trzeci_beamer.pdf

Bioinformatyka

III.Dopasowania(alignment’y)sekwencji.

dr Marcin Goł¦biewski

Zakład Biotechnologii,

Wydział Biologii i Nauk o Ziemi,

Uniwersytet Mikołaja Kopernika,

Toru«

MarcinGoł¦biewskiPh.D. BioinformatykaWykładI

Wst¦p

Najprostszy rodzaj analizy sekwencji polega na stwierdzeniu, czy

dwie sekwencje s¡ do siebie podobne. Na ogół analiza taka

rozbijana jest na dwa etapy:

dopasowanie do siebie sekwencji ( konstrukcja alignment’u )

ocena, czy alignment jest wynikiem rzeczywistego

podobie«stwa, czy przypadku

Ten rodzaj analizy jest obecnie jednym z kluczowych zada«

bioinformatyki - na tym polega przeszukiwanie baz sekwencji.

Dla stwierdzenia podobie«stwa sekwencji kluczowe s¡

1 dobór typu alignmentu

2 wybór parametrów (macierzy wagowej i kar za przerwy)

3 algorytm konstruuj¡cy alignment

4 metoda oceny statystycznej istotno±ci dopasowania

MarcinGoł¦biewskiPh.D. BioinformatykaWykładI

Cotojestalignment?

Niech A b¦dzie alfabetem (np. A = { A , T , G , C } dla sekwencji

nukleotydowej) z którego pochodz¡ symbole w dwóch zbiorach X i

Y o liczno±ciach odpowiednio n i m ( i = 0 , 1 ... n , x i 2A i

j = 0 , 1 ... m , y j 2A ).

Zbiory te nazywamy sekwencjami .

Alignment’em sekwencji X i Y nazywamy uporz¡dkowany

zbiór par P l =( x i l , y j l ) , takich, »e 8 li l > i l − 1 ^ j l > j l − 1 .

i=01234g 5(g=2)

x=ATGCA--A

y=A-GCATTA

j=0g123456(g=1)

P l =( x 0 , y 0 ) , ( x 2 , y 1 ) , ( x 3 , y 2 ) , ( x 4 , y 3 ) , ( x 5 , y 6 )

MarcinGoł¦biewskiPh.D. BioinformatykaWykładI

Scorealignmentu

Ocen¡ ( score ) alignment’u nazywamy liczb¦

S = P l W ( P l )+ P g GP ( g ) , gdzie W ( P l ) jest tzw. macierz¡

wagow¡ weight matrix ), natomiast GP ( g ) jest funkcj¡

wa»¡c¡ przerwy w zale»no±ci od ich długo±ci ( gap penalty ).

Alignment o najwy»szym mo»liwym score (przy danej

macierzy wagowej i funkcji wa»¡cej przerwy) nazywamy

alignment’em optymalnym .

MarcinGoł¦biewskiPh.D. BioinformatykaWykładI

Alignmentznacz¡cyvsnieznacz¡cy

Je»eli zało»ymy, »e alignment jest biologicznie znacz¡cy,

odpowiada to stwierdzeniu, »e poszczególne dopasowane

pozycje w sekwencjach powstały na drodze ewolucji z

jednej sekwencji “przodka”. Niestety, nie ka»dy

alignment optymalny w sensie najwy»szego score jest

alignment’em znacz¡cym biologicznie .

Traktowanie score jako wielko±ci addytywnej zakłada, »e

poszczególne pozycje w alignment’cie s¡ od siebie

niezale»ne - czyli ewoluowały niezale»nie. Zało»enie to jest

fałszywe, jednak z dobrym przybli»eniem mo»e by¢ stosowane

w przypadku DNA i białek, nie daje si¦ natomiast stosowa¢ do

RNA.

MarcinGoł¦biewskiPh.D. BioinformatykaWykładI

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika: