Практикум 9
Проект Jalview (первые шесть заданий без выравниваний выравниваний)
Задание 1
Метод главных компонент выдал неверный результат ( показал что самые различающиеся последовательности MACCJ и STAAC, хотя в прошлом практикуме было выяснено, что они самые схожие). Поэтому я использовал опцию Remove Radundancy (порог 39), в результате чего остались две наименее схожие последовательности (окошко pair_from_mul).
Задание 2
Рис 1. Множественное выравнивание
.png "http://kodomo.fbb.msu.ru/~vladislaw_aesc/term2/pr9/task2(multiple).png")
Рис 2. Парное выравнивание без пустых колонок
.png "http://kodomo.fbb.msu.ru/~vladislaw_aesc/term2/pr9/task2(pair).png")
Задание 4
Я построил глобальное выравнивание с помощью needle со стандартными параметрами( матрица весов замен [по умолчанию BLOSUM62], gap open [= 10], extension [= 0.5]). Выравнивание.
Рис 3. Глобальное выравнивание со стандартными параметрами
Я построил локальное выравнивание с помощью water со стандартными параметрами( матрица весов замен [по умолчанию BLOSUM62], gap open [= 10], extension [= 0.5]). Выравнивание.
Рис 4. Локальное выравнивание со стандартными параметрами
Теперь то же самое, но в глобальном выравнивании уменьшил штраф за открытие гепа, а в локальном штраф за продолдолжение.
Рис 4. глобальной выравнивание с измененными параметрами
При изменении штрафа за открытие гепа глобальное выравнивание сильно изменилось. появилось больше Identities, но качество выравнивания сильно упало. Его нельзя считать достоверным, потому что программа, строя его, исходила только из того, чтобы сделать как-раз таки больше Identities.
Рис 5. Локальное выравнивание с измененными параметрами
В итоге новое локальное выравнивание отличается от старого только в конце. Увеличилась длина выравнивания за счет того, что конце добавился один блок( он появился за счет добавления нескольких гепов в одну из последовательностей).
Задание 5
Взял свой гипотетический белок и аспартатаминотрансферазу. Сделал глобальное и локальное выравнивания.
Рис 6. Глобальное выравнивание заведомо негомологичных последовательностей.
Рис 7. Локальное выравнивание заведомо негомологичных последовательностей.
Задание 7
Сравнил парное выравнивание, полученное из глобального с парными выравниваниями, полученными программами. Не совпало ни одно.
Рис 8.1. Парное из множественного и глобальное со стандартными параметрами.
Рис 8.2. Парное из множественного и глобальное с измененными параметрами.
Рис 8.3. Парное из множественного и локальное со стандартными параметрами.
Рис 8.4. Парное из множественного и локальное с измененными параметрами.
Рис 8.5. Пример участка с различиями из рис 8.4.
На рисунке 8.5 показан участок 20-70 в котором различающиеся колонки 30-58, а по бокам от него совпадающие колонки. Кроме этого на рисунке 8.4 можно увидеть еще участок различия: 79-91. Всего различающихся колонок - 52
Задание 8
1. В хороших выравниваниях процент идентичных колонок и колонок со сходными остатками выше, чем в плохих. Плохие выравнивания заведомо не гомологичны, а значит все идентичные колонки будут вероятнее всего случайными и программа будет стремиться повысить число таких случайных совпадений количеством гэпов. За счет этого гэпов в плохих выравниваниях больше чем в хороших
2. При построении парного выравнивание программами (needle, water) процент идентичных колонок больше, тем в парном выравнивании из множественного. Объясняется это тем, что программа при построении парного выравнивания пытается получить максимальный score и не берет в расчет гомологию аминокислот, при том последовательности всего две. Множественное выравнивание достовернее, потому что пр наличии многих последовательностей можно с большей уверенностью судить о гомологии аминокислот.
3. Судить какое выравнивание лучше, глобальное или локальное сложно. Локальное выравнивание может пренебречь идентичными колонками, если придется ставить много гэпов, но из этого можно предположить, что чем короче выравнивание, тем менее вероятно, что последовательности гомологичны. Глобальное же выравнивание будет менее достоверным, на мой взгляд, потому что будет стремиться получить максимальный score, раз отбросить начало или конец последовательностей нельзя, а значит и сложнее судить о гомологии
4.Множественное выравнивание определенно лучше парного. Вероятность случайных совпадений в парном выравнивании гораздо выше, чем во множественном, в котором она уменьшается с ростом количества последовательностей. А значит множественное выравнивание позволяет более точно судить о гомологии последовательностей.