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微妙なシーケンス信号を検出する:複数のアライメントのためのギブスのサンプリング戦略.

C E Lawrence1, S F Altschul, M S Boguski

  • 1National Center for Biotechnology Information, National Library of Medicine, National Institutes of Health, Bethesda, MD 20894.

Science (New York, N.Y.)
|October 8, 1993
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

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複数のDNAとタンパク質の配列の間で微妙な配列パターンを検出することは困難です. 新しい繰り返しサンプリングアルゴリズムは,これらのローカルマルチアラインメントを効率的に見つけ,共有された分子構造と生物学的性質を明らかにします.

科学分野:

  • バイオインフォマティックス
  • コンピュータ生物学 コンピュータ生物学
  • ゲノミクスゲノミクスとは

背景:

  • ゲノムプロジェクトは,膨大な量のタンパク質とDNA配列データを生成します.
  • これらの配列とその関係を解読することは,微妙で共有された局所的な残留パターンを検出する難しさによって妨げられています.
  • これらのパターンは,保存された分子構造と生物学的機能をしばしば示す.

研究 の 目的:

  • 複数の配列に共通する微妙な局所残留パターンを検出するための敏感でコンピュータ自動化されたアルゴリズムを開発する.
  • 大規模な生物序列データセット内の関係を理解する課題に取り組むために.

主な方法:

  • 繰り返しサンプリングの統計的方法に基づいた新しいアルゴリズムを開発しました.
  • コンピューターの完全な自動化のための"ローカルマルチプルアラインメント"問題を数学的に定義します.
  • アルゴリズムはN-リニアタイムで動作し,Nのシーケンスを効率的に処理します.

主要な成果:

  • アルゴリズムは,Nのシーケンスの最適化されたローカルアライメントモデルを達成します.
  • 現在のワークステーションで分析するのに必要な時間はわずか数秒です.
  • 複数のパターンとその繰り返しの同時検出と最適化を可能にします.

    • 結論:

    • 新しいイテラティブサンプリングアルゴリズムは,ローカルマルチシーケンスのアライメントに敏感で効率的なソリューションを提供します.
    • この方法は,保存されたパターンの発見を容易にし,多様なタンパク質ファミリーにおける分子構造と生物学的性質の理解を助けます.
    • ヘリックス・ターン・ヘリックスタンパク質,リポカリン,プレニルトランスフェラーゼに対する実証された適用性.