PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI

Podobne dokumenty
PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 8 DOPASOWYWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW

PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI

Przyrównanie sekwencji. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

Dopasowanie sekwencji (sequence alignment)

Porównywanie i dopasowywanie sekwencji

Dopasowywanie sekwencji (ang. sequence alignment) Metody dopasowywania sekwencji. Homologia a podobieństwo sekwencji. Rodzaje dopasowania

Dopasowanie sekwencji Sequence alignment. Bioinformatyka, wykłady 3 i 4 (19, 26.X.2010)

Dopasowanie sekwencji Sequence alignment. Bioinformatyka, wykłady 3 i 4 (16, 23.X.2012)

Porównywanie i dopasowywanie sekwencji

Dopasowania par sekwencji DNA

Bioinformatyka. (wykład monograficzny) wykład 5. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM

Politechnika Wrocławska. Dopasowywanie sekwencji Sequence alignment

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

Przyrównywanie sekwencji

Spis treści. Przedmowa... XI. Wprowadzenie i biologiczne bazy danych. 1 Wprowadzenie Wprowadzenie do biologicznych baz danych...

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA

Wykład 5 Dopasowywanie lokalne

Konstruowanie drzew filogenetycznych. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

dopasowanie sekwencji Porównywanie sekwencji Etapy dopasowywania sekwencji Homologia, podobieństwo i analogia

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

Dopasowanie par sekwencji

prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Dopasowanie sekwencji

Generator testów Bioinformatyka wer / 0 Strona: 1

Generator testów Bioinformatyka_zdalne wer / 0 Strona: 1

Dopasowanie sekwencji c.d. Sequence alignment. Bioinformatyka, wykład 5 (16.XI.2010) krzysztof_pawlowski@sggw.pl

Bioinformatyka. Porównywanie sekwencji

Bioinformatyka. Ocena wiarygodności dopasowania sekwencji.

Generator testów bioinformatyka wer / Strona: 1

Algorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce

Analizy filogenetyczne

Algorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce

Dopasowanie sekwencji c.d. Sequence alignment. Bioinformatyka, wykład 5 (6.XI.2012) krzysztof_pawlowski@sggw.pl

Porównywanie sekwencji białkowych

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 BAZA DANYCH NCBI - II

Bioinformatyka 2 (BT172) Struktura i organizacja kursu

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

Wstęp do Biologii Obliczeniowej

PODSTAWY BIOINFORMATYKI

Ewolucja molekularna człowieka okiem bioinformatyka. Justyna Wojtczak Jarosław Jeleniewicz

Motywy i podobieństwo

Bioinformatyka II Modelowanie struktury białek

BIOINFORMATYKA. edycja 2016 / wykład 11 RNA. dr Jacek Śmietański

Genomika Porównawcza. Agnieszka Rakowska Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej Uniwersytet Jagiellooski

3 Przeszukiwanie baz danych

Wyszukiwanie podobnych sekwencji w bazach danych. Wyszukiwanie w sekwencji nukleotydów czy aminokwasów? Czułość i selektywność

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 ANALIZA FILOGENETYCZNA

D: Dopasowanie sekwencji. Programowanie dynamiczne

Samouczek: Konstruujemy drzewo

MSA i analizy filogenetyczne

Spis treści 8 Ewolucja molekularna Ewolucyjne podstawy porównywania sekwencji Identyfikacja sekwencji i jej funkcji...

Księgarnia PWN: A.D. Baxevanis, B.F.F. Ouellette Bioinformatyka

W kierunku równoległej implementacji pakietu T-Coffee

Bioinformatyka wykład 8, 27.XI.2012

MACIERZE MUTACYJNE W ANALIZIE GENOMÓW czy możliwa jest rekonstrukcja filogenetyczna? Aleksandra Nowicka

Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych???

Bioinformatyka 2 (BT172) Progresywne metody wyznaczania MSA: T-coffee

Porównywanie sekwencji białek i kwasów nukleinowych

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI

Księgarnia PWN: Paul G. Higgs, Teresa K. Attwood - Bioinformatyka i ewolucja molekularna

Algorytmika dla bioinformatyki

Statystyczna analiza danych

RMSD - Ocena jakości wybranych molekularnych struktur przestrzennych

MultiSETTER: web server for multiple RNA structure comparison. Sandra Sobierajska Uniwersytet Jagielloński

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI

Homologia, podobieństwo i analogia

Bioinformatyka wykład 10

Wykład Bioinformatyka. Wykład 9. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM

FILOGENETYKA. Bioinformatyka, wykład 7 (24.XI.200..XI.2008)

Wykład Bioinformatyka Bioinformatyka. Wykład 7. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM. Ewolucyjne podstawy Bioinformatyki

Filogenetyka molekularna I

Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych???

1. KEGG 2. GO. 3. Klastry

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

Autor: mgr inż. Agata Joanna Czerniecka. Tytuł: Nowa metoda obliczeniowa porównywania sekwencji białek

Podstawy ewolucji molekularnej. Ewolucja sekwencji DNA i białek

Bioinformatyka II Modelowanie struktury białek

Podstawy ewolucji molekularnej. Ewolucja sekwencji DNA i białek

FILOGENETYKA. Bioinformatyka, wykład. 8 c.d. 0)

Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych???

Filogenetyka molekularna I. Krzysztof Spalik

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

Ćwiczenia nr 5. Wykorzystanie baz danych i narzędzi analitycznych dostępnych online

FILOGENETYKA. Bioinformatyka,, wykład 7 (29.XI.2007)

Podstawy ewolucji molekularnej. Ewolucja sekwencji DNA i białek

Podstawy bioinformatyki dla biotechnologów

Bioinformatyka wykład 3.I.2008

Filogenetyka molekularna I. Krzysztof Spalik Zakład Filogenetyki Molekularnej i Ewolucji

Urszula Poziomek, doradca metodyczny w zakresie biologii Materiał dydaktyczny przygotowany na konferencję z cyklu Na miarę Nobla, 14 stycznia 2010 r.

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (1)

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (2)

Acknowledgement. Drzewa filogenetyczne

Olimpiada Biologiczna

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE

WIZUALIZACJA ALGORYTMÓW OPTYMALNEGO DOPASOWANIA SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW I AMINOKWASÓW

Bioinformatyka wykład 9

Ćwiczenie 5/6. Informacja genetyczna i geny u różnych grup organizmów. Porównywanie sekwencji nukleotydowych w bazie NCBI z wykorzystaniem BLAST.

Badanie doboru naturalnego na poziomie molekularnym

Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing

Transkrypt:

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI

DOPASOWANIE SEKWENCJI 1. Dopasowanie sekwencji - definicja 2. Wizualizacja dopasowania sekwencji 3. Miary podobieństwa sekwencji 4. Przykłady programów 5. Podsumowanie

DOPASOWANIE SEKWENCJI Dopasowanie = przyrównanie (sequence alignment) Poszukiwanie ciągów znaków (zasad nukleotydowych lub reszt aminokwasowych), które posiadają to samo ułożenie w przyrównywanych sekwencjach gap, indel, match, mismatch ACAAAATGTA A C A - - A A A T G T A ACACTAGATA A C A C T A G A T - - A Stwierdzone różnice pomiędzy sekwencjami świadczą o mutacjach, które zaszły po rozdzieleniu się sekwencji od wspólnego przodka delecja, insercja, substytucja

DOPASOWANIE SEKWENCJI Podobieństwo sekwencji może wynikać z homologii lub homoplazji (konwergencji)

DOPASOWANIE SEKWENCJI

DOPASOWANIE (LICZBA SEKWENCJI) Pair-wise alignment (dwie sekwencje) Multiple sequence alignment (wiele sekwencji)

DOPASOWANIE (POKRYCIE SEKWENCJI) GLOBALNE Obejmuje całe sekwencje Sekwencje podobne na całej długości Bliskie pokrewieństwo, podobna długość LOKALNE Identyfikacja podobnych regionów w obrębie przyrównanych sekwencji Sekwencje o różnych długościach Sekwencje o niskim poziomie podobieństwa Wiele możliwych dopasowań

SEKWENCJE NUKLOETYDÓW

DOPASOWANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW WYBÓR NAJLEPSZEGO DOPASOWANIA g c t g a a c g c t a t a a t c - - - - - - - - g c t g a a c g c t a t a a t c - - - - - - - - g c t g a a c g c t a t a a t c g c t g a - a - - c g - - c t - a t a a t c g c t g - a a - c g - c t a t a a t c -

WYBÓR NAJLEPSZEGO DOPASOWANIA Miary określające jakość dopasowania miary zróżnicowania sekwencji miary podobieństwa sekwencji wizualizacja podobieństwa (dot-matrix)

MIARA ZRÓŻNICOWANIA SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW ODLEGŁOŚĆ HAMMINGA: Liczba pozycji różniących się literami Łańcuchy o równych długościach g c t g a a c g c t a t a a t c = 6 ODLEGŁOŚĆ LEVENSHTEINA: Minimalna liczba operacji potrzebna do zmiany jednego łańcucha w drugi Dozwolone operacje: insercja, delecja, mutacja punktowa - zmiana litery Łańcuchy o różnych długościach c - - t g a a c c t a t a a t c = 4

MIARA PODOBIEŃSTWA SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW PROSTA: np. Różne litery -1 Jednakowe litery +1 ZŁOŻONA np.: g c t g a a c g c t a t a a t c -1-1-1-1+1+1-1-1 Tranzwersja (a,g) (t,c) 0 Tranzycja (a g lub c t) 1 Jednakowe 2 g c t g a a c g c t a t a a t c +0+1+0+0+2+2+1+0 = -4 Model Kimury = 6

PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW TABELE KODOWANIA ZDARZEŃ Jednakowe litery Różne litery Rozpoczęcie przerwy Kontynuacja przerwy Penalizacja afiniczna łatwiej poszerzyć przerwę niż otworzyć nową -12/-1 pkt

WYBÓR NAJLEPSZEGO DOPASOWANIA Algorytmy dopasowania sekwenecji 1. macierze punktowe (dot-matrix) 2. programowanie dynamiczne (dynamic programming) 3. metody słowne (k tuple methods)

DOT-MATRIX P O D S T A W Y B I O I N F O R M A T Y K I B I O I N F O R M A T Y K A P O D S T A W Y B I O I N F O R M A T Y K I B I O I N F O R M A T Y K A P O D S T A W Y B I O I N F O R M A T Y K I B B I I O O I I N N F F O O R R M M A A T T Y Y K K A

DOT-MATRIX B I O L O G I A P O D S T A W Y B I O I N F O R M A T Y K I B I O L O G I A B I O I N F O R M A T Y K A B I O L O G I A P O D S T A W Y B I O I N F O R M A T Y K I B I O L O G I A B I O I N F O R M A T Y K A B I O L O G I A P O D S T A W Y B I O I N F O R M A T Y K I B I O L O G I A B I O I N F O R M A T Y K A

DOT-MATRIX DOPASOWANIE: Leptyna Homo sapiens Leptyna Mus musculus

DOT-MATRIX DOPASOWANIE: Leptyna Homo sapiens Leptyna Mus musculus

DOT-MATRIX DOPASOWANIE: Leptyna Homo sapiens Leptyna Mus musculus

DOT-MATRIX DOPASOWANIE: Leptyna Homo sapiens Leptyna Mus musculus

Leptyna Mus musculus DOT-MATRIX DOPASOWANIE: http://dotlet.vital-it.ch/ Leptyna Homo sapiens

DOT-MATRIX DOPASOWANIE: Leptyna Homo sapiens Leptyna Takifugu rubripes

Leptyna Homo sapiens DOT-MATRIX DOPASOWANIE: Leptyna Homo sapiens Leptyna Takifugu rubripes Leptyna Takifugu rubripes

DOT-MATRIX DOPASOWANIE: Leptyna Homo sapiens Leptyna Mus musculus DOPASOWANIE: Leptyna Homo sapiens Leptyna Takifugu rubripes

Analiza dwuwymiarowej macierzy z naniesionymi wartościami ocen dopasowania danych reszt wyznaczenie ścieżki Ścieżka reprezentująca najlepsze przyrównanie, ma najwyższą możliwą wartość punktacji Identyczne reszty = 1 Brak skojarzenia = 0 Kara = -1 Jaki jest score? Xiong J., Podstawy bioinformatyki 25

METODY HEURYSTYCZNE WYKORZYSTANIE METODY SŁOWNEJ Sprawdzenie tylko części przyrównań, które byłyby analizowane zwykłymi metodami programowania dynamicznego znaczne przyspieszenie (50-100x)! Zmniejszenie czułości i specyficzności Nie gwarantuje poprawnego wygenerowania przyrównania Użyteczna, gdy pełny algorytm jest z przyczyn technicznych zbyt kosztowny lub gdy jest nieznany Magda Mielczarek Podstawy bioinformatyki 2015 26

LOKALNE PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW BLAST Basic Local Alignment Search Tool BLASTN przyrównanie nukleotydów blast.ncbi.nlm.nih.gov poszukuje regionów genomu o wysokim dopasowaniu do danej sekwencji

LOKALNE PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW BLAST Przeszukuje połączone światowe bazy danych sekwencji kwasów nukleinowych (lub białkowych) wykorzystując podaną sekwencję jako zapytanie Przyrównuje sekwencję z innymi sekwencjami dostępnymi w bazie Poszukuje wysoko punktowanych, ciągłych segmentów pokrewnych sekwencji

BLAST Etapy działania: Tworzenie listy słów analizowanej sekwencji (słowo to np. 10 nukleotydów) Wyszukanie słów w sekwencyjnej bazie danych (identyfikacja sekwencji, z którymi zapytanie będzie skojarzone) Ocena (macierz substytucji) Przyrównanie parami poprzez rozszerzanie słów w obu kierunkach, ocena (wartość graniczna) Podstawy bioinformatyki 2015 29

GLOBALNE PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW CLUSTAL-OMEGA http://www.ebi.ac.uk/tools/msa/clustalo/

GLOBALNE PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW

PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW

PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW DOPASOWANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW: Leptyna Homo sapiens Leptyna Mus musculus

PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW DOPASOWANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW: Leptyna Homo sapiens Leptyna Mus musculus

PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW DOPASOWANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW: Leptyna Homo sapiens Leptyna Mus musculus

PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW DOPASOWANIE: Leptyna Homo sapiens Leptyna Takifugu rubripes

PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW DOPASOWANIE: Leptyna Homo sapiens Leptyna Takifugu rubripes

PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW DOPASOWANIE: Homo sapiens Mus musculus Takifugu rubripes Copyright 2014, Joanna Szyda

RODZINA PROGRAMÓW CLUSTAL Metoda progresywna etapowe składanie przyrównania na podstawie podobieństwa par sekwencji

LOKALNE PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI NUKLEOTYDÓW Andy Baxevanis Biological Sequence Analysis https://www.youtube.com/watch?v=z72nvsuteng

MIARY PODOBIEŃSTWA SEKWENCJI AMINOKWASÓW

DOPASOWYWANIE SEKWENCJI 1. Miary podobieństwa sekwencji aminokwasów 2. Zastosowanie programów: CLUSTAL BLAST

MIARA PODOBIEŃSTWA SEKWENCJI AMINOKWASÓW KODOWANIE ZDARZEŃ odzwierciedlenie właściwości fizykochemicznych 1. Sekwencje różnicują się na drodze ewolucji uwzględnienie prawdopodobieństwa poszczególnych mutacji wśród wszystkich białek o znanej sekwencji i odległości ewolucyjnej 2. Konsekwencje metaboliczne mutacji uwzględnienie czy zmiana aminokwasu powoduje zmianę konformacji = funkcji białka 3. Najczęściej wykorzystywane tabele PAM BLOSUM

MIARA PODOBIEŃSTWA SEKWENCJI AMINOKWASÓW TABELE PAM 1. Point Accepted Mutation (akceptowane mutacje punktowe) 2. Tabele opracowano dla różnych odległości ewolucyjnych między sekwencjami, np. PAM1 sekwencje różniące się 1% aminokwasów = blisko spokrewnionych PAM250 - sekwencje różniące się 80% aminokwasów = daleko spokrewnionych

MIARA PODOBIEŃSTWA SEKWENCJI AMINOKWASÓW TABELA PAM250 C 12 G -3 5 P -3-1 6 S 0 1 1 1 A -2 1 1 1 2 T -2 0 0 1 1 3 D -5 1-1 0 0 0 4 E -5 0-1 0 0 0 3 4 N -4 0-1 1 0 0 2 1 2 Q -5-1 0-1 0-1 2 2 1 4 H -3-2 0-1 -1-1 1 1 2 3 6 K -5-2 -1 0-1 0 0 0 1 1 0 5 R -4-3 0 0-2 -1-1 -1 0 1 2 3 6 V -2-1 -1-1 0 0-2 -2-2 -2-2 -2-2 4 M -5-3 -2-2 -1-1 -3-2 0-1 -2 0 0 2 6 I -2-3 -2-1 -1 0-2 -2-2 -2-2 -2-2 4 2 5 L -6-4 -3-3 -2-2 -4-3 -3-2 -2-3 -3 2 4 2 6 F -4-5 -5-3 -4-3 -6-5 -4-5 -2-5 -4-1 0 1 2 9 Y 0-5 -5-3 -3-3 -4-4 -2-4 0-4 -5-2 -2-1 -1 7 10 W -8-7 -6-2 -6-5 -7-7 -4-5 -3-3 2-6 -4-5 -2 0 0 17 C G P S A T D E N Q H K R V M I L Copyright F 2017, Y J. WSzyda & M. Mielczarek

MIARA PODOBIEŃSTWA SEKWENCJI AMINOKWASÓW TABELE BLOSUM 1. Blocks Substitution Matrix 2. Tabele opracowano na podstawie danych z bazy danych BLOCKS wykorzystując prawdopodobieństwo mutacji w zakonserwowanych regionach 3. przy różnych założeniach dotyczących interpretacji sekwencji o dużym podobieństwie BLOSUM62 sekwencje o ponad 62% aminokwasów identycznych są traktowane jako wspólna grupa ewolucyjna BLOSUM45 sekwencje o ponad 45% aminokwasów identycznych są traktowane jako wspólna grupa ewolucyjna

MIARA PODOBIEŃSTWA SEKWENCJI AMINOKWASÓW TABELA BLOSUM45 G 7 P -2 9 D -1-1 7 E -2 0 2 6 N 0-2 2 0 6 H -2-2 0 0 1 10 Q -2-1 0 2 0 1 6 K -2-1 0 1 0-1 1 5 R -2-2 -1 0 0 0 1 3 7 S 0-1 0 0 1-1 0-1 -1 4 T -2-1 -1-1 0-2 -1-1 -1 2 5 A 0-1 -2-1 -1-2 -1-1 -2 1 0 5 M -2-2 -3-2 -2 0 0-1 -1-2 -1-1 6 V -3-3 -3-3 -3-3 -3-2 -2-1 0 0 1 5 I -4-2 -4-3 -2-3 -2-3 -3-2 -1-1 2 3 5 L -3-3 -3-2 -3-2 -2-3 -2-3 -1-1 2 1 2 5 F -3-3 -4-3 -2-2 -4-3 -2-2 -1-2 0 0 0 1 8 Y -3-3 -2-2 -2 2-1 -1-1 -2-1 -2 0-1 0 0 3 8 W -2-3 -4-3 -4-3 -2-2 -2-4 -3-2 -2-3 -2-2 1 3 15 C -3-4 -3-3 -2-3 -3-3 -3-1 -1-1 -2-1 -3-2 -2-3 -5 12 G P D E N H Q K R S T A M V I L F Copyright Y 2017, W J. CSzyda & M. Mielczarek

MIARA PODOBIEŃSTWA SEKWENCJI AMINOKWASÓW INTERPRETACJA WARTOŚCI W TABELACH PAM i BLOSUM I -4-2 -4-3 -2-3 -2-3 -3-2 -1-1 2 3 5 L -3-3 -3-2 -3-2 -2-3 -2-3 -1-1 2 1 2 5 F -3-3 -4-3 -2-2 -4-3 -2-2 -1-2 0 0 0 1 8 Y -3-3 -2-2 -2 2-1 -1-1 -2-1 -2 0-1 0 0 3 8 W -2-3 -4-3 -4-3 -2-2 -2-4 -3-2 -2-3 -2-2 1 3 15 C -3-4 -3-3 -2-3 -3-3 -3-1 -1-1 -2-1 -3-2 -2-3 -5 12 G P D E N H Q K R S T A M V I L F Y W C 1. Mutacja Izoleucyna Valina jest bardziej prawdopodobna = +3, niż Izoleucyna Cysteina = -3 2. Mutacja Izoleucyna Valina zachodzi 10 0.3 = 1.995 częściej niż średni poziom mutacji dla wszystkich aminokwasów 3. Mutacja Izoleucyna Cysteina zachodzi 10-0.3 = 0.501 rzadziej niż średni poziom mutacji dla wszystkich aminokwasów

MIARA PODOBIEŃSTWA SEKWENCJI AMINOKWASÓW 1. BLOSUM90 krótkie, bardzo podobne fragmenty 2. BLOSUM61 ogólne przyrównanie 3. BLOSUM30 mniej podobne sekwencje

PORÓWNANIE PAM I BLOSUM 1. PAM (oprócz PAM1) opracowane na podstawie danych wyprowadzonych z modli ewolucyjnych / BLOSUM wyniki bezpośrednich obserwacji 2. PAM zalecane do rekonstrukcji drzew filogenetycznych / BLOSUM przeszukiwanie baz danych i poszukiwanie konserwatywnych domen białkowych

DOPASOWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW

DOPASOWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW DOPASOWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW: Beta-2-mikroglobulina Homo sapiens Beta-2- mikroglobulina Mus musculus 1. Gen zaliczany do tzw. Houskeeping genes wysoki poziom zakonserwowania sekwencji 2. Baza danych UniProt: Homo sapiens http://www.uniprot.org/uniprot/p61769 Mus musculus http://www.uniprot.org/uniprot/q91xj8

DOPASOWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW

DOPASOWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW CLUSTAL-OMEGA http://www.ebi.ac.uk/tools/msa/clustalo/

DOPASOWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW Beta-2-mikroglobulina: Homo sapiens Mus musculus KODY KOLORÓW: KODY DOPASOWANIA: małe [ * ] identyczne kwasowe [ : ] substytucja konserwatywna wymiana w obrębie podstawowy grupy o podobnej strukturze i właściwościach grupa hydroksylowa [. ] substytucja semikonserwatywna wymiana w obrębie inne grupy tylko o podobnej strukturze

DOPASOWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW Beta-2-mikroglobulina: Homo sapiens Mus musculus Danio rerio Gallus gallus

DOPASOWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW Beta-2-mikroglobulina: Homo sapiens Mus musculus Danio rerio Gallus gallus

DOPASOWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW BLAST http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/blast.cgi

DOPASOWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW BLAST http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/blast.cgi