PSI-BLAST

Параметры поиска:
Учета особенностей аминокислотного состава нет (по умолчанию стоял composition-based statistics, но почемуто у тех студентов странички которых я посмотрел было написано "без учета")
Фильтрование областей низкой сложности (Low complexity) присутсвует.
E-value = 10
Number of Descriptions = 1000

	Кол-во	E-value лучшей находки	Название лучшей находки (ID )	% идентичности	Длина выравнивания
Всего находок	107 (или надо брать "Number of successful extensions"?)	5e-81	LGB1_LUPLU	100%	154
В бактериях (Bacteria)	32	1e-06	HMP_BORPE	27%	136
В Escherichia coli K-12	0
В животных (Metazoa)	25	3e-06	NGB_BRARE	25%	141
В человеке	2	6.2	CRNL1_HUMAN	28%	78 (что такое Length=848)

Результаты существенно отличаются от результатов других студентов, разобраться почему - неудалось... У человека 2 гомолога, у Кишечной палочки обнаружить гомологов не удалось.

Номер итерации	Бактерии		Животные		Характеристика лучшей находки среди белков
	Бактерии		Животные		Escherichia coli, K-12				Homo sapiens sapiens
	Кол-во	Новые	Кол-во	Новые	Название	E-value	% идентичности	Длина выравнивания	Название	E-value	% идентичности	Длина выравнивания
1	21	+21	5	+5					CRNL1_HUMAN	6.2	28%	78
2	38	+17	86	+81	HMP_ECOLI	3e-42	20%	154	NGB_HUMAN	3e-27	22%	135
3	38	0	832	+751	HMP_ECOLI	3e-57	20%	154	HBG2_HUMAN	3e-29	18%	147
4			842	+10					HBG2_HUMAN	2e-52	17%	153
5			842	0					HBB_HUMAN	4e-55	15%	153

Для решения каких задач нужно использовать PSI-BLAST?
Psi-blast надо использовать для поиска долеких гомологов. Т.к. в последующих итерациях он использует находки предыдущей, для корректировки профиля PSSM. В итоге поиска найдено гораздо больше гомологов чем blastpом.
Что представляет собой первая итерация PSI-BLAST?
Первая итерация Psi-blast полностью аналогична работе blastр.
Что удалось найти, по Вашему мнению, в результате упражнения №2?
Удалось найти большое число гомологов, все они являются переносчиками кислорода.
Что происходило с "лучшими находками" на разных итерациях? Предложите объяснения.
Лучшие находки меняются. Это связанно с изменением весов замен на каждой следующей итерации
Возможны 2 стратегии. Первая состоит в том, чтобы на каждой итерации вести поиск по всем организмам. Вторая состоит в том, чтобы после первой итерации отфильтровать находки по интересному для Вас таксону, и затем запустить следующие итерации. Какие отличия можно ожидать в результатах?
При поиске по по данному таксону менее целесообразен, т.к. при этом уменьшается количество последовательностей и соответсвенно уменьшается e-volue т.е. большее число белков (среди которых могут быть и не гомологи) будет учтено и соответственно упадет точность, кроме того, если считать что все находимые белки точно гомологи (а мы работаем в таком приближении) то чем больше группа для составления профиля, тем больше (и/или точнее) будет находок.
Не нашел где взять профиль PSSM.