"Глобальное и локальное выравнивание аминокислотных последовательностей"
Работа с программами GeneDoc, Excel, Needle, Water и Matcher.
Часть1. Матрица переходов.
Последовательности для глобального выравнивания: seq1:KLNGS, seq2:LNG.
Последовательности для локального выравнивания: seq1:RHPLVMGNW, seq2:HPGNW.
Параметры при построении матрицы переходов: цена делеции -2, цена замены -1, цена совпадения +2.
Вес глобального выравнивания равен 2, вес оптимального локального выравнивания равен 6 , вес субоптимального локального выравнивания равен 4.
матрица локального выравнивания
матрица глобального выравнивания
Часть 2. Поиск участков локальной гомологии.
Последовательности использованные при локальном выравнивании:
(1)MRHPLVMGNWKLNGSRHMVHELVSNLRKELAGVAGCAVAIAPPEMYIDMAKREAEGSHIM
LGAQNVDLNLSGAFTGETSAAMLKDIGAQYIIIGHSERRTYHKESDELIAKKFAVLKEQG
LTPVLCIGETEAENEAGKTEEVCARQIDAVLKTQGAAAFEGAVIAYEPVWAIGTGKSATP
AQAQAVHKFIRDHIAKVDANIAEQVIIQYGGSVNASNAAELFAQPDIDGALVGGASLKAD
AFAVIVKAAEAAKQA
(2)VMGNWKLNGSKADAFAVIVK
Последовательнось (1) - последовательность белка Triosephosphate isomerase(P04790), TPIS_ECOLI
Последовательность (2)-последовательность составленная из двух участков(6-15 и 238-247 ) последовательности (1)
Выравнивания:
1)
VMGNWKLNGSR 10 TPIS_E
VMGNWKLNGSK 10 seq3
2)
KTQGAAAFEGAVI 160 TPIS_E
KLNGSKADAFAVI 10 seq3
В первом случае identity 90.9%, similarity 100.0%. Во втором случае identity 46.2%, similarity 53.8%
Часть 3. Влияние параметров на глобальное выравнивание.
Ниже приведены два выравнивания одних и тех же последовательностей, сделанных программой для построения глобальных выравниваний "needle" со следующими параметрами:
1.) В первом случае штраф за открытие делеции 10, штраф за продолжение делеции 1, матрица для построения выравнивания BLOSUM62.
2.) Во втором случае штраф за открытие делеции 1, штраф за продолжение делеции 1, матрица для построения выравнивания BLOSUM80.
Можно заметить, что в первом случае выравнивание состоит всего из меньшего числа кусков, чем во втором случае. Это объясняется большим gapopen penalty в первом случае. Также можно заметить, что с повышением identity в матрице BLOSUM80 резко возрастает score, что может повлиять на биологическую значимость полученного выравнивания.