О достоверности процедуры выравнивания первичных структур биополимеров

• Автор: Поляновский, Валерий Олегович
• Шифр специальности: 03.00.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 90 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

СПИСОК ТЕРМИНОВ И СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Основы изменчивости генома.

1.2. Сравнение последовательностей и алгоритмы выравнивания.

1.3. Выравнивание последовательностей методом динамического

программирования

1.4. Выравнивание и расстояние

1.5. Выравнивание и сходство

1.6. Вхождение одной последовательности в другую.

1.7. Поиск сходных фрагментов
1.8. Заключение
Глава 2. МЕТОД ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ГЛОБАЛЬНОГО ВЫРАВНИВАНИЯ ДВУХ АМИНОКИСЛОТНЫХ
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ
2.1. Общее описание процедуры определения качества
выравнивания.
2.2. Генерация исходных последовательностей
первые элементы пар
2.3. Модифицирование исходных последовательностей
вторые элементы пар
2.3.1 Делении и вставки
2.3.2 Точечные замены мутации
2.4. Алгоритм выравнивания.
2.5. Определение сходства между алгоритмическим
и истинным выравниваниями
Глава 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ГЛОБАЛЬНОГО ВЫРАВНИВАНИЯ И ОБСУЖДЕНИЕ.
3.1. Точность и достоверность алгоритмических выравниваний
3.2. Сравнение характеристик алгоритмических и истинных выравниваний
3.3. Зависимость качества алгоритмического выравнивания от характеристик вставокделений.
Глава 4. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КАЧЕСТВА ГЛОБАЛЬНОГО И ЛОКАЛЬНОГО АЛГОРИТМОВ ВЫРАВНИВАНИЯ
ДВУХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ
4.1. Постановка задачи
4.2. Описание метода
4.2.1 Получение тестовых наборов пар последовательностей
4.2.2 Выравнивание последовательностей с консолями
4.2.3 Определение качества алгоритмических выравниваний.
4.3. Результаты.
ДОПОЛНЕНИЯ
Дополнение 1
Дополнение 2
Дополнение 3
Д3.1. Описание метода.
Д3.2. Результаты и обсуждение.
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1
Приложение 2
БЛАГОДАРНОСТИ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


В результате посттранскрипционных процессов число белков увеличивается в 23 раза по сравнению с числом кодирующих генов. Есть большое число родственных генов и, соответственно, родственных белков, объединяемых в семейства, некоторые из которых состоят из многих сотен представителей. Например, семейство иммуноглобулинов, семейства других белков, которые по степени сходства и функциональным свойствам подразделяют на подсемейства. Постоянно возникает необходимость сопоставления пол и пептидных последовательностей для установления степени родства, выявления наиболее консервативных и потенциально значимых участков. Аналогичные задачи стоят при исследовании родственных белков из разных организмов, находящихся на разных ступенях эволюции. Их решение позволяет устанавливать степень родства, а также скорость эволюции тех или иных белков. В последние годы в различных областях медицины исследуется генетический полиморфизм в отдельных локусах генома человека анализ мутаций при диагностике наследственных заболеваний, определение наследственной предрасположенности к онкологическим заболеваниям, а также диагностика этих заболеваний на ранних стадиях 8епсИепко еХ а1, КхйсЫпБкш, Вагэкп, Xv, ИллЫпа еХ а1. Агпк оХ а1, . Аналогичные задачи стоят при исследовании родственных белков из разных организмов, находящихся на разных ступенях эволюции. i . v, v, . Формально, выравнивание двух последовательностей представляет собой процедуру размещения символов одной последовательности под другой с добавлением пробелов, таким образом, чтобы взвешенная сумма сопоставленных позиций премии и пробелов штрафы достигало экстремального значения минимума или максимума, в зависимости от метода расстояний или сходства. Задача построения алгоритма для осуществления такой процедуры на основе методов динамического программирования была решена разными авторами Туманян с соавт. , i , Поройков с соавг. Среди наиболее широко используемых апгоритмов выравнивания укажем , . i , . В последнее время разработан ряд алгоритмов для выравнивания последовательностей, учитывающих специфику вторичных структур белков vi . Литвинов с соавт. , . При этом важно понимать насколько алгоритмическое выравнивание, полученное оптимизацией той или иной целевой функции, восстанавливает эволюционное выравнивание аминокислотных последовательностей, т. Так, например, для построения эволюционных деревьев аминокислотных последовательностей в настоящее время широко применяются методы, основанные на определении расстояния между последовательностями i i, . При применении способов измерения расстояния второго типа необходимо иметь достоверные выравнивания каждой пары последовательностей, расстояние между которыми определяется. Процедура выравнивания, применяемая с целью выявления мутаций и делеций в белках, может иметь первостепенное значение для диагностики и выбора стратегии терапии заболеваний. Таким образом, решение вопроса о биологической корректности алгоритмически полученных выравниваний является актуальной задачей. Цель настоящей работы состояла в разработке универсального метода оценки эффективности процедуры выравнивания двух последовательностей в зависимости как от эволюционного расстояния между выравниваемыми последовательностями, так и от типа применяемой процедуры выравнивания алгоритм для глобального выравнивания НидлманаВуиша и для локального выравнивания СмитаВатермана. На основании существующей модели эволюции аминокислотных последовательностей оценить качество восстанавливаемости истинных выравниваний методом глобального выравнивания выяснить причины неточного восстановления истинных выравниваний. На основании предложенной эволюционной модели произвести сравнительную оценку качества выравниваний, построенных глобальным и локальным алгоритмами выявить предельные условия применения глобального и локального алгоритмов выравнивания.