 久久久久久久久久久免费av| 日韩强制内射视频| 亚洲国产成人一精品久久久| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 最近手机中文字幕大全| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 国国产精品蜜臀av免费| 涩涩av久久男人的天堂| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 乱系列少妇在线播放| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 韩国av在线不卡| 永久免费av网站大全| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 十八禁网站网址无遮挡 | 国产探花极品一区二区| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 亚洲天堂国产精品一区在线| 深夜a级毛片| 亚洲精品成人av观看孕妇| 日本-黄色视频高清免费观看| 国产高清有码在线观看视频| 成人午夜精彩视频在线观看| av免费在线看不卡| 女人被狂操c到高潮| 欧美精品一区二区大全| 精品久久久久久久末码| 国产伦理片在线播放av一区| 精品午夜福利在线看| 亚洲美女搞黄在线观看| 久久99精品国语久久久| 国产老妇伦熟女老妇高清| .国产精品久久| 午夜亚洲福利在线播放| 日韩一区二区视频免费看| 亚洲国产av新网站| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 国产成人福利小说| 又爽又黄a免费视频| 少妇被粗大猛烈的视频| 国产69精品久久久久777片| 国产爱豆传媒在线观看| 在现免费观看毛片| 国产成人精品福利久久| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 麻豆成人av视频| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 黑人高潮一二区| 99热这里只有精品一区| 免费观看a级毛片全部| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 亚洲欧美日韩卡通动漫| 特级一级黄色大片| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 日韩,欧美,国产一区二区三区| 久久久精品94久久精品| 亚洲在线观看片| 久久久久久伊人网av| 国产久久久一区二区三区| 免费观看a级毛片全部| 国产精品一二三区在线看| 男女啪啪激烈高潮av片| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 干丝袜人妻中文字幕| 久久久午夜欧美精品| 少妇 在线观看| 久久久久久九九精品二区国产| 色婷婷久久久亚洲欧美| 精品熟女少妇av免费看| 婷婷色综合www| 欧美日韩综合久久久久久| av卡一久久| 免费av不卡在线播放| 性插视频无遮挡在线免费观看| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 黄色怎么调成土黄色| 内射极品少妇av片p| 99九九线精品视频在线观看视频| 久久亚洲国产成人精品v| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 午夜免费观看性视频| 各种免费的搞黄视频| videos熟女内射| 国产成人91sexporn| 午夜精品国产一区二区电影 | 啦啦啦在线观看免费高清www| 极品少妇高潮喷水抽搐| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 亚洲人成网站在线播| 国产一区二区三区av在线| 色视频www国产| 亚洲精品亚洲一区二区| 午夜爱爱视频在线播放| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 色婷婷久久久亚洲欧美| 成人毛片a级毛片在线播放| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 天堂中文最新版在线下载 | 久久久久久久大尺度免费视频| 日本午夜av视频| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 亚洲av成人精品一二三区| 国产成人精品一,二区| 亚洲国产欧美人成| 熟女av电影| 在线观看国产h片| 高清视频免费观看一区二区| 午夜亚洲福利在线播放| 亚洲国产日韩一区二区| 色播亚洲综合网| av福利片在线观看| 99久久精品国产国产毛片| 永久网站在线| 国产中年淑女户外野战色| 国产精品无大码| 99热这里只有精品一区| 日韩制服骚丝袜av| 在线观看人妻少妇| 国产男人的电影天堂91| 久热这里只有精品99| 国产高清国产精品国产三级 | 午夜精品一区二区三区免费看| 各种免费的搞黄视频| 免费少妇av软件| 夫妻午夜视频|