Практикум 11

Практикум 11. Выравнивание последовательностей

1. Глобальное парное выравнивание гомологичных белков

Файлы с белками кишечной и сенной палочки были созданы командами:

infoseq sw:*_ECOLI -only -name -nohead -out ECOLI.txt

infoseq sw:*_BACSU -only -name -nohead -out BACSU.txt

Пары с совпадающими мнемониками были выбраны командой linux:

cut -f 1 -d '_' ECOLI.txt BACSU.txt | sort | uniq -d >> mnems.txt

Для дальнейшего анализа было выбрано 3 пары белков с мнемониками: APT, EFG, FRLB.

Рекоммендованное название белка было определено командой:

entret sw:<protein_id> -filter | grep ^DE

Рекоменованные названия для белка с мнемоникой FRLB отличаются для кишечной и сенной палочки. В таблице указано название для кишечной палочки, название для сенной: Fructosamine deglycase FrlB.

**Таблица 1.** *Характеристики глобального парного выравнивания трёх пар белков*
Protein Name	ID 1	ID 2	Score	% Identity	% Similarity	Gaps	Indels
Adenine phosphoribosyltransferase	APT_BACSU	APT_ECOLI	441.5	50.3%	61.2%	13	3
Elongation factor G	EFG_BACSU	EFG_ECOLI	2156.0	61.3%	74.8%	14	2
Fructoselysine 6-phosphate deglycase	FRLB_BACSU	FRLB_ECOLI	365.0	28.3%	42.9%	54	9

2. Локальное парное выравнивание гомологичных белков

**Таблица 2.** *Характеристики локального парного выравнивания трёх пар белков*
Protein Name	ID 1	ID 2	Score	% Identity	% Similarity	Gaps	Indels	Coverage 1	Coverage 2
Adenine phosphoribosyltransferase	APT_BACSU	APT_ECOLI	450.0	56.2%	66.7%	0	0	95.3%	88.5%
Elongation factor G	EFG_BACSU	EFG_ECOLI	2158.0	61.6%	74.9%	13	1	99.3%	99.4%
Fructoselysine 6-phosphate deglycase	FRLB_BACSU	FRLB_ECOLI	365.5	29.7%	45.8%	34	7	96.6%	90.9%

3. Результат применения программ выравнивания к неродственным белкам

**Таблица 3.** *Характеристики глобального и локального выравнивания пары неродственных белков*
Program	ID 1	ID 2	Score	% Identity	% Similarity	Gaps	Indels	Coverage 1	Coverage 2
Needle	COAD_BACSU	CYSK_ECOLI	25.5	10.7%	16.0%	242	12	-	-
Water	COAD_BACSU	CYSK_ECOLI	37.5	21.4%	31.5%	59	11	96.0%	41.5%

Из таблиц 1,2 видно, что белки с одинаковыми мнемониками, вероятно, являются гомологичными, так как идентичность выше 25%. В то же время, сравнивая эти результаты с таблицей 3, видно, что выравнивания белков с различными мнемониками хуже по всем параметрам (ниже процент идентичных аминокислот, вес, больше гэпов, для локального выравнивания меньше покрытие).

4. Множественное выравнивание белков и импорт в Jalview

Для множесвенного выравнивания был выбран белок с рекомендуемым названием: Elongation factor G (фактор элонгации G). Белки с мнемоникой EFG были отобраны командой:

infoseq sw:EFG_* -only -name -nohead -out EFG_multiple.txt

Было найдено 672 белка (определено программой wc) Для множесвтенного выравнивания были выбраны 5 белков с id: EFG_FRASN, EFG_LISMC, EFG_LISIN, EFG_CARRP, EFG_SALEP. Множественное выравнивание строилось программой muscle, визуализировалось программой JalView. Файл JalView Project

Видно, что все белки выровнялись примерно в одинаковой степени хорошо, и, вероятно, являются гомологичными. В начале белка (координаты с 12 по 112 а.к.) есть несколько достаточно длинных консервативных участков, которые, возможно, важны для функционирования белковой молекулы.