Практикум 6. Алгоритм выравнивания последовательностей. без потери баллов в рейтинг:

Практикум 6. Алгоритм выравнивания последовательностей.
Deadline без потери баллов в рейтинг: день накануне следующего занятия ( 25 или 30 марта,
в зависимости от группы)
Результаты должны содержаться в файлах:
XXXXXXX_aln.xls (или .xlsx)
XXXXXXX_needle.msf
XXXXXXX_water.msf
XXXXXXX_senseless_needle.msf
XXXXXXX_senseless_water.msf
и в протоколе – продолжение протоколов практикумов 4 и 5.
Все файлы для проверки должны быть скопированы в директорию Credit2
Словарь.
Гэп – то, что ставится в одной последовательности, если в ней нет остатков, аналогичным
остаткам второй.
Динамическое программирование – подход, когда для решения большой задачи она
разбивается на подзадачи, аналогичные полной.
Diff, репозитории – спросите Петю…
Глобальное выравнивание – установление соответствия между двумя версиями одного текста.
Алгоритм Нидльмана – Вунша – базовый алгоритм глобального выравнивания.
Локальное выравнивание – поиск схожих частей в двух текстах, которые не
обязательно сходны целиком.
Алгоритм Смита – Ватермана – алгоритм поиска локального выравнивания.
Матрицы аминокислотных замен (BLOSUM, PAM)
Аффинные штрафы за гэп – это когда есть 2 разных штрафа - за открытие и удлинение гэпа.
Гомологичные последовательности – последовательности белков или ДНК, произошедшие от
одной предковой последовательност
Сходные последовательности - последовательности, имеющие сравнительно много
одинаковых (или сходных) букв
Задания.
1. Сделайте 2 замены, пропустите 2 буквы и вставьте лишнюю в своей фамилии (или своего
однокурсника ) . Постройте глобальное выравнивание получившегося слова с фамилией в
правильном написании. Сделайте это в Excel, с помощью таблички, как в лекции. За совпадение
букв увеличивайте вес на 1, за вставку – уменьшайте на 1, за сопоставление гласной с гласной
или согласной с согласной присуждайте 0; за сопоставление гласной с согласной вычитайте
единицу.
В табличке отметьте цветом путь, соответствующий выравниванию, а под табличкой напишите
само выравнивание (один символ – в одной клетке).
Сохраните результат в файле XXXXXX_aln.xls, где XXXXXX – строго ВАША фамилия.
2. Постройте локальное выравнивание слов “neuroectoderm” и “exotermic”. Параметры веса – те
же. Результат – выравнивание и его вес – сохраните в том же файле XXXXXX_aln.xls на странице
“local”.
3. Постройте выравнивания последовательностей двух белков из данных вам PDB файлов:
(a) глобальное с помощью программы needle
(b) локальное с помощью программы water
Результаты сохраните в файлах XXXXXXX_needle.msf и XXXXXXX_water.msf. Откройте в GeneDoc,
cравните, опишите сходство и отличие этих выравниваний в протоколе.
4. Возьмите две части своего белка и выровняйте их между собой программами needle и water.
Комментарии об алгоритмическом выравнивании последовательностей, не имеющих
биологически обоснованного выравнивания вообще, внесите в протокол.
Создайте файл foo.fasta, где будет первая часть вашего белка и bar.fasta, где будет вторая
часть. Файлы должны содержать:
>foo
MALFGHERT… - первые 60 остатков белка
>bar
NGHFAH… - следующие 60 остатков белка
оследовательность1.fasta последовательность2.fasta
Выровняйте эти последовательности. Посмотрите внутрь выходного файла – помимо всякой
всячины увидите там выравнивание.
Как вы понимаете, все это выравнивание – полный бред. Сходство последовательностей, скорее
всего, случайно. Тем не менее, программа очень постарается что-нибудь общее все же
подогнать, и это будет выглядеть весьма правдоподобно. Посмотрите, каков вес такого
выравнивания и посчитайте, сколько консервативных позиций нашлось. Все это нужно, чтобы вы
не обманывались, когда будете находить сходства такого качества в реальных выравниваниях –
не верьте им – это программа постаралась!
Притом, как вы понимаете, чем длиннее последовательности, тем большая свобода у
программы для подгонки, и тем лучше будет выглядеть полученное выравнивание.
Вообще, можно так поиграть – брать случайные последовательности и равнять друг с другом –
что-то найдется, только верить этому не надо.