Көптік теңестіру әдістері

Көптік теңестіру әдістері.

Салыстырмалы геномиканың негізі көптік теңестіру, ал көптік теңестірудің негізінде ағаш құрастырылады, ағаш негізінде организмдердің 1-1не ұқсастығы, функциясы бәрін анық біле аламыз. Эволюциялық функционалды құрылымды информацияны алу үшін көптік теңестіру арқылы жүргізіледі. Алгоритмдері:

• Динамикалық программалау
• Эвристикалық әдістер

• прогрессивті теңестіру
• итеративті әдістер
• бірізді әдістер

• Құрылымдық әдістер

          Динамикалық программалау

         Тек екі өлшемді матрица орнына көп өлшемді матрица жасалады. Яғни біз бұрын тек x. y пен жұмыс жасаған болсақ бұл жақта x, y,z және 4ші өлшем болса көбейе береді. H-B глобальды теңестіру алгоритміпринципі, тек екі өлшемді матрица орнына көп өлшемді матрица жасалады. Айрықша шағын деректер үшін ғана қолданылады. Есептеу өте қиын.

         Прогрессивті теңестіру

         Прогрессивті теңестіру бұл жерде бірден көптік теңестіру жүргізілмейді, жұптық теңестіру арқылы шешеді. Үш кезеңнен тұрады.

1. Нидлман-Вунш бойынша жұптық теңестіру жасап алу
2. Жұптық теңестіру баллдары негізінде бағыттаушы ағаш құрастыру
3. Бағыттаушы ағаш негізінде прогрессивті теңестіру

            Мысалы: Әртүрлі организмдердің глобиндерін көптік теңестіру жасау керек болса өзара мүмкін болатын жұптық теңестіру жасап шығады. Адам мен шимпанзье адам мен тышқан әрқайсысына балл беріледі. Қайсы жақсы сақталған соған жоғарырақ балл. Кейін оларды ағашқа құрастырған кезде бір-біріне жақынырақтары ағашта бір бұтақта тұрады.

Теңестірудің кемшіліктері бар құрастырған кезде қателік кетіп қалса, сол қате күйімен қалады. Оны қайтадан өзгерту деген жоқ. Тек қана үстіне қоса береді. Сол кеткен қатеге қоса береді. Басында қойылған GAP өзгеріссіз қалады. Бастапқы кезеңде кеткен қате соңғы нәтижеде көрінеді. Артқа қайту деген жоқ. Артықшылығы эффективті түрде тез болғандықтан қолданады. Прогрессивті ең танымал программасы – Clustal.

           Белоктарды теңестірудегі Clustal-дағы түстер

           Әртүрлі түстер белоктардағы аминқышқылдардың қасиеттерін көрсетеді. Мысалы: қызыл түс болса кішкентай әрі гидрофобты молекулалар аланин, валин, лейцин, изолейцин. Қошқыл қызыл негіздік аргинин мен лизин. Жасыл болса негізгі зарядталмаған полярлы серин, тирозин.

           Итеративті әдіс

           Прогрессивті теңестірудің қателіктерін ескеретін итеративті әдіс. Прогрессивтіде арытқа қайту мүмкін болмаса, бұл жақта арытқа қайта-қайта келіп идеальды болып шыққанша дұрыстай беруге болады. MUSCLE CLUSTAl-ға қарағанда анағұрлым анық мағұлымат береді. Сиквенстер қойып, жұптық теңестіру жасап, ағаш құрастырады. Ағаш құрастырған кезде керек болса бөліктерге бөліп алып, идеальды болғанша келістіріп отырады. Соңында шығарып берген нәтиже онша емес болып шықса, қайттан бөліп тастап қайтадан бастайды сиквенстерді жұптық теңестіру арқылы.  Матрица құрастырылады. Оның негізінде ағаш құрастырылады прогрессивті осы жерден тоқтаса, итеративті ары - қарай кетеді. Эффективтілігі төмен болса қайтадан матрица, ағаш құрастырады, көптік теңестіру жасалынады. Бұтақтардың кейбіреулерін кесіп тастап бөліктерге бөліп тастайды. Жеке бөліктерді өзара теңестірген кезде эффиктивті болады. Эффективті теңестірулерді өзгертіп алғаннан кейін бөлінген нәрсені қайтадан бір-бірімен теңестіреді.  Нәтижесінде шыққан результат дұрыс болса қабылданады.  Дұрыс болмаса қайтадан қайталайды. CLUSTAl-ға ға қарағанда өте жақсы нәтиже шығаруға болады. Кемшілігі алгоритм ұзағырақ жұмыс істейді. Артықшылығы ағаш бірнеше рет қайта құрастырылады.