Отчёт по практикуму 11
Практикум 11 продолжает тему выравниваний. В нём появляются множественные выравнивания белков, а так же локальные выравнивания.
Сравнение выравниваний гомологичных и негомологичных белков
В первом задании нужно было выбрать по пять пар гомологичных и негомологичных белков из протеомов кишечной палочки (Escherichia colistrain K12) и сенной палочки (Bacillus subtilis strain 168). Для каждой пары с помощью команд water и needle в EMBOSS были построены выравнивания — локальное и глобальное.
Всю информацию о взятых белках и характеристиках полученных выравниваний можно узнать в отчётной таблице.
В таблице прежде всего в глаза бросается разница в покрытии для локальных выравниваний гомологичных и негомологичных белков. Если в случае гомологичности это, как правило, более 90 %, то в других парах белков, близких по длине, покрытие редко достигает 90 % суммарно для двух белков (нередко для одного из них величина значительно больше, чем для второго). Позволяет судить о гомологичности и процент идентичных аминокислот. Для выравниваний гомологов он часто выше 50 % — и почти всегда больше 40 %, — в то время как для негомологичных белков идентичность приближается к максимальным величинам около 30 % в локальных выравниваниях.
Поиск отличий в парных выравниваниях одних и тех же белков, построенных разными программами
Для второго задания был взят белок с мнемоникой функции PGTB2 (рекомендованное полное название Geranylgeranyl transferase type-2 subunit beta) из организмов Homo sapiens, Bos taurus, Rattus norvegicus, Arabidopsis thaliana, Saccharomyces cerevisiae, Schizosaccharomyces pombe, Dictyostelium discoideum.
Сперва было построено глобальное множественное выравнивание этих последовательностей. Для этого была использована программа 'Probcons with Defaults' из JalView. Результат сохранён в виде проекта JalView. После было оставлено только две последовательности — для S. cerevisiae, A. thaliana. Для этого выравнивание было оценено визуально, а также с помощью построения дерева последовательностей программой JalView по матрице весов замен BLOSUM62 (нужно было выбрать не слишком близкие последовательности). К выравниванию, полученному из множественного, были добавлены результаты выполнения needle и water. Между этими последовательностями и искались различия. Выдача needle и water оказалась идентичной, а вот с множественным выравниванием она не совпала. Результат представлен на рис. 1–3. Изображения получены с помощью JalView (второй проект).
Итак, приведённые отличия свидетельствуют, что оптимальность выравнивания может зависеть от ситуации (и алгоритма определения оптимальности). Отсутствие разницы между needle и water неудивительно, ведь алгоритмы схожи и используют одну и ту же матрицу замен. В случае множественного выравнивания же лучше видны консервативные остатки, и больше шанс их правильного позиционирования вблизи гепов. И всё-таки необходимо признать, что для близких последовательностей отличия работы алгоритмов невелики.