Учебный сайт Смирновой Виктории

1. Результаты поиска гомологов белков с помощью PSI-BLAST:

   ID белка	AC белка	Число итераций	Для первой итерации			Для последней итерации
   			Число находок выше порога (0,005)	Худшее E-value выше порога	Лучшее E-value ниже порога	Число находок выше порога (0,005)	Худшее E-value выше порога	Лучшее E-value ниже порога
   MINC_ECOLI	P18196	5 (не сходится)	126	0.004	0.005	239	0.003	0.007
   SSRP_ECOLI	P0A832	2	449	3e-10	5.0	449	3e-10	5.0
   NUSB_ECOLI	P0A780	4	327	0.003	0.008	388	5e-07	0.017
   GLUQ_ECOLI	P27305	5 (не сходится)	802	0.004	0.006	3556	0.005	0.005

   
   В сошедшихся результатах разница между худшим E-value выше порога и лучшим E-value ниже порога с каждой итерацией возрастает - т. е. все оставшиеся белки далеки от выбранных. Там же, где результаты не сошлись, эта разница часто остается маленькой, т. е. еще возможно найти белки, сходные с отобранными, поэтому и нет сходимости. Также поиск часто не сходится, если в какой-то момент над порогом проходит новая последовательность, которая "влечет" за собой много новых последовательностей, которые не подходили раньше. Так происходит, например, в случае MINC_ECOLI.

   Я так же проследила за e-value моего белка (GLUQ_ECOLI) и белка SYQ_NEIMA (чуть выше порога при первой итерации):

   № итерации	GLUQ_ECOLI	SYQ_NEIMA
   1	2e-175	0.003
   2	2e-134	3e-143
   3	3e-112	1e-110
   4	2e-102	1e-65
   5	2e-71	5e-45

   Как видно, за счет отбора e-value лучшей находки возрастает, а значение e-value средней находки резко уменьшилось после первой итерации, значительно приблизившись к значению e-value лучшей находки (т. к. после первой интерации BLAST стал сравнивать с множественным выравниванием, в котором учитывалась и средняя находка), а затем стало возрастать вместе с лучшей.

2.   При изменении порога на 0.001 поиск по первому белку сошелся уже со второй итерации. При уменьшении величины неподошедшего порога поиск не сходится. Для моего белка (GLUQ_ECOLI) поиск сходится при пороге 10^-6.
   PSI-BLAST ищет белки, подходящие к профилю, составленному по построеному при предыдущих итерациях множественному выравниванию. Каждый новый белок вносит поправки в это выравнивание, и на следующем этапе под него могут подойти еще новые белки. Меньший порог позволяет охватить все такие белки за несколько итераций (в т. ч. за 2), в то время как при большем пороге может пройти очередной белок, который, изменяя профиль, влечет за собой множество других белков. При уменьшении порога можно избежать попадания этого белка в список, и поиск завершится.