L. A. Kadirova, A. A. No’monjonov bioinformatika o‘zbekiston Respublikasi vazirligi tomonidan ta’lim yo‘nalishi bo‘yicha darslik sifatida tavsiya etilgan

3.16-rasm. Protein ketma-ketliklarining bir nechta hizalama ko'rinishi


Bir nechta tekislash natijalarini vizualizatsiya qilishning yanada ma'lumotli usuli - bu ko'rsatilgan tekislashning tegishli ustunlarida tez-tez uchraydigan aminokislotalarni tasvirlaydigan konsensus qatorini yaratishdir. Bunday konsensusga misol - rasmdagi pastki qator ("Konsensus"). 3.17.
Konservatizm qiymatini ko'rsatish uchun konsensus chizig'i gistogramma sifatida tasvirlangan (3.17 (a)-rasm), unda eng ehtimoliy aminokislotalar ko'pincha imzolanadi va tegishli aminokislotalarning belgi o'lchami chastotaga mutanosibdir. Ushbu ko'p qatorli ustunda ushbu aminokislota paydo bo'lishi (3.17-rasm (b), in)).
Bir nechta tekislash ma'lumotli bo'lishi uchun u evolyutsion masofada farq qiluvchi ketma-ketliklarni o'z ichiga olishi kerak.
Agar barcha ketma-ketliklar juda yaqin bo'lsa, unda ular olib yuradigan ma'lumotlar ortiqcha takrorlanadi va bu hizalanish ma'lumotga ega emas.
Va agar barcha ketma-ketliklar bir-biridan uzoqda bo'lsa, unda aniq hizalanishni yaratish qiyin bo'ladi (tuzilmalari ma'lum bo'lgan oqsillar bundan mustasno) va bu holda natijalarning ishonchliligi va ulardan olingan xulosalar. savol ostida.


3.17-rasm. Annotatsiya misollari: a - konservativlik gistogrammasi; b - aminokislota belgilari bilan konsensus qatori; c - Logo-formatdagi logogramma.

Ideal holda, bir nechta hizalama turli darajadagi o'xshashlikdagi oqsillarning keng to'plamini (spektrini) o'z ichiga olishi kerak, shu jumladan ko'plab yaqin gomologiya orasida uzoq masofali misollar.

3. 
   Bir nechta tekislash usullari
   

Bugungi kunga kelib, ma'lumotlar bazalarini qidirishda tegishli ketma-ketliklarni aniqlash uchun ma'lum oqsillarning bir nechta ketma-ketlik hizalamalaridan foydalanish mumkin bo'lgan turli usullar ishlab chiqilgan. Bu usullar dasturlar shaklida amalga oshiriladi, ulardan eng muhimlari "Profillar" (Profillar), "PSI-BLAST" (PSI-BLAST) va "Yashirin Markov Modellari" (Hidden Markov Models, HMM) dasturlaridir.
profillar. Qoida tariqasida, shunga o'xshash funktsiyaga ega bo'lgan oqsillar o'zlarining tuzilishida umumiy bir xil motivga ega. Shuning uchun, motivlarni bashorat qilish oqsillarning birlamchi ketma-ketliklarining global o'xshashligini qidirishdan ko'ra foydaliroqdir . O'xshash yoki taqqoslanadigan funktsiyalarga ega bo'lgan oqsillar umumiy ajdod oqsilining hosilalari bo'lishi mumkin. Ko'pincha ularning ketma-ketligi (ayniqsa, motivlar) sezilarli o'xshashlikni ko'rsatadi. Bir nechta ketma-ketlikni moslashtirish odatda tegishli oqsillar oilalarini aniqlash imkonini beradi. Ushbu turdagi bir nechta tekislash profil deb ataladi.
Profil (yoki vazn matritsasi) - bu ketma-ketlikni to'liq moslashtirish haqida ma'lumotni jamlagan pozitsion reyting jadvali . Profillar qaysi qoldiqlar berilgan pozitsiyalarda bo'lishi mumkinligini ko'rsatadi; qaysi pozitsiyalar konservativ va qaysi biri degenerativ; qaysi pozitsiyalar yoki hududlar qo'shishga ruxsat beradi. Hizalamadan olingan ma'lumotlarga qo'shimcha ravishda, reyting tizimi evolyutsion og'irliklar va strukturani tahlil qilish natijalarini o'z ichiga olishi mumkin.
Profil, naqsh, Position Weight Matrix ( PWM, pozitsion ball matritsasi) va Position-specific Weight Matrix (PSWM, pozitsiyaga xos almashtirish matritsasi yoki Position-specific Scoring Matrix, PSSM) atamalari adabiyotda deyarli teng darajada qo'llaniladi. .
Profil gomologik ketma-ketliklarning bir nechta hizalanishida mavjud bo'lgan muntazam kombinatsiyalarni ochib beradi. Bu kombinatsiyalar katta ahamiyatga ega.
Ular uzoqdan bog'liq bo'lgan ketma-ketliklarni aniqroq moslashtirishga imkon beradi.
Yuqori darajadagi konservatizmga ega bo'lgan qoldiqlar to'plamlari ular faol saytga tegishli ekanligini va oqsilning funktsiyasini aniqlaydi.