В данной работе
были исследованы различия множестенные выравнивания белков EF1B_YEAST, EF1B_DICDI, EF1B_HUMAN с помощью трех разных программ: Muscle, Mafft и T-Coffee соответственно.
Ниже приведена ссылка на проект в формате Jalview и скриншоты некоторые различий в выравниваниях.
Отличие 1:
Что интересно, отличие в выравниваниях можно заметить уже в самом начале. MET(1) в выравнивании Tcoffee гомологичны, а в выравниваниях Muscle и Mafft MET(1) YEAST и HUMAN гомологичен PRO(2) DICDI. Далее в Mafft и Muscle гомологичны ALA(2), SER(3) и GLY(2), а в Tcoffee SER(3) HUMAN негомологичен ни одной аминокислоте.
Отличие 2:
В данном случае Tcoffee считает ALA(44), ALA(45) и PRO(44) гомологичными. В выравниваниях Mafft и Muscle ALA(44) YEAST гомологичен LYS(50) и ASP(48), а аминокислоты, гомологичной ALA(45) и PRO(44), нет, то есть здесь открывается гэп.
Отличие 3:
Можно наблюдать уникальное различие. Длинный гэп по Muscle занимает промежуток от PRO(66) до ALA(67), от VAL(75) до THR(76), а в HUMAN в данном случае гэпа нет. В Mafft гэп находится между ALA(71) и ALA(72), ALA(85) и ALA(86), в HUMAN гэпа нет. В Tcoffee гэп нахоидится между ALA(68) и SER(69), GLU(77) и THR(78), а в HUMAN также гэпа нет. Таким образом, от 74 колонки до 96 только 1 полностью консервативный столбец: 86, где расположен только негомологичный никому ASN(57). В остальных столбцах можно заметить большие или малые, но различия.
Вывод:
По итогам работы сложно выделить определенно лучшее выравнивание. Можно лишь с большей уверенностью сказать, что алгоритмы выравнивания по Mafft и Muscle более схожи друг с другом, чем с Tcoffee.
Учебные реалии, или список семестров;
© Daniel Igumnov, 2018