Алгоритм Нидельмана - Вунша

Создала Excel-книгу "matrix.xls" , в ней построила схему переходов глобального выравнивания (вес совпадения = 2, вес замены = –1, штраф за гэп = –2.) для следующих последовательностей: первых 4-х остатков моего белка, последовательности из 5 букв (первые 4 остатка моего белка с двумя заменами и в произвольном месте вставленной дополнительной буквой).

Оптимальный путь выделен голубым цветом.

Выравнивание, соответствующее оптимальному пути:

AMILQ
_MSYQ

Вес выравнивания равен 0.

Наблюдения: при помощи алгоритма Нидельмана - Вунша можно получить оптимальное выравнивание, однако это не удобно для длинных последовательностей.

Алгоритм Смита-Ватермана

В файле matrix.xls вставила в книгу новый лист "local" и на нем создала схему переходов для локального выравнивания тех же последовательностей (алгоритм Смита - Ватермана). Наблюдения:выравнивания моей последовательности не получилось, так как две аминокислоты, которые совпадали оказались расположены на слишком большом расстоянии. Постоянно значения уходили в минус и выравнивание приходилось обнулять. Поэтому формально у меня получилось два наилучших локальных выравнивания по одной аминокислоте. Локлального выравнивания для двух данных последовательносткй не существует.