Глобальное и локальное выравнивание аминокислотных последовательностей

Матрицы переходов

Глобальное выравнивание

Здесь представлено выравнивание двух последовательностей. Первая состоит из первых 4-х аминокислотных остатков белка CAN_ECOLI. Вторая (из 5 остатков) получена следующим образом: в первой последовательности были произведены две замены и одна вставка (все произвольно, по желанию создателя).

M	—	K	D	I
.		\|	\|	.
F	S	K	D	G

Глобальное выравнивание было построено по данным матрицы переходов. Параметры матрицы: вес совпадения = 2, вес замены = –1, штраф за делецию = –2. В результате вес выравнивания последовательностей MKDI и FSKDG равен 0.

Локальное выравнивание

Здесь мы видим локальное выравнивание таких последовательностей: 1) первые 9 аминокислотных остатков белка CAN_ECOLI: MKDIDYLIS и 2) остатки 2, 3, 7, 8, 9 белка CAN_ECOLI: KDLIS.

Субоптимальное выравнивание

K D L I S

| | | .

K D – I D

Оптимальное и субоптимальное выравнивания были построены по данным представленной ниже матрицы переходов. Параметры матрицы: вес совпадения = 2, вес замены = –1, штраф за делецию = –2. Выделены участки локального сходства. Полученный вес оптимального выравнивания равен 6, субоптимального — 3.

Влияние параметров на глобальное выравнивание

Для белка CAN_ECOLI и последовательности, "склеенной" из его двух небольших участков, программой Needle были построены глобальные выравания при следующих параметрах:

Matrix: EBLOSUM62
Gap_penalty: 10.0
Extend_penalty: 1.0

Length: 220
Identity: 9/220 ( 4.1%)
Similarity: 11/220 ( 5.0%)
Gaps: 205/220 (93.2%)
Score: 47.0

Matrix: EBLOSUM62
Gap_penalty: 1.0
Extend_penalty: 1.0

Length: 220
Identity: 10/220 ( 4.5%)
Similarity: 13/220 ( 5.9%)
Gaps: 205/220 (93.2%)
Score: 58.0

Как мы видим, представленные выше выравнивания отличаются наличием гэпов во втором из них. Это обусловлено тем, что за них второе выравнивание "платит" гораздо меньше, чем первое, получая при этом "дополнительные баллы", добавляя еще одну пару совпадающих и пару родственных аминокислотных остатков. Вес второго выравнивания при этом получается больше.
Но ни второе выравнивание, ни, тем более, первое не показывают, какие именно кусочки белка CAN_ECOLI были взяты из его последовательности. Поэтому я построила еще одно выравнивание (ниже). Его параметры были взяты таким образом, чтобы даже при большом штрафе за открытие делеции (который необходим, так как иначе аминокислотные остатки "встанут не на свое место") программа делала большие вставки, для чего уменьшается штраф за продолжение делеции.

Matrix: EBLOSUM62
Gap_penalty: 10
Extend_penalty: 0.1

Length: 220
Identity: 15/220 ( 6.8%)
Similarity: 15/220 ( 6.8%)
Gaps: 205/220 (93.2%)
Score: 69.6

На всякий случай: Gap_penalty=Штраф_за_открытие_делеции, а Extend_penalty=Штраф_за_продолжение_делеции.

На главную страницу семестра