Практикум №9

Комментарии к выравниваниям:

Параметры выравнивания

• Глобальное: идентичность 61.3%, сходство 74.8%, гэпы 14, индели 6
• Локальное: идентичность 61.6%, сходство 74.9%, гэпы 13, индели 5, покрытие ~99% у обоих

• Белки гомологичны по всей длине (покрытие ~98%).
• Локальное и глобальное выравнивания дают очень близкие результаты.
• Небольшая разница в числе гэпов и инделей (14→13, 6→5) связана с тем, что локальное выравнивание может «отбросить» несколько неконсервативных концевых участков.
• Информативность локального выравнивания не выше, чем глобального, так как белки глобально гомологичны.

Параметры

• Глобальное: идентичность 47.3%, сходство 67.4%, гэпы 9, индели 6
• Локальное: идентичность 48.2%, сходство 69.3%, гэпы 4, индели 3, покрытие ~97%

• Белки гомологичны почти по всей длине (покрытие >96%).
• Локальное выравнивание даёт чуть более высокую идентичность, так как оно исключает несколько плохо выравнивающихся участков (гэпов стало меньше: 9→4).
• Возможно, некоторые консервативные участки, сопоставленные в локальном выравнивании, в глобальном были «раздвинуты» вставками (инделями) для сохранения общей структуры.
• Локальное выравнивание здесь незначительно информативнее, но глобальное тоже хорошо отражает гомологию.

Параметры

• Глобальное: идентичность 42.5%, сходство 55.5%, гэпы 433, индели 17
• Локальное: идентичность 43.7%, сходство 57.0%, гэпы 396, индели 14, покрытие ~98%

• Белки не гомологичны по всей длине (особенно у Bacillus coverage 82.8% против 93.1% у E. coli).
• В них есть гомологичные участки (вероятно, консервативные домены), но большие негомологичные вставки или хвосты.
• Локальное выравнивание значительно информативнее глобального, так как оно не пытается принудительно сопоставлять длинные негомологичные участки, что видно по огромному числу гэпов в глобальном варианте (433 против 396).
• Пара букв, сопоставленных локально, но не глобально: это характерно для консервативных мотивов, которые в глобальном выравнивании были «разорваны» длинными вставками. Алгоритм Needleman-Wunsch (глобальный) вынужден растягивать выравнивание на всю длину, вставляя много гэпов, в то время как Smith-Waterman (локальный) может выделить только общие домены.

• Для глобально гомологичных белков (EFG) оба метода дают схожий результат, и глобальное выравнивание вполне информативно.
• Для умеренно дивергировавших белков (FTSZ) локальное выравнивание чуточку лучше, но разница не критична.
• Для белков с доменной структурой и большими вставками (RPOB) локальное выравнивание значительно полезнее, так как оно выявляет функционально значимые консервативные участки и не маскирует их огромным числом гэпов.

Были выбраны белки MGT5_ECOLI (A5A616) и FLIQ_BACSU (P35535)

Комментарии к выравниваниям неродственных белков:

• Идентичность 2.7% — это крайне низкое значение, не превышающее уровень случайного совпадения.
• Огромное количество гэпов (100) свидетельствует о том, что алгоритм вынужден вставлять пропуски практически на каждом шаге, чтобы хоть как-то сопоставить последовательности по всей длине.
• Такой результат биологически бессмысленен и указывает на отсутствие эволюционного родства между белками.

• Идентичность 33.3% резко выше, чем в глобальном случае. Это означает, что в последовательностях есть небольшой участок (Coverage 1 = 48.3%, Coverage 2 = 16.9%), который случайно оказался похожим.
• Однако такой «гомологичный» участок, скорее всего, является артефактом — например, коротким общим мотивом, который встречается во многих белках (связывание нуклеотидов, ионы металлов), но не свидетельствует о родстве.
• Отсутствие гэпов говорит о том, что найденный фрагмент выровнялся без вставок, но его малая длина и низкое покрытие второго белка (всего 16.9%) делают вывод о гомологии недостоверным.

• Локальное выравнивание не спасает ситуацию — оно просто нашло случайно сохранившийся короткий фрагмент, который может ввести в заблуждение.
• Глобальное выравнивание честно показало, что белки не имеют общей структуры.
• Правильная интерпретация: пара является неродственной, и ни один из методов не должен использоваться для утверждения гомологии.

Всего с функцией EFG в Swiss Prot нашлось 882 белка. Сделаем множественное выравнивание для 7 из них: EFG_STRM5, EFG_RHILO EFG_FRATO, EFG_BUCAS EFG_BIFAO EFG_BACSU EFG_ECOLI.

Был создан файл в формате .txt со списком белков. Затем с помощью команды seqret мы получили файл со всеми аминокислотными последовательностями этих белков в формате .fasta. Затем, с помощью команды emma -sequence proteinsEFG.fasta -outseq final.fasta мы получили файл с выравниванием и раскрасили его по проценту идентичности в Jalview. Файл можно посмотреть по ссылке

📥 ОТКРЫТЬ проект Jalview

Все белки имеют достаточно большие консервативные участки: 17-37, 88-113, 271-281 и многие другие). Несмотря на неполное сходство белковых последовательностей, можно сказать, что белки гомологичны на основании большого сходства последовательностей.