[醫(yī)學(xué)]第四章bioedit多序列比較的實際應(yīng)用-資料下載頁
2025-01-16 04:53本頁面
【正文】 部分，我們討論兩種方法，都是搜索特殊數(shù)據(jù)庫以獲取序列的基序和模式的，當(dāng)然也是兩種從最少的序列信息中進(jìn)行蛋白質(zhì)家族分類的強(qiáng)有力的方法。 ? ProfileScan ?基于經(jīng)典的模式分析的 Gribskov方法 ,ProfileScan使用一種稱為 pfscan的方法尋找一個蛋白質(zhì)或核酸的查詢序列同一個模式庫的相似性 ,因此 ,在搜索中需要有模式庫 ?第一個是 PROSITE（ ExPASy（ ： //）數(shù)據(jù)庫，通過使用基序和序列模式（諸如指紋）將生物學(xué)意義重大的位點收集分類； ?第二個是 Pfam（ tml） ,收集了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域家族，與其它收集方法有很大不同的是，最初的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域的比較完全是用手工完成的，而不是依靠自動化的處理方法，正因為這樣， Pfam幾年前 ,只擁有 500多條款目，但這些款目的質(zhì)量極好?，F(xiàn)在擁有 8957條目 . ?基于 PROSITE和 Pfam的搜索可以通過訪問 ProfileScan的主頁完成，它只需要一條簡單的輸入序列（用文本格式），或者一個標(biāo)號，比如一個 SWISSPROT ID。用戶可以選擇搜索的敏感度，選擇返回顯著的匹配或者所有匹配，甚至包括邊界的情況。 ?為了說明輸出的格式，我們現(xiàn)在向 PROSITE系統(tǒng)提交人類 matrix metalloproteinase 9 preproprotein [Homo sapiens]蛋白序列。返回的 PROSITE條目顯示蛋白的功能區(qū)，數(shù)字“ Start”和“ End”是顯示出查詢序列和匹配的模式重疊的位點 , Bits是序列比較可靠性評分， Evalue是序列比較錯誤概率。 ? BLOCKS數(shù)據(jù)庫利用了模塊的概念，對蛋白質(zhì)家族進(jìn)行鑒定，而不是只依賴于單個的序列本身。模塊的思想來源于更加普遍的概念 — 基序（ motif），基序通常是指一段氨基酸序列保守的伸展，擁有一定的蛋白質(zhì)功能或者結(jié)構(gòu)。當(dāng)這些來源于同一家族中的蛋白質(zhì)中的基序比較時（不引入空位），其結(jié)果就是部件；部件就是指比較，而不是序列本身。很明顯，任何一個獨立的蛋白都可以包含一個或者更多個部件，對應(yīng)于它的每一個功能和結(jié)構(gòu)基序。 ? BLOCKS數(shù)據(jù)庫本身來源于 PROSITE的條目。當(dāng)使用一個感興趣的序列進(jìn)行 BLOCKS搜索時，查詢序列就會同數(shù)據(jù)庫中所有的部件在任何可能的位點進(jìn)行比較，對于每一個比較都會使用位點特異分值矩陣或者 PSSM進(jìn)行打分。 PSSM和這本書前面敘述的分值矩陣（例如 BLOSUM62）的重大區(qū)別在于，其分值考慮到了在給定的位點是否擁有一個匹配以及一個給定氨基酸占據(jù)部件中的位點的可能性。所有基于這種形式的方法的核心思想都是觀測殘基占據(jù)比較蛋白質(zhì)部件中的一個特異位點的幾率， ? BLOCKS（ 搜索可以通過訪問西雅圖的 Fred Hutchinson腫瘤研究中心的 BLOCKS主頁完成 ， 這個網(wǎng)點很直接 ，允許執(zhí)行基于序列或者關(guān)鍵詞的檢索 。 如果用戶在輸入時使用了 DNA序列 ， 他就可以指明使用哪個遺傳密碼 ， 搜索哪條鏈 。 不管執(zhí)行搜索的是一個序列還是一個關(guān)鍵詞 ， 成功的搜索將會返回相應(yīng)的部件 ， 圖 。 ? 在結(jié)果輸出窗口，首先給出檢索的概況，給出了這個部件代表的家族， BLOCKS數(shù)據(jù)庫注冊碼和家族的詳細(xì)描述； BL行給出了關(guān)于組建這個特別的部件的原始序列基序的信息：這個部件中有多少序列數(shù)目，接下來是統(tǒng)計學(xué)有效性和構(gòu)成長度的信息；最后是序列列表，只顯示出對應(yīng)于這個特殊基序的序列部分，每一行的開頭都是這個序列的 SWISSPROT注冊碼，第一個殘基在整個序列中的位置，然后是序列本身以及基于位點的序列權(quán)重，這個權(quán)重用 100刻度， 100表示序列距離這個群體最遠(yuǎn)；注意到有些序列行中有空行：部分比較聚集在一起，在每個聚集中， 80%的序列殘基是相同的。
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