Выравнивание аминокислотных последовательностей: анализ существующих методов и разработка новых алгоритмов

• Автор: Олейникова, Наталья Васильевна
• Шифр специальности: 03.00.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Пущино
• Количество страниц: 85 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы

Цель и задачи исследования

Глава I. Обзор литературы.

Задача выравнивания биологических последовательностей

Наиболее распространенные методы построения парных выравниваний

Множественные выравнивания и профили.

Молекулярнобиологические банки данных.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Глава II. Исследование качества выравниваний, построенных методом СмитаУотермана г
Методы и определения.
Сравнение эталонных выравниваний и выравниваний СмитаУотермана.
Улучшение качества выравниваний СмитаУотермана за счет
индивидуального подбора параметров
Глава III. Острова в выравниваниях.
Восстановление островов эталонных выравниваний.
Выделение ядер в островах
Глава IV. Новый алгоритм выравнивания двух последовательностей..
Схематическое описание нового алгоритма
Построение якорей, использование затравок и оптимизация параметров
Нахождение оптимального пути через якоря.
Сравнение качества построения выравниваний и скорости работы нового метода и стандартных.
Глава V. Применение новой методики к построению выравниваний
последовательности и профиля...
Адаптация алгоритма к задаче выравнивания последовательности и профиля
Сравнение качества выравниваний последовательности и профиля,
построенных новым методом, и выравниваний СмитаУотермана
Глава VI. Поиск гомологов по банку данных с помощью метода ..
ЗАКЛЮЧЕНИЕ в
Практическое значение работы.
ВЫВОДЫ
Список публикаций по теме диссертации..
ЛИТЕРАТУРА


Задача выравнивания двух последовательностей одна из наиболее старых классических проблем вычислительной биологии 14. Выравнивание новой последовательности с последовательностью уже хорошо изученного белка, т. Для того чтобы предсказание было правдивым, необходимо уметь строить биологически адекватное выравнивание последовательностей, т. К сожалению, на современном уровне развития вычислительной биологии невозможно в точности воспроизвести ход эволюции. Однако аккуратное выравнивание, отражающее сходство пространственных структур, можно считать достаточным приближением биологически адекватного выравнивания, т. На настоящий момент существуют алгоритмы, позволяющие строить выравнивания трехмерных структур напрямую, однако они работают далеко не для всех случаев 7. Парные выравнивания используются во многих методах численного анализа биологических последовательностей, таких как функциональное аннотирование генов и белков , анализ доменов белков , моделирование трехмерной структуры белка по сходству последовательностей . Многие сложные методы вычислительной биологии, например, множественные выравнивания и построение профилей , , используют построение парных выравниваний как промежуточный этап. Наиболее часто используемыми методами сравнения последовательностей являются алгоритм СмитаУотермана 2, и более быстрые эвристические алгоритмы 3, и 4, . Тем не менее, все эти алгоритмы строят выравнивания далекие от совершенства. Выравнивания последовательностей достаточно хорошо сопоставляют элементы вторичной структуры только при высоком уровне гомологии белков. В то время как структурное сходство белков достоверно обнаруживается и при значительном расхождении последовательностей. Мы употребляем слово гомология по традиции, хотя правильнее было бы использовать выражение сходство последовательностей. Алгоритм СмитаУотермана в настоящий момент считается самым чувствительным, но работает он наиболее медленно. В дальнейшем выравнивания, построенные только по последовательностям с помощью какоголибо алгоритма, будем называть алгоритмическими, чтобы подчеркнуть их отличие от структурных выравниваний, при построении которых используются дополнительные знания о вторичной и третичной структуре белков. Сказанное выше определяет актуальность темы настоящего исследования сравнение структурных выравниваний с выравниваниями, построенными методом как самого чувствительного, и построение нового более эффективного и точного алгоритма выравнивания аминокислотных последовательностей, используя знания о различиях структурных и алгоритмических выравниваний. Основная часть работы заключалась в исследовании различий и сходств алгоритмических и структурных выравниваний. Оценивалось качество восстановления структурных выравниваний методом с целью выявить причины неточного восстановления структурных выравниваний и, на основе проведенного исследования, разработать новый метод выравнивания аминокислотных последовательностей. Выравнивания белков, полученные наложением их пространственных структур, рассматриваются в качестве эталонных, т. Определение степени максимально возможного приближения к эталонному выравниванию за счет индивидуального подбора параметров алгоритма . Детальное исследование внутренней структуры эталонных и алгоритмических выравниваний аминокислотных последовательностей для определения причин различий между ними. Разработка нового метода выравнивания аминокислотных последовательностей. Сравнение качества восстановления эталонных выравниваний и скорости работы нового метода и стандартных методов выравнивания. Адаптация разработанного метода выравнивания двух аминокислотных последовательностей для решения близких задач построение выравнивания последовательности и профиля, поиск гомологов по банку данных. Все проведнные исследования нашли сво отражение в представленном детальном описании работ, выполненных в рамках диссертационного проекта. i банк данных трехмерных структур белков.