Просмотр кода страницы Выравнивание последовательностей

{{TOCright}}
'''Выра́внивание после́довательностей''' — [[Биоинформатика|биоинформатический]] метод, основанный на размещении двух или более последовательностей мономеров [[ДНК]], [[РНК]] или [[Белки|белков]] друг под другом таким образом, чтобы можно было легко увидеть сходные участки в этих последовательностях. Сходство [[Первичная структура|первичных структур]] двух молекул может отражать их функциональные, структурные или эволюционные взаимосвязи<ref name=mount>{{книга |год=2004 |заглавие=Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis |издание=2nd |издательство=Cold Spring Harbor Laboratory Press: Cold Spring Harbor, NY. |isbn=0-87969-608-7 |язык=en |автор=Mount DM.}}</ref>. Выровненные последовательности оснований [[Нуклеотиды|нуклеотидов]] или [[Аминокислоты|аминокислот]] обычно представляются в виде строк матрицы. Добавляются разрывы между основаниями таким образом, чтобы одинаковые или похожие элементы были расположены в следующих друг за другом столбцах матрицы<ref name=":4">{{Статья|isbn=9780470451496, 9780470085851|страницы=100—138|заглавие=Basic Local Alignment Search Tool (BLAST)|ссылка=http://dx.doi.org/10.1002/9780470451496.ch4|место=Hoboken, NJ, USA|издательство=John Wiley & Sons, Inc.|издание=Bioinformatics and Functional Genomics}}</ref>.

Алгоритмы выравнивания последовательностей также используются в [[Обработка естественного языка|NLP]]<ref>{{Статья|автор=Bill MacCartney, Michel Galley, Christopher D. Manning|год=2008|doi=10.3115/1613715.1613817|заглавие=A phrase-based alignment model for natural language inference|ссылка=http://dx.doi.org/10.3115/1613715.1613817|место=Morristown, NJ, USA|издательство=Association for Computational Linguistics|издание=Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing - EMNLP '08}}</ref>.

== Графическое и текстовое представление ==
В большинстве представлений результата выравнивания последовательности располагаются в строчках матрицы таким образом, что совпадающие элементы (нуклеотиды или аминокислоты) находятся один под другим (в одной колонке). «Разрывы» заменяются знаком «-», именуемый гэпом (от англ. «[[:en:Gap penalty|gap]]»)<ref>{{Статья|автор=Julie D. Thompson, Desmond G. Higgins, Toby J. Gibson|год=1994|doi=10.1093/nar/22.22.4673|issn=0305-1048, 1362-4962|выпуск=22|страницы=4673—4680|издание=Nucleic Acids Research|заглавие=CLUSTAL W: improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment through sequence weighting, position-specific gap penalties and weight matrix choice|ссылка=http://dx.doi.org/10.1093/nar/22.22.4673|том=22}}</ref>, и обозначает {{нп5|Индель_(биоинформатика)|индель|en|Indel}}, то есть место возможной вставки или делеции<ref>{{Cite web|url=https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh?Db=mesh&Cmd=DetailsSearch&Term=%22INDEL+Mutation%22%5BMeSH+Terms%5D|title=INDEL Mutation - MeSH - NCBI|publisher=www.ncbi.nlm.nih.gov|accessdate=2019-04-29}}</ref><ref name=":4" />.

=== Текстовое представление ===
При текстовом отображении возможна просто запись в формате [[FASTA|fasta]], когда последовательности записываются с гэпами, и имеют одинаковую длину<ref>{{Cite web|url=http://www.cgl.ucsf.edu/home/meng/docs/ContributedSoftware/multalignviewer/afasta.html|title=Aligned FASTA Format|publisher=www.cgl.ucsf.edu|accessdate=2019-04-29|archive-date=2021-01-24|archive-url=https://web.archive.org/web/20210124184555/http://www.cgl.ucsf.edu/home/meng/docs/ContributedSoftware/multalignviewer/afasta.html|deadlink=no}}</ref>. Такой вид записи часто используется программами, и удобен для машинной обработки<ref>{{Cite web|url=http://emboss.sourceforge.net/docs/themes/AlignFormats.html|title=Alignment Formats|publisher=emboss.sourceforge.net|accessdate=2019-04-30|archive-date=2018-06-24|archive-url=https://web.archive.org/web/20180624112031/http://emboss.sourceforge.net/docs/themes/AlignFormats.html|deadlink=no}}</ref>.
Другой вид текстового представления служит для удобства пользователя (три разных примера представлены ниже). В нём последовательности записываются одна под другой, а в строчке между ними разными символами обозначены разные отношения между аминокислотами. Пробелом (отсутствием символа) обозначают отсутствие связи между аминокислотами, как по гомологии, так и по функции: символами «*», "|" или же буквой ([[BLAST]]) — одинаковые аминокислоты; «:» или «+» — близкие по свойствам; «.» — сходные по свойствам<ref>{{Cite web|url=https://www.ebi.ac.uk/seqdb/confluence/display/JDSAT/Bioinformatics+Tools+FAQ|title=Bioinformatics Tools FAQ - Job Dispatcher Sequence Analysis Tools - EMBL-EBI|publisher=www.ebi.ac.uk|accessdate=2019-04-23|archive-date=2019-04-23|archive-url=https://web.archive.org/web/20190423205446/https://www.ebi.ac.uk/seqdb/confluence/display/JDSAT/Bioinformatics%2BTools%2BFAQ|deadlink=no}}</ref>. <syntaxhighlight lang="text">
Blast:

Query  15  FQQAWANPKHAWAQVNGETRLTQNLIILERETR  47
           F   W  PKHA +QVNG T ++Q+ IIL R  R
Sbjct  14  FHHNWTRPKHASSQVNGHTEMSQHNIILRRVPR  46

CLUSTAL:

THE12851.1          MGKKGYKRNEYNNPFQQAWANPKHAWAQVNGETRLTQNLIILERETRKRS-	50
WP_104057486.1      MSTK-DQLDPQSQAFHHNWTRPKHASSQVNGHTEMSQHNIILRRVPRSGRR	50
                    *..*  : :  .: *:: *:.**** :****.*.::*: ***.*  *.   

EMBOSS Needle:

THE12851.1         1 MGKKGYKRNEYNNPFQQAWANPKHAWAQVNGETRLTQNLIILERETRKRS     50
                     |..|. :.:..:..|...|..||||.:||||.|.::|:.|||.|..|...
WP_104057486.      1 MSTKD-QLDPQSQAFHHNWTRPKHASSQVNGHTEMSQHNIILRRVPRSGR     49

  

</syntaxhighlight>

=== Графическое представление ===
[[Файл:MSA_colors.png|мини|354x354пкс|Демонстрация различный окрасок множественного выравнивания различных белков семейства YpzG, визуализация в Jalview<ref name=":0">{{Статья|автор=A. M. Waterhouse, J. B. Procter, D. M. A. Martin, M. Clamp, G. J. Barton|год=2009-05-01|doi=10.1093/bioinformatics/btp033|issn=1367-4803, 1460-2059|выпуск=9|язык=en|страницы=1189—1191|издание=Bioinformatics|заглавие=Jalview Version 2--a multiple sequence alignment editor and analysis workbench|ссылка=https://academic.oup.com/bioinformatics/article-lookup/doi/10.1093/bioinformatics/btp033|том=25|archivedate=2017-10-24|archiveurl=https://web.archive.org/web/20171024095341/https://academic.oup.com/bioinformatics/article-lookup/doi/10.1093/bioinformatics/btp033}}</ref>, выравнивание ClustalWS]]
Графическое представление максимально ориентированно на визуальное восприятие. В нём также принято размещать последовательности одну под другой, но значение связи между аминокислотами из разных последовательностей обозначаются цветом. Есть окраски по свойствам аминокислот, такие как «Zappo», окрашивающая каждую аминокислоту, и «Clustal», окрашивающая столбцы с одинаковыми свойствами аминокислот. Часть окрасок, такие как «%Identity», позволяет увидеть идентичность и консервативность аминокислот в столбце. Есть и окраски, показывающие степень гидрофобности аминокислот<ref>{{Cite web|url=http://www.jalview.org/help/html/colourSchemes/|title=Colour Schemes|publisher=www.jalview.org|accessdate=2019-04-23|archive-date=2019-04-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20190426095829/http://www.jalview.org/help/html/colourSchemes/|deadlink=no}}</ref>.

Наиболее известные программы для просмотра выравниваний: {{нп5|Jalview|Jalview|en|Jalview}}<ref name=":0" />, [[UGENE]]<ref name=":3">{{Статья|автор=Mikhail Fursov, Olga Golosova, Konstantin Okonechnikov|год=2012-04-15|doi=10.1093/bioinformatics/bts091|issn=1367-4803|выпуск=8|язык=en|страницы=1166—1167|издание=Bioinformatics|заглавие=Unipro UGENE: a unified bioinformatics toolkit|ссылка=https://academic.oup.com/bioinformatics/article/28/8/1166/195474|том=28|archivedate=2019-04-30|archiveurl=https://web.archive.org/web/20190430175338/https://academic.oup.com/bioinformatics/article/28/8/1166/195474}}</ref>, {{нп5|MEGA_(биоинформатика)|MEGA|en|MEGA,_Molecular_Evolutionary_Genetics_Analysis}}<ref>{{Статья|автор=Koichiro Tamura, Joel Dudley, Masatoshi Nei, Sudhir Kumar|год=2008-07-01|doi=10.1093/bib/bbn017|issn=1467-5463|выпуск=4|язык=en|страницы=299—306|издание=Briefings in Bioinformatics|заглавие=MEGA: A biologist-centric software for evolutionary analysis of DNA and protein sequences|ссылка=https://academic.oup.com/bib/article/9/4/299/267027|том=9|archivedate=2019-04-30|archiveurl=https://web.archive.org/web/20190430175130/https://academic.oup.com/bib/article/9/4/299/267027}}</ref>. Полный список представлен в статье [[:en:List of alignment visualization software|«List of alignment visualization software» (англ).]]

Также существует способ представления консенсусной последовательности — [[Логотип последовательностей|Логотип последовательности]]<ref>{{Статья|автор=Thomas D. Schneider, R.Michael Stephens|год=1990|doi=10.1093/nar/18.20.6097|issn=0305-1048, 1362-4962|выпуск=20|страницы=6097—6100|издание=Nucleic Acids Research|заглавие=Sequence logos: a new way to display consensus sequences|ссылка=http://dx.doi.org/10.1093/nar/18.20.6097|том=18}}</ref>.

=== Точечная матрица ===
{{нп5|Точечная_матрица_(биоинформатика)|Точечная матрица сходства|en|Dot_plot_(bioinformatics)}} — способ визуального представления парного выравнивания. Обычно используется для больших последовательностей, например для [[геном]]ов бактерий. По осям отложены координаты обеих последовательностей, а отрезками отображают их гомологию. Так, точечная матрица одинаковых последовательностей будет выглядеть как диагональ квадрата. Такой способ представления позволяет отслеживать [[Инверсия (биология)|инверсии]], [[Дупликация|дупликации]] или [[Делеция|делеции]], а также [[Транслокация|транслокации]]<ref>{{Статья |автор=Erik L.L. Sonnhammer, Richard Durbin |год=1995-12 |doi=10.1016/0378-1119(95)00714-8 |issn=0378-1119 |выпуск=1—2 |страницы=GC1—GC10 |издание={{Нп3|Gene (журнал)|Gene||Gene (journal)}} |заглавие=A dot-matrix program with dynamic threshold control suited for genomic DNA and protein sequence analysis |ссылка=http://dx.doi.org/10.1016/0378-1119(95)00714-8 |том=167 |язык=en |издательство=[[Elsevier]] |archivedate=2008-12-02 |archiveurl=https://web.archive.org/web/20081202065907/http://dx.doi.org/10.1016/0378-1119(95)00714-8 }}</ref>.

== Парное выравнивание ==
Парное выравнивание используется для нахождения сходных участков двух последовательностей.
Различают глобальное и локальное выравнивание. Глобальное выравнивание предполагает, что последовательности гомологичны по всей длине. В глобальное выравнивание включаются обе входные последовательности целиком. Локальное выравнивание применяется, если последовательности содержат как родственные (гомологичные), так и неродственные участки. Результатом локального выравнивания является выбор участка в каждой из последовательностей и выравнивание между этими участками<ref name=":1">{{Статья|автор=Valery O Polyanovsky, Mikhail A Roytberg, Vladimir G Tumanyan|год=2011|doi=10.1186/1748-7188-6-25|issn=1748-7188|выпуск=1|язык=en|страницы=25|издание=Algorithms for Molecular Biology|заглавие=Comparative analysis of the quality of a global algorithm and a local algorithm for alignment of two sequences|ссылка=http://almob.biomedcentral.com/articles/10.1186/1748-7188-6-25|том=6|archivedate=2019-04-23|archiveurl=https://web.archive.org/web/20190423205512/https://almob.biomedcentral.com/articles/10.1186/1748-7188-6-25}}</ref>.

Для получения парного выравнивания используются разновидности метода [[Динамическое программирование|динамического программирования]]. В частности, эти алгоритмы реализованы в сервисах [[Европейская молекулярно-биологическая лаборатория|европейской молекулярно-биологической лаборатории]] ({{Cite web|url=https://www.ebi.ac.uk/Tools/psa/|title=Pairwise Sequence Alignment|website=EMBL-EBI}}). Так, например, {{Cite web|url=https://www.ebi.ac.uk/Tools/psa/emboss_needle/|title=Needle}}, алгоритм глобального выравнивания, использует [[алгоритм Нидлмана-Вунша|алгоритм Нидлмана — Вунша]]<ref name=":2">{{Cite web|url=https://www.ebi.ac.uk/Tools/psa/|title=Pairwise Sequence Alignment Tools < EMBL-EBI|publisher=www.ebi.ac.uk|accessdate=2019-04-23|archive-date=2019-04-12|archive-url=https://web.archive.org/web/20190412094432/https://www.ebi.ac.uk/Tools/psa/|deadlink=no}}</ref>, а {{Cite web|url=https://www.ebi.ac.uk/Tools/psa/emboss_water/|title=Water}}, алгоритм локального выравнивания — [[алгоритм Смита — Ватермана]]<ref name=":2" />.

=== Сравнение глобального и локального выравниваний ===
Для демонстрации в чём отличие глобального и локального выравниваний, можно рассмотреть искусственный пример. Возьмём последовательности A и B, и сделаем для них глобальное и локальное выравнивание. В последовательности был заложен центральный гомологичный участок, и заметно отличающиеся края.
[[Файл:Global_local_aligment_example.png|альт=|центр|мини|502x502пкс|Пример локального выравнивания (II; EMBOSS {{Cite web|url=https://www.ebi.ac.uk/Tools/psa/emboss_water/|title=Water}}) и глобального (III; EMBOSS {{Cite web|url=https://www.ebi.ac.uk/Tools/psa/emboss_needle/|title=Needle}}). Сами последовательности (I) сгенерированы вручную. Визуализация в Jalview<ref name=":0" />, окраска Clustal]]
Глобальное выравнивание<ref name=":1" /> использует полную длину обеих последовательностей, и может быть использовано для проверки последовательностей на [[Гомология (биология)|гомологию]] (общность происхождения) по всей длине. Однако, если последовательности имеют мало участков гомологии (или просто схожести), то не всегда можно хорошо определить эти участки. В приведённом примере алгоритм зацепился за четыре совпадающий аминокислоты, так что длинный участок гомологии не виден. На основании этого можно предположить, что последовательности целиком не гомологичны между собой<ref>{{Статья|автор=Aloysius J. Phillips|год=2006-02|doi=10.1016/j.jbi.2005.11.005|issn=1532-0464|выпуск=1|страницы=18—33|издание=Journal of Biomedical Informatics|заглавие=Homology assessment and molecular sequence alignment|ссылка=http://dx.doi.org/10.1016/j.jbi.2005.11.005|том=39}}</ref>.

Локальное выравнивание<ref name=":1" /> использует части последовательностей, на которых прогнозируется максимальная гомология. Оно отлично подходит, если лишь части последовательностей похожи, например в ходе [[Рекомбинация (биология)|рекомбинации]] или [[Конвергентная эволюция|конвергентной эволюции]]. Всегда стоит аккуратно относиться к небольшим участкам имеющим низкое сходство, особенно при выравнивании больших последовательностей, так как повышается вероятность встречи случайного схожего участка. В примере на рисунке локальное выравнивание включило половину длины последовательностей. Выравнено 11 аминокислот сходных по функции, имеется 2 инделя. На основании этого, если дополнительно известно о схожей функции пептидов A и B, можно сказать, что центральные участки обоих пептидов выполняет функцию всего пептида, либо же важны для его функции<ref>{{Статья|автор=M. C. Frith|год=2004-01-02|doi=10.1093/nar/gkh169|issn=1362-4962|выпуск=1|язык=en|страницы=189—200|издание=Nucleic Acids Research|заглавие=Finding functional sequence elements by multiple local alignment|ссылка=https://academic.oup.com/nar/article-lookup/doi/10.1093/nar/gkh169|том=32|archivedate=2017-07-22|archiveurl=https://web.archive.org/web/20170722130535/https://academic.oup.com/nar/article-lookup/doi/10.1093/nar/gkh169}}</ref>.

Однако, не всегда в локальное выравнивание может попасть интересующий участок последовательности. Это можно обойти, если обрезать последовательность по границам интересующего участка. Также возможны и другие комбинации глобального и локального выравниваний<ref>{{Статья|автор=M. Brudno, S. Malde, A. Poliakov, C. B. Do, O. Couronne|год=2003-07-03|doi=10.1093/bioinformatics/btg1005|issn=1367-4803, 1460-2059|выпуск=Suppl 1|страницы=i54—i62|издание=Bioinformatics|заглавие=Glocal alignment: finding rearrangements during alignment|ссылка=http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btg1005|том=19}}</ref>.

=== Алгоритмы поиска ===
Применяются для поиска в больших базах данных последовательностей, схожих с некой заданной последовательностью по указанным критериям. Применяемое выравнивание — локальное. Для повышения скорости поиска используются различные эвристические методы. Наиболее известные программы: [[BLAST]]<ref>{{Cite web|url=https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi|title=BLAST: Basic Local Alignment Search Tool|publisher=blast.ncbi.nlm.nih.gov|accessdate=2019-04-23|archive-date=2020-08-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20200821005842/https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi|deadlink=no}}</ref> и {{Cite web|url=http://fasta.bioch.virginia.edu/fasta_www2/fasta_list2.shtml|title=FASTA3x}}<ref>{{Статья|автор=W. R. Pearson, D. J. Lipman |год=1988-04-01 |doi=10.1073/pnas.85.8.2444 |issn=0027-8424, 1091-6490 |выпуск=8 |страницы=2444—2448 |издание=[[Proceedings of the National Academy of Sciences]] |заглавие=Improved tools for biological sequence comparison |ссылка=http://dx.doi.org/10.1073/pnas.85.8.2444 |том=85 |язык=en |издательство=[[Национальная академия наук США|National Academy of Sciences]] }}</ref>.

== Множественное выравнивание ==
{{Основная статья|Множественное выравнивание последовательностей}}
[[Множественное выравнивание последовательностей|Множественное выравнивание]] — это выравнивание трёх и более последовательностей. Применяется для нахождения консервативных участков в наборе гомологичных последовательностей. В большинстве случаев построение множественного выравнивания — необходимый этап реконструкции [[Филогенетическое дерево|филогенетических деревьев]]. Нахождение оптимального множественного выравнивания методом динамического программирования имеет слишком большую временную сложность, поэтому множественные выравнивания строятся на базе различных эвристик. Наиболее известные программы, осуществляющие множественное выравнивание — [[Clustal]] ({{Cite web|url=http://www.clustal.org/|title=clustal}})<ref>{{Статья|автор=J. Thompson|год=1997-12-15|doi=10.1093/nar/25.24.4876|issn=1362-4962|выпуск=24|страницы=4876—4882|издание=Nucleic Acids Research|заглавие=The CLUSTAL_X windows interface: flexible strategies for multiple sequence alignment aided by quality analysis tools|ссылка=http://dx.doi.org/10.1093/nar/25.24.4876|том=25}}</ref>, {{нп1|T-COFFEE||en|T-COFFEE}} ({{Cite web|url=http://www.tcoffee.org|title=tcoffee}}), {{нп1|MUSCLE||en|MUSCLE_(alignment_software)}} ({{Cite web|url=http://www.drive5.com/muscle/|title=muscle}})<ref>{{Статья|автор=R. C. Edgar|год=2004-03-08|doi=10.1093/nar/gkh340|issn=1362-4962|выпуск=5|страницы=1792—1797|издание=Nucleic Acids Research|заглавие=MUSCLE: multiple sequence alignment with high accuracy and high throughput|ссылка=http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkh340|том=32}}</ref> и {{нп1|MAFFT||en|MAFFT)}} ({{Cite web|url=http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/|title=mafft}}). Имеются также программы для просмотра и редактирования множественных выравниваний, например {{нп1|Jalview||en|Jalview}}<ref name=":0" /> или русскоязычный [[UGENE]]<ref name=":3" />.

== Структурное выравнивание ==
{{Main|Пространственное выравнивание}}

[[Файл:Alignment of thioredoxins2.png|thumb|300px|right|Структурное выравнивание [[тиоредоксин]]ов [[Человек разумный|человека]] и ''[[Drosophila melanogaster]]''. Белки отображены в стиле ''cartoon'', белок человека — в красном, ''Drosophila melanogaster'' — в жёлтом цвете. Получено из [[Protein Data Bank|PDB]] [http://www.rcsb.org/pdb/explore.do?structureId=3TRX 3TRX] и [http://www.rcsb.org/pdb/explore.do?structureId=1XWC 1XWC] ]]
Может быть построено для [[Белки|белков]] или [[Рибонуклеиновая кислота|рибонуклеиновых кислот]] с использованием информации о [[Вторичная структура|вторичной]] и [[Третичная структура|третичной пространственной структуре]] молекул. Целью является попытка установить [[Гомология (биология)|гомологию]] двух или нескольких структур путём нахождения и сопоставления участков, одинаково уложенных в пространстве. Структурное выравнивание обычно сопровождается наложением структур, то есть нахождением движений пространства, применение которых к заданным молекулам наилучшим образом совмещает их. Но в отличие от простой пространственной суперпозиции с известным сопоставлением эквивалентных [[Аминокислоты|аминокислотных]] [[Остаток (биохимия)|остатков]] двух структур, алгоритмы структурного выравнивания обычно не требуют априорного знания выравнивания последовательностей. Существует большое количество [[алгоритм]]ов, на которых основаны различные {{нп1|программы структурного выравнивания||en|Structural_alignment_software}}. Пространственные выравнивания особенно важны для анализа данных [[Структурная геномика|структурной]] [[Геномика|геномики]] и [[Протеомика|протеомики]], они также могут использоваться для оценки выравниваний, полученных путём сравнения последовательностей.<ref name="skolnick">{{cite pmid|15653774}}</ref>.

Структурное выравнивание успешно используется для сравнения белков с низким уровнем гомологии последовательностей, когда эволюционные связи не могут быть установлены стандартными методами выравнивания последовательностей, но в этом случае необходимо принимать во внимание влияние [[Конвергентная эволюция|конвергентной эволюции]], основной эффект которой проявляется в сходстве третичных структур неродственных аминокислотных последовательностей<ref>{{статья |заглавие=Automated structure prediction of weakly homologous proteins on a genomic scale |издание=[[Proceedings of the National Academy of Sciences|Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America]] |pmid=15126668 |doi=10.1073/pnas.0305695101 |pmc=419651 |язык=en |тип=journal |автор=Zhang, Y.; Skolnick, J. |месяц=5 |год=2004}}</ref>.

Пространственное выравнивание позволяет сравнивать две и более [[молекулы]] с известными трёхмерными структурами, экспериментальное получение которых основано на использовании методов [[Рентгеноструктурный анализ|рентгеноструктурного анализа]] и [[ЯМР-спектроскопия|ЯМР-спектроскопии]]. Для пространственного выравнивания можно также использовать структуры, полученные методами [[Предсказание структуры белка|предсказания структуры белка]]. Более того, оценка качества таких предсказаний зачастую базируется на использовании пространственного выравнивания структуры создаваемой модели и белка, третичная структура которого получена непосредственно из эксперимента. Также есть данные об использовании метода [[Малоугловое рентгеновское рассеяние|малоуглового рентгеновского рассеяния]] для анализа трёхмерных структур различных белковых молекул<ref>{{статья |заглавие=Robust, high-throughput solution structural analyses by small angle X-ray scattering (SAXS) |издание=[[Nature Methods]] |pmid=19620974 |doi=10.1038/nmeth.1353 |pmc=3094553 |язык=en |тип=journal |автор=GL Hura; AL Menon |месяц=7 |год=2009}}</ref>.

=== Типы сравнений ===
Результатом работы программ структурного выравнивания, как правило, является совмещение наборов координат [[атом]]ов. Чаще всего при поиске такого сопоставления оценка результату даётся исходя из значения функции наименьшего [[Среднеквадратическое отклонение|среднеквадратического отклонения]] (RMSD) между структурами, которое алгоритм построения выравнивания старается минимизировать.<ref name=predict>{{статья |заглавие=On the prediction of protein structure: the significance of the root-mean-square deviation |издание={{Нп3|Journal of Molecular Biology|Journal of molecular biology||Journal of Molecular Biology}} |pmid=7411610 |doi=10.1016/0022-2836(80)90289-2 |язык=en |тип=journal |автор=Cohen, F.E; Sternberg, M.J. |год=1980}}</ref>
: <math>
\begin{align}
\mathrm{RMSD}(\mathbf{v}, \mathbf{w}) & = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \|v_i - w_i\|^2} \\
& = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} 
      (({v_i}_x - {w_i}_x)^2 + ({v_i}_y - {w_i}_y)^2 + ({v_i}_z - {w_i}_z)^2})
\end{align}
</math>,
где <math>n</math> — количество точек (атомов) в выборке (структуре), <math>\mathbf{v}</math> и <math>\mathbf{w}</math> — атомы соответствующей структуры, имеющие координаты <math>\mathbf{v_i}_x</math>, <math>\mathbf{v_i}_y</math>, <math>\mathbf{v_i}_z</math> и <math>\mathbf{w_i}_x</math>, <math>\mathbf{w_i}_y</math>, <math>\mathbf{w_i}_z</math>.

Значение RMSD выражается в единицах длины, наиболее часто используемой единицей в [[Структурная биология|структурной биологии]] является [[Ангстрем]] (Å), который равен 10<sup>−10</sup> м. Однако RMSD как степень пространственного расхождения выравниваемых структур имеет ряд недостатков: неустойчивость к выбросам и наличию нескольких доменов в структуре выравниваемых белков, так как изменения в относительном расположении этих доменов между двумя структурами могут искусственно изменять значение RMSD.

Кроме того, могут быть рассчитаны и более сложные параметры, оценивающие структурное сходство, например, {{нп5|тест глобальных расстояний||en|Global distance test}}<ref name="zemla">{{cite pmid|12824330}}</ref>.

Для создания структурного выравнивания и подсчёта соответствующих значений RMSD могут быть использованы как все атомы, входящие в молекулу белка, так и их подмножества. Например, атомы боковых радикалов аминокислотных остатков учитываются не всегда, и для выравнивания могут использоваться только атомы, входящие в пептидный остов молекулы. Такой вариант выбирают, если у выравниваемых структур очень разная аминокислотная последовательность и боковые радикалы различаются у большого числа остатков. По этой причине по умолчанию методы пространственного выравнивания используют только атомы остова, вовлечённые в [[Пептидная связь|пептидную связь]]. Для большего упрощения и увеличения эффективности часто используется положение только альфа-атомов [[углерод]]а, так как их положение достаточно точно определяет положение атомов полипептидного остова. Только при выравнивании очень похожих или даже идентичных структур важно учитывать позиции атомов боковых цепей. В этом случае RMSD отражает не только схожесть [[Конформация|конформации]] белкового остова, но и ротамерные состояния боковых цепей. Другие способы, позволяющие снизить шум и увеличить число правильных сопоставлений, используют разметку элементов [[Вторичная структура|вторичной структуры]], карты {{нп5|Нативные контакты|нативных контактов|en|Native contact}} или паттерны взаимодействия остатков, меры степени упаковки боковых цепей и меры сохранения [[Водородные связи|водородных связей]]<ref name="godzik">{{cite pmid|8819165}}</ref>.

=== Методы ===

==== DALI ====
Одним из популярных методов структурного выравнивания является DALI ({{lang-en|distance alignment matrix method}} — метод с использованием матрицы дистанционных выравниваний). Исходные структуры белков разбиваются на гексапептиды и через оценку паттернов контактов между фрагментами рассчитывается матрица расстояний. Элементы вторичной структуры, остатки которых являются соседними в последовательности, оказываются на главной диагонали матрицы; остальные диагонали матрицы отражают пространственные контакты между остатками, которые в последовательности не находятся рядом друг с другом. Когда матрицы расстояний двух белков имеют одинаковые или похожие элементы примерно на одинаковых позициях, можно сказать, что белки имеют схожую укладку и их элементы вторичной структуры соединены петлями примерно одинаковой длины. Непосредственный процесс выравнивания DALI заключается в поиске схожестей матриц, построенных для двух белков, которые потом пересобираются в конечное выравнивание с помощью стандартного алгоритма максимизации счёта<ref>{{статья |заглавие=Dali server update |издание=[[Nature Methods]] |pmid=27131377 |doi=10.1093/nar/gkw357 |pmc=4987910 |язык=en |автор=Liisa Holm; Laura M. Laakso |число=29 |месяц=4 |год=2016 |тип=journal}}</ref>.

Метод DALI был использован для создания [[База данных|базы данных]] {{нп5|FSSP||en|Families of structurally similar proteins}} ({{lang-en|Families of Structurally Similar Proteins}}), в которой все известные структуры белков были попарно выровнены для определения их пространственного родства и классификации укладок<ref>{{cite pmid|9016542}}</ref>.

[https://web.archive.org/web/20090301064750/http://ekhidna.biocenter.helsinki.fi/dali_server/start DaliLite] является скачиваемой программой, использующей алгоритм DALI<ref>{{cite pmid|10980157}}</ref>.

==== Комбинаторное расширение (combinatorial extension) ====
Метод комбинаторного расширения ({{lang-en|Combinational extension (СЕ)}}) похож на DALI тем, что тоже разбивает каждую структуру на ряд фрагментов, которые затем пытается заново собрать в полное выравнивание. Серия попарных сочетаний фрагментов, называемых AFP ({{lang-en|aligned fragment pairs}} — пары выровненных фрагментов), используется для задания матрицы сходства, через которую прокладывается оптимальный путь для определения конечного выравнивания. Путь, соответствующий выравниванию, рассчитывается как оптимальный путь через матрицу сходства с помощью линейного прохода через последовательности, расширяя выравнивание следующей возможной AFP с высоким счётом. Только те AFP, которые удовлетворяют заданным критериям локального сходства, включаются в матрицу, что сокращает необходимое пространство поиска и увеличивает эффективность<ref name="shindyalov">{{cite pmid|9796821}}</ref>.

Подобно DALI или SSAP, CE использовался для создания базы данных классификации укладок на основе известных пространственных структур белков из PDB<ref name="prlic">{{cite pmid|20937596}}</ref>.

== Примечания ==
{{примечания|2}}{{Строки}}
[[Категория:Биоинформатика]]
{{Добротная статья|Биоинформатика}}