Vi har utvecklat MUMMALS, ett program för att konstruera flera proteinsekvensjustering med hjälp av probabilistisk konsistens. MUMMALS förbättrar anpassningskvaliteten genom att använda parvis justering dolda Markov modeller (HMMs) med flera matchtillstånd som beskriver lokal strukturell information utan att utnyttja explicita struktur förutsägelser. Parametrar för sådana modeller har uppskattats från ett stort bibliotek med strukturbaserade anpassningar. Vi visar att (i) på avlägsna homologer, MUMMALS uppnår statistiskt bästa noggrannhet bland flera ledande konfigurerare, såsom ProbCons, MAFFT och MUSCLE, även om den genomsnittliga förbättringen är liten, i storleksordningen flera procent; (ii) en stor samling (.10 000) av automatiskt beräknade parvisa strukturanpassningar av olika proteindomäner är överlägsen mindre men noggrant kurerade datauppsättningar för uppskattning av anpassningsparametrar och prestandatester; (iii) referensoberoende utvärdering av anpassningskvalitet med hjälp av sekvensjusteringsberoende struktur superpositioner korrelerar väl med referensberoende utvärdering som jämför sekvensbaserade anpassningar till strukturbaserade referensanpassningar.
MUMMALS REF använder probabilistisk konsistens och förbättrar dess anpassningskvalitet genom att använda parvis anpassning Hidden Markov modeller (HMMs).
MUMMALS: multiple sequence alignment improved by using hidden Markov models with local structural information