är i allmänhet för långsamma för att iterativt söka igenom stora sekvensdatabaser som UniProt eller NCBI:s icke-redundant (nr) databas. Här presenterar vi HMM-HMM-baserad blixtsnabb iterativ sekvenssökning (HHblits), som utökar HHsearch för att möjliggöra snabba, iterativa sekvenssökningar. Den profilprofiljustering prefilter av HHblits minskar antalet fulla HMM-HMM-anpassningar från många miljoner till några tusen, vilket gör det snabbare än PSI-BLAST men fortfarande lika känslig som HHsearch (kompletterande bild. 1).................................................................. För iterativa sökningar behöver HHblits en databas med HMMs som täcker hela sekvensutrymmet. Vi uppfann en mycket snabb metod, kClust (M. Hauser, v.t. Mayer och J.S., opublicerade data), för klustring av stora sekvensdatabaser ner till 20-30% maximal parvis sekvensidentitet samtidigt som den kräver nästan full längd anpassningsförmåga (>80% täckning av längre sekvenser). Detta strikta täckningskriterium berikar för ortologa sekvenser med samma domänarkitektur 7 : av UniProt20 kluster som innehåller mer än två Swiss-Prot sekvenser med enzym provisionsnummer, 98,4% hade alla fyra enzym provision siffror bevaras (Supplementary Fig. 2 )............................................................................................................... kClust är tillräckligt snabb (~1000 gånger snabbare än BLAST) för att möjliggöra regelbunden återklustring av de uppdaterade UniProt och nr databaser. UniProt20 (versionen från juli 2011) innehöll 15 miljoner sekvenser i 2,6 miljoner HMM, med ett genomsnitt på 5,5 sekvenser per kluster. HHblits konverterar först frågesekvensen (eller MSA) till en HMM. Detta görs konventionellt genom att lägga till pseudoräkningar av aminosyror som är fysikaliskt kemiskt lik den aminosyra i frågan. Däremot beräknar HHblits pseudoräkningar som beror på den lokala sekvenskontexten (det vill säga de 13 positionerna runt varje rest). Denna metod hade förbättrat känsligheten och anpassningskvaliteten för den resulterande profilen avsevärt 8. HHblits söker sedan i HMM-databasen och lägger till sekvenser från HMMs under en definierad förväntad värde (E-värde) tröskel till frågan MSA, från vilken HMM för nästa sökning iteration byggs (Fig. 1a och kompletterande bild Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. För hastighet och känslighet är förfiltret avgörande. Den viktigaste idén var att genomföra profil-profil jämförelse som en sekvens-till-profil jämförelse genom att diskretisera vektorer av 20 aminosyra sannolikheter i varje HMM kolumn i ett alfabet av 219 bokstäver. Varje bokstav representerar en typisk profilkolumn (kompletterande bild. 4)................................................................. Vi approximerar databasen HMMs genom sekvenser över detta utökade alfabet, ignorerar införandet och borttagning sannolikheter för HMMs (kompletterande bild. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Före förfiltrering beräknar vi poängen för varje fråga HMM-kolumn med var och en av de 219 bokstäverna, vilket resulterar i en 219-rads utökad sekvensprofil. Förfiltreringen består av två steg (kompletterande bild. 3 ): (i) en mycket snabb gapless lokal anpassning mellan den utvidgade frågeprofilen och den utökade databassekvenser och (ii) en gapped hhblits: blixtsnabb iterativ proteinsekvens sökning av hhm-hmm justering sekvens-baserad proteinfunktion och struktur förutsägelse beror avgörande på sekvens-sök känslighet och noggrannhet av den resulterande sekvensanpassningar. Vi presenterar en opensource, verktyg för allmänna ändamål som representerar både fråge- och databassekvenser av profil dolda markov modeller (hms): "hmm-hmm-baserad blixtsnabb iterativ sekvenssökning" (hhblits; http://toolkit.genzentrum.lmu.de/hhblits/). Jämfört med sekvens-sökverktyget Psi-bSista, hhblits är snabbare på grund av dess diskretiserade profil prefilter, har 50-100% högre känslighet och genererar mer exakta justeringar. Bygga protein multipel-sekvens anpassningar (MSA) av iterativ sekvens sökningar är av grundläggande betydelse i beräkningsbiologi, som MSA är ett viktigt mellanliggande steg i den sekvensbaserade förutsägelsen av evolutionärt bevarade egenskaper, såsom tertiär struktur, funktionella platser eller interaktionsgränssnitt. Sekvensprofiler och profil dolda Markov modeller (HMM) är kondenserade representationer av MSA som specificerar för varje sekvens position sannolikheten att observera var och en av de 20 aminosyror i evolutionärt relaterade proteiner. PSI-BLAST 1, den mest använda iterativa sökverktyg, successivt förfinar en frågesekvens profil genom att lägga till statistiskt signifikanta sekvensmatcher till profilen för nästa sökning iteration. Verktygen SAM2K (ref. Profilprofil och HMM-HMM-justering är de känsligaste klasserna av sekvenssökningsmetoder. De är de metoder som valts för att identifiera och anpassa mallar för tredimensionell homologi modellering 4. Vår HMM-HMM justeringsmetod HHsearch 5 används av många av de bästa proteinstruktur förutsägelser servrar, bland vilka är HHpred 6, den topprankade servern för mallbaserade proteinstruktur förutsägelse i förra årets kritiska bedömning av tekniker för proteinstruktur förutsägelse
HHblits REF använder HMM-HMM justering för att utföra snabba iterativa proteinsekvens sökningar och kan generera korrekt anpassning.