Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Застосування множинного вирівнювання послідовностей

Вступ до біоінформатики | Дивергенція функцій: ортологи та паралоги | Біоінформатика в пошуку та розробці ліків | Приклади застосування біоінформатики в розробці ліків | ДНК мікроареї | Масс спектрометрія | Системна біологія | Структура регуляторних мереж |


Читайте также:
  1. C. КОМЕНТАР ДО ЗАСТОСУВАННЯ СТАТТІ 10
  2. В охороні праці можна виділити два принципових аспекти застосування економічних методів.
  3. Види адміністративно-запобіжних заходів, які застосовуються міліцією, підстави та порядок їх застосування.
  4. Види інформаційно-рекламних засобів,їх застосування.
  5. Вирівнювання та філогенетичні дерева
  6. Галузі застосування та приклади використання СППР
  7. Глава 39. Кримінальне провадження щодо застосування примусових заходів медичного характеру

Основним застосуванням множинного вирівнювання послідовностей, так як і одним з центральних завдань біоінформатики, є пошук гомологів вже відомих білків. На сьогодні це досягається трьома важливими методами: Profiles (профайли), BLAST та Hidden Markov Models (приховані марковські моделі).

Profiles

Профайли представляють зразки множинного вирівнювання як набір гомологічних послідовностей. При використанні профайлів для встановлення гомології порівнюють запис з бази даних з наявною таблицею вирівнювань.

BLAST

BLAST – програма, яка шукає подібні послідовності у базах даних. Метод, який застосовується у BLAST, подібний до побудови розподілу з метою пошуку споріднених ділянок. Після встановлення споріднених ділянок послідовності розтягуються за довжиною і встановлюються все нові споріднені ділянки.

Hidden Markov Models

Hidden Markov Models (HMM) – статистична модель, яка імітує роботу процесу з невідомими параметрами, метою якої є розв᾽язання невідомих параметрів на основі тих, які спостерігаються. Отримані параметри можуть бути використані у подальшому аналізі для розпізнавання інших зразків. У біоінформації ці моделі дозволяють визначати родини гомологічних послідовностей. HMM – важливий засіб для встановлення віддалених спорідненостей, а також для передбачення патернів фолдингу білків. Це єдиний метод, у якому використовуються лише послідовності

 

Філогенія

Встановлення спорідненості послідовностей на молекулярному рівні дає значну інформацію про історичний розвиток всього живого. Основним принципом у цьому загально біологічному підході є те, що походження подібності грунтується на спільному родоводі, хоча іноді є винятки з цього правила, зумовлені конвергентною еволюцією чи горизонтальним переносом генів. У філогенії основною метою є встановити взаємозв’язки між видами, популяціями, особинами та генами. Ці взаємозв’язки подаються у вигляді генеалогії, де подається походження нащадків від спільного предка. Для оперування філогенетичною інформацією вживаються певні терміни:

· гомологія – походження від спільного предка;

· спорідненість – міра подібності чи відмінності;

· кластери – утворення груп подібних об᾽єктів;

· ієрархічні кластери – формування кластерів кластерів...;

· філогенія – опис біологічного взаємозв᾽язку, вираженого у дереві.

Філогенетичне дерево, яке показує походження нащадків від спільного предка, називається укоріненим. У випадку зображення подібних представників без вказування предка дерево називається неукоріненим.

 


Дата добавления: 2015-11-16; просмотров: 62 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Вирівнювання та філогенетичні дерева| Стабільність білка і фолдинг

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)