Множественные выравнивания были построены для seed белковых доменов семейства PF08716. Для выравнивания были использованы программы — MUSCLE, TCOFFEE и ClustalO. Сравнивались выравнивания TCOFFEE и MUSCLE, TCOFFEE и ClustalO с помощью программы сравнения множественного выравнивания MACHO, написанной студентами 2 курса (Гагарочкин Виталий, Масленников Всеволод и Нагорный Даниил). Далее результаты были проверены вручную в программе Jalview.
| № | TCOFFEE и MUSCLE | TCOFFEE и ClustalO |
|---|---|---|
| 1. | (1,44)=(1,44) | (1,44)=(1,44) |
| 2. | (47,66)=(47,66) | (47,66)=(47,66) |
| 3. | (68,72)= (68,72) | (79,89)=(79,89) |
| № | TCOFFEE и MUSCLE | TCOFFEE и ClustalO |
|---|---|---|
| 1. | (44,46)=(44,46) | (45,46)=(45,46) |
| 2. | (67,68)=(67,68) | (67,78)=(67,78) |
Ссылка на проект Jalview:
Скачать сами последовательности выравниваний:
До ~66 позиции все три программы (TCOFFEE, MUSCLE, ClustalO) дают одинаковое выравнивание. После ~66–68 начинаются различия. MUSCLE ближе к TCOFFEE, чем ClustalO: совпадение сохраняется в блоке 68–72, расхождение узкое (67–68). ClustalO сильнее расходится: совпадение сдвигается к 79–89, расхождение шире (67–78).
Были взяты белки из семейства 6nur, 6m71, 6xqb.
Ссылка на выравнивание PDBeFold:
📥 СКАЧАТЬ выравнивание PDBeFold
Ссылка на выравнивание TCoffee:
📥 СКАЧАТЬ выравнивание TCoffee
Выравнивания в формате Jalview:
📥 СКАЧАТЬ выравнивания Jalview
(59-171)=(59-171), (175-436)=(174-435), (440-657)=(438-655), (661-839)=(659-837)
1-58, 172-174
1184
1195
64,7%
64,1%
Исходя из полученных данных можно сделать вывод о том, что выравнивания, построенные этими способами, оказались схожи, так как процент одинаково выровненных колонок в структурном выравнивании оказался выше чем в выравнивании с использованием алгоритма TCoffee, можно сделать вывод о том, что и структурное, и программное выравнивания дают примерно одинаковый процент выровненных колонок. Оба выравнивания в равной степени отражают ход эволюции.
MUSCLE выравнивает последовательности в три стадии. Сначала она быстро оценивает, насколько последовательности похожи, — не выравнивая их, а просто считая общие короткие кусочки (k-меры). По этим оценкам строится дерево родства, и последовательности выравниваются по нему снизу вверх: ближайшие пары сливаются в профили, профили — в более крупные группы, пока не получится одно выравнивание. На второй стадии расстояния пересчитываются точнее — уже по готовому выравниванию, дерево перестраивается, и изменившиеся части выравниваются заново.
Третья стадия исправляет главный минус прогрессивного подхода — гэпы, вставленные на ранних шагах, уже нельзя убрать. MUSCLE раз за разом режет дерево по ветвям: каждое разрезание делит выравнивание на две половинки, которые заново выравниваются между собой. Если результат лучше (по сумме попарных оценок) — он принимается, если нет — откатывается. Цикл повторяется, пока улучшения не закончатся.