Metoder för justering av proteinsekvenser typicaily mäta likhet med hjälp av en substitutionsmatris med poäng för alla möjliga utbyten av en aminosyra med en annan. De mest använda matriserna är baserade på Dayhoff-modellen av evolutionära räntor. Med ett annat tillvägagångssätt har vi härlett substitutionsmatriser från cirka 2000 block av anpassade sekvenssegment som karakteriserar mer än 50Q grupper av relaterade proteiner. Detta ledde till markanta förbättringar i anpassningarna och i sökningar med hjälp av frågor från var och en av grupperna. Bland de mest användbara datorbaserade verktygen i modern biologi är de som involverar sekvensanpassningar av proteiner, eftersom dessa anpassningar ofta ger viktiga insikter i gen- och proteinfunktion. Det finns flera olika typer av anpassningar: globala anpassningar av par av proteiner som är relaterade till gemensamma anor genom hela deras längder, lokala anpassningar invohing relaterade segment av proteiner, flera anpassningar av medlemmar av proteinfamiljer, och anpassningar m d e under databas sökningar för att upptäcka homologi. I varje enskilt fall utvärderas konkurrerande anpassningar med hjälp av ett poängsättningssystem för uppskattning av likhet. Även om flera olika poängsättningsprogram har föreslagits (1-61, mutationsdatamatriser av DayhofS (1, 7-9) anses allmänt standard och är ofta standard i anpassning och sökning program. I Dayhoff modellen härleds substitutionshastigheter från anpassningar av proteinsekvenser som är minst 85% identiska. Den vanligaste uppgiften med substitutionsmatriser är dock att upptäcka mycket mer avlägsna förhållanden, som endast kan härledas från substitutionsfrekvenser i Dayhoff-modellen. Därför undrade vi om ett bättre tillvägagångssätt skulle kunna vara att använda anpassningar där dessa förbindelser uttryckligen representeras. Ett incitament för att undersöka denna möjlighet är att genomförandet av en förbättrad matris i många viktiga tillämpningar endast kräver triviala insatser. Lokala riktningar kan representeras som oslipade block med varje rad ett annat proteinsegment och varje kolumn en justerad restposition. Tidigare beskrev vi ett automatiserat system, PROTOMAT, för att erhålla en uppsättning block som ges en grupp av relaterade proteiner (10). Detta system tillämpades på en katalog av flera hundra proteingrupper, vilket ger en databas på >2OOO block. Tänk på ett enda block som representerar en bevarad region i en proteinfamilj. För en ny medlem av denna familj, vi söker en uppsättning poäng för matcher och missmatchningar som bäst gynnar en korrekt anpassning med var och en av de andra segmenten i blocket i förhållande till en felaktig anpassning- Den förväntade sannolikheten för förekomst ec för varje i, j par är sedan p;pj för i = j och pipj + pipi = Zpipj för i # j. I exemplet är den förväntade sannolikheten för AA 0,9 x 0,9 = 0,81, att av AS + SA är 2 X (0,9 X 0,1) = 0,18, och SS är 0,1 x 0,1 = 0,01. En oddskvotmatris beräknas där varje post är qu/eu. Ett lodförhållande beräknas sedan i bitenheter som sc = log2(qQ/eu). Om de observerade frekvenserna är som förväntat. Si = 0; om mindre än förväntat, sii C 0; om mer än förväntat, sij > 0. Lod ratios multipliceras med en skalning faktor 2 och sedan avrundas till närmaste heltal värde för att producera förkortning: lod, logaritm av odds. Metoder för att härleda en frekvens
För vissa tillämpningar, sådana matriser kan finnas tillgängliga, som BLOSUM i samband med proteinsekvens anpassning REF.
Amino acid substitution matrices from protein blocks.
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}