Аноним

Локальное выравнивание (с аффинными штрафами за гэп): различия между версиями

Материал из WEGA
м
нет описания правки
мНет описания правки
 
(не показано 10 промежуточных версий этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
== Ключевые слова и синонимы ==
== Ключевые слова и синонимы ==
Парное локальное выравнивание с аффинными штрафами за открытие гэпа
Парное локальное выравнивание с аффинными штрафами за гэп


== Постановка задачи ==
== Постановка задачи ==
Строка 6: Строка 6:




Пусть даны две последовательности, S и T. Парное выравнивание представляет собой способ вставки символов пробелов '_' в S и T для формирования последовательностей S' и T', соответственно, с той же длиной. Выравнивание двух последовательностей может производиться различными способами. Оценка выравнивания измеряется метрикой <math>\delta(x, y)</math>. В каждой позиции i, где x и y не являются пробелами, сходство между S'[i] и T'[i] измеряется <math>\delta(S'[i], T'[j])</math>. Обычно <math>\delta(x, y)</math> положительно, когда x и y одинаковы, и отрицательно, когда x и y различны. Для позиций с последовательными символами пробела оценки выравнивания символов пробела не рассматриваются независимо; это связано с тем, что вставка или удаление длинного участка в молекулярных последовательностях более вероятна, чем вставка или удаление нескольких коротких участков. Смит и Уотермен используют аффинный штраф за гэп для моделирования сходства в позициях с символами пробелов. Они определяют последовательную подстроку с пробелами в S' или T' как гэп. Для каждого гэпа длиной <math>l</math> они назначают линейный штраф <math>W_k = W_s + l \times W_p</math> для некоторых заранее определенных положительных констант <math>W_s</math> и <math>W_p</math>. Оценка выравнивания представляет собой сумму оценок в каждой позиции i минус штрафы за каждый гэп. Например, оценка следующего выравнивания равна <math>\delta(G, G) + \delta(C, C) + \delta(C, C) + \delta(U, C) + \delta(G, G) - (W_s + 2 \times W_p)</math>.
Пусть даны две последовательности, S и T. Парное выравнивание представляет собой способ вставки символов пробелов '_' в S и T для формирования последовательностей S' и T', соответственно, с той же длиной. Выравнивание двух последовательностей может производиться различными способами. Оценка выравнивания измеряется метрикой <math>\delta(x, y)</math>. В каждой позиции i, где x и y не являются пробелами, сходство между S'[i] и T'[i] измеряется значением <math>\delta(S'[i], T'[j])</math>. Обычно <math>\delta(x, y)</math> положительно, когда x и y одинаковы, и отрицательно, когда x и y различны. Для позиций с последовательными символами пробела оценки выравнивания символов пробела не рассматриваются независимо; это связано с тем, что вставка или удаление длинного участка в молекулярных последовательностях более вероятна, чем вставка или удаление нескольких коротких участков. Смит и Уотермен используют аффинный штраф за гэп для моделирования сходства в позициях с символами пробелов. Они определяют последовательную подстроку с пробелами в S' или T' как ''гэп''. Для каждого гэпа длиной <math>l</math> они назначают линейный штраф <math>W_k = W_s + l \times W_p</math>, где <math>W_s</math> и <math>W_p</math> – некоторые заранее определенные положительные константы. Оценка выравнивания представляет собой сумму оценок в каждой позиции i минус штрафы за каждый гэп. Например, оценка следующего выравнивания равна <math>\delta(G, G) + \delta(C, C) + \delta(C, C) + \delta(U, C) + \delta(G, G) - (W_s + 2 \times W_p)</math>.
 


S: GCCAUUG
S: GCCAUUG
Строка 14: Строка 13:




Оптимальное глобальное выравнивание последовательностей S и T – это выравнивание S и T с максимальной выравнивания. Но иногда мы хотим узнать, содержат ли последовательности S и T похожие подстроки, а не то, похожи ли S и T. В этом случае решают задачу парного локального выравнивания, которая заключается в поиске подстроки U в S и другой подстроки V в T, такой, что глобальная оценка выравнивания U и V максимальна.
Оптимальное глобальное выравнивание последовательностей S и T – это выравнивание S и T с максимальной оценкой выравнивания.
 
Иногда мы хотим узнать, содержат ли последовательности S и T похожие подстроки, а не то, похожи ли S и T. В этом случае решается задача парного локального выравнивания, которая заключается в поиске подстроки U в последовательности S и другой подстроки V в T, такой, что глобальная оценка выравнивания U и V максимальна.


   
   
Строка 22: Строка 23:


Требуется: найти подстроку U в S и подстроку V в T, такие, что оптимальное глобальное выравнивание U и V максимально.
Требуется: найти подстроку U в S и подстроку V в T, такие, что оптимальное глобальное выравнивание U и V максимально.


== Основные результаты ==
== Основные результаты ==
Строка 37: Строка 37:




Оценка оптимального локального выравнивания S и T будет равна max {H(i, j)}, а локальное выравнивание S и T может быть найдено путем обратного обхода таблицы H.
Оценка оптимального локального выравнивания S и T будет равна max{H(i, j)}, а локальное выравнивание S и T может быть найдено путем обратного обхода таблицы H.




Строка 44: Строка 44:


Базовый шаг:
Базовый шаг:
<math>H(i, 0) = H(0, j) = 0, 0 \le i \le n, 0 \le j \le m</math>
<math>H_N(i, 0) = H_N(0, j) = - \infty, 0 \le i \le n, 0 \le j \le m</math>
<math>H_S(i, 0) = H_T(0, j) = W_s + W_p, 0 \le i \le n, 0 \le j \le m</math>
<math>H_S(0, j) = H_T(i, 0) = - \infty, 0 \le i \le n, 0 \le j \le m</math>




Шаг рекурсии:
Шаг рекурсии:
<math>H(i, j) = max \{H_N(i, j), H_S(i, j), H_T(i, j), 0 \}, 1 \le i \le n, 1 \le j \le m</math>
<math>H_N(i, j) = H(i - 1, j - 1) + \delta(s[i], T[j]), 1 \le i \le n, 1 \le j \le m</math>
<math>H_S(i, j) = max \{ H(i - 1, j) - (W_s + W_p), H_S(i - 1, j) - W_p \}, 1 \le i \le n, 1 \le j \le m</math>
<math>H_T(i, j) = max \{ H(i, j - 1) - (W_s + W_p), H_T(i, j - 1) - W_p \}, 1 \le i \le n, 1 \le j \le m</math>


== Применение ==
== Применение ==
Локальное выравнивание с аффинными штрафами за открытие гэпа может использоваться для лассификации белков, филогенетического футпринтинга и идентификации функциональных элементов последовательности.
Локальное выравнивание с аффинными штрафами за гэп может использоваться для классификации белков, филогенетического футпринтинга и идентификации функциональных элементов последовательности.


== Ссылка на код ==
== Ссылка на код ==
Строка 55: Строка 71:


== См. также ==
== См. также ==
* [[Эффективные методы множественного выравнивания последовательностей с гарантированными границами погрешности]]
* [[Эффективные методы множественного выравнивания последовательностей с гарантированными границами ошибок]]
* [[Локальное выравнивание (с вогнутыми штрафами за открытие гэпа)]]
* [[Локальное выравнивание (с вогнутыми штрафами за гэп)]]


== Литература ==
== Литература ==
4446

правок