Məlumat

Əsas Yerli Uyğunlaşdırma Axtarış Aləti (BLAST)

Əsas Yerli Uyğunlaşdırma Axtarış Aləti (BLAST)


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Nə üçün BLASTP (Əsas Yerli Alignment Axtarış Aləti) zülal ardıcıllığında motivləri axtarmaq üçün zəif alət ola bilər?


BlastP, naməlum ardıcıllığı artıq funksiya ilə şərh edilmiş ardıcıllıqla müqayisə edərək, nəticə çıxarmaq üçün ardıcıllıqla oxşarlıq axtarışını həyata keçirir, lakin fərqli ardıcıllığa malik struktur olaraq oxşar zülallar eyni funksiyaya malik ola bilər, çünki amin turşusunu əvəz edən amin turşusu funksiyanı təqlid edə bilər. əvəz edilmiş amin turşusu kimi oxşar kateqoriyaya aiddir. Amin turşularının dörd əsas kateqoriyası bunlardır: mənfi yüklü, müsbət yüklü, qütblü və hidrofobik.

Zülalların bir çox forması var, halbuki DNT-dəki ikiqat sarmal DNT-nin ən çox tapıldığı formadır. Buna görə də DNT-nin strukturu funksiya üçün zülalların quruluşu zülal funksiyası üçün o qədər də vacib deyil. Beləliklə, bir zülalın üçölçülü formasını digəri ilə müqayisə edə bilən alətə ehtiyacınız var (ardıcıllıqla müqayisəyə əlavə olaraq) funksiyada oxşarlığın nə dərəcədə olacağını təxmin etmək üçün. Struktur Bioinformatika üzrə Tədqiqat Əməkdaşlığı zülalları struktura və ardıcıllığa görə müqayisə edə bilən alət təklif edir. Aşağıdakı ekran görüntüsü bu iki kateqoriyanın hər biri üzrə müqayisə seçimlərini göstərir:


Çünki onun zəif statistik modeli var. Bu, əsasən sabit uzunluqlu k-mer indeksi ilə dəstəklənən yerli uyğunlaşdırma alətidir. O, homologiyanı ardıcıllığın eyniliyi baxımından qiymətləndirir və bu, nisbətən mühafizəkar ardıcıllıqlarda homologiyanı tapmaq üçün çox vaxt kifayət etsə də, evristik hesablama modeli əslində motivləri axtarmağa imkan vermir. Bioinformatika baxımından bir motiv bir sıra vəziyyət dəyişdirmə hadisələri kimi görünə bilər, buna görə də əvvəlki vəziyyət keçid matrisiniz (təlimdən çıxarılan) altında belə vəziyyət açarları ardıcıllığını müşahidə etmək ehtimalı baxımından oxşarlığı qiymətləndirən bir modelə ehtiyacınız var. nümunə). Bu modellər Markov modelləri kimi tanınır və insanlar motivləri tapmaq üçün adətən Gizli Markov Modellərindən istifadə edirlər. HMMER kimi yaxşı məşhur alətlər var

EDİN OP şərhinə görə

Motivlər yerli olaraq qorunan bölgələr olduğundan və BLAST həm də yerli uyğunlaşdırma həyata keçirir, onda niyə motivləri axtara bilməməlidir?

  1. Motif sadəcə "yerli olaraq qorunan bölgə" deyil, bu, xüsusi ardıcıllıq profilidir. BLAST heç bir ardıcıllıq profilini çıxarmır, bunun üçün yaradılmayıb. Bir cüt ardıcıllığı nəzərə alsaq, o, sadəcə sizə oxşar yamaları göstərir. Beləliklə, BLAST sadəcə tapşırıq üçün düzgün alət deyil. PSI-BLAST-ı məhz bunun üçün etdilər.
  2. Üstəlik, bir çox motivlər ilkin ardıcıllıqla kifayət qədər ayrıla bilən və yalnız qatlanmış (ikinci və ya üçüncü) strukturda yaxınlaşa bilən amin turşuları və ya nukleotidlərdən ibarətdir. Burada "yerli olaraq qorunan region" anlayışınız BLAST kimi uğursuz olur.
  3. Artıq qeyd etdiyim kimi, BLAST evristik lokal uyğunlaşdırma həyata keçirir, yəni iki əlaqəli ardıcıllığın xüsusi uzunluqda ən azı bir ümumi k-mer (söz) olması lazım olduğunu güman edir. Bu, əvvəlcədən hesablanmış söz indeksini nəzərə alaraq, sürət və RAM istehlakı baxımından performansı əhəmiyyətli dərəcədə artırır. Lakin oxşar motivlər homoloji olmayan ardıcıllıqlarda və ya hər hansı bir homologiyanı demək olar ki, əks etdirməyən çox fərqli ardıcıllıqlarda mövcud ola bilər və BLAST ümumiyyətlə heç nə tapa bilməz.


Videoya baxın: Astaraya Yaponiyadan yüksək məhsuldar naringi sortu gətirilib (BiləR 2022).