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检测微妙的序列信号:用于多重对齐的吉布斯采样策略.

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
概括
此摘要是机器生成的。

在多个DNA和蛋白质序列中检测微妙的序列模式是具有挑战性的. 一个新的代采样算法有效地发现了这些局部多重对齐,揭示了共享的分子结构和生物特性.

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科学领域:

  • 生物信息学是一种生物信息学.
  • 计算生物学 计算生物学
  • 基因组学就是基因组学.

背景情况:

  • 基因组项目产生了大量的蛋白质和DNA序列数据.
  • 解读这些序列及其关系受到检测微妙,共享的局部残留模式的困难所阻碍.
  • 这些模式往往表明保存的分子结构和生物功能.

研究的目的:

  • 开发一种敏感的,计算机自动化的算法,用于检测多个序列中常见的微妙局部残留模式.
  • 为了应对理解大型生物序列数据集中的关系的挑战.

主要方法:

  • 开发了一种基于代采样统计方法的新算法.
  • 数学定义了"局部多重对齐"问题,用于完全的计算机自动化.
  • 该算法在N线性时间运行,有效处理N个序列.

主要成果:

  • 该算法实现了对N个序列的优化局部对齐模型.
  • 在当前的工作站上,它只需要几秒钟进行分析.
  • 能够同时检测和优化多个模式及其重复.

结论:

  • 新的代采样算法为本地多重序列对齐提供了灵敏和高效的解决方案.
  • 这种方法促进了保存模式的发现,有助于理解不同蛋白质家族的分子结构和生物特性.
  • 已被证明适用于螺旋转蛋白,脂卡林和前转移酶.