Подобные инструменты для геномной ДНК

Анализ геномной ДНК имеет ряд особенностей: присутствие экзонов и интронов; присутствие (в ряде случаев) ошибки секвенирования или полиморфизмов; сравнение между близкими видами. С их учетом разработаны инструменты, которые включают:

MegaBLAST на сервисе NCBI http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi (среди алгоритмов раздела nucleotide blast) — очень быстрый, использует очень большой размер слов (W=28), для выравнивания длинных, близкородственных последовательностей;

BLAT (BLAST-подобный инструмент выравнивания) http://genome.ucsc.edu. BLAT анализирует в целом базу данных геномных DNA в словах, затем ищет их по запросу. Это зеркальное изображение стратегии BLAST.

SSAHA http://www.ensembl.org в Ensembl использует подобную BLAT стратегию.

Парное выравнивание последовательностей — это процесс сопоставления двух последовательностей с тем чтобы достичь максимального уровня идентичности (и консервативности, в случае аминокислотных последовательностей) с целью оценки степени подобия и возможной гомологии.

Гомология — подобие, объясняемое происхождением от общего предка. При этом исходную структуру (т.е. самого предка) часто бывает трудно определить, поскольку в ходе смены поколений она последовательно видоизменялась.

Типы гомологов:

Ортологи — гомологичные последовательности в различных видах, которые произошли от общего гена в ходе видообразования.

Паралоги — гомологичные последовательности внутри одного вида, которые возникли путем дупликации.

Подход к определению подобия состоит в выстраивании последовательностей в линию, одну над другой, и вставке дополнительных знаков (пропусков) до тех пор, пока знаки в соответствующих позициях обеих строк не придут в соответствие.

Общие подходы для парного выравнивания:

• * выбор двух последовательностей
• * выбор алгоритма, который генерирует оценку выравнивания
• * выбор разрешения гэпов
• * оценка степени сходства
• * выравнивание может быть глобальным или локальным
• * оценка вероятности, что выравнивание произошло случайно

Глобальное выравнивание — поиск подобия последовательностей по всей их длине (с помощью алгоритма NeedlemanWunsch). Наиболее подходит для последовательностей с сильным подобием и приблизительно одинаковой длиной. Алгоритм максимизирует число совпадений знаков по всей длине последовательности.

Локальное выравнивание — поиск подобия только в пределах некоторой части последовательности (с использованием алгоритма Smith-Waterman). Показывает локальные совпадения с наивысшим счетом между двумя последовательностями, дает более значимые совпадения, чем таковые при глобальном выравнивании. Подходит для последовательностей, которые существенно отличаются по длине или составу и имеют общую консервативную область.

Методы парного выравнивания:

Алгоритмы Needleman-Wunsch, Smith-Waterman являются алгоритмами метода динамического программирования, когда сравнивается каждая пара знаков. Такое выравнивание содержит совпадающие и несовпадающие знаки, пропуски, которые размещены так, чтобы число совпадений было максимальным. Полученные выравнивания зависят от выбранной системы сравнения пар знаков, назначения штрафов за пропуски.

Точечный метод (dot plot) — построение точечного графика выравнивания двух последовательностей является визуальным подходом. Сравниваемые последовательности откладываются на Х и У осях диаграммы. В клетках, где соответствующие основания/остатки на двух осях совпадают, ставится точка. Диаграмма содержит как случайные точки, так и центральную диагональ (место наибольшей плотности точек — области наибольшего подобия). последовательность белок нуклеиновый гомолог Методы слов (k-кортежей) определяют короткие отрезки — слова, объединяя их далее в выравнивание методом динамического программирования. Эти методы быстры и оптимальны для поиска в крупных базах данных, внедрены в средствах поиска данных FASTA и BLAST. Алгоритмы данных программ эвристические, основаны на эмпирических методах машинного программирования (решение находится по установленным опытным путем правилам и используется обратная связь для уточнения результата). FASTA и BLAST реализуют в основном методы поиска локального подобия, которые тяготеют к обнаружению коротких идентичных отрезков, в сумме дающих полное выравнивание.