中國(guó)科技大學(xué)課件系列：《生物信息學(xué)》.ppt

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1、生物信息學(xué) 第三章 序列比對(duì) 本章內(nèi)容提要 第一節(jié)：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：概率及概率模型 第二節(jié)：雙序列比對(duì)算法的介紹 Dot matrix 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法 (Needleman-Wunsch, Smith-Waterman算法 ) FASTA和 BLAST算法 第三節(jié)：打分矩陣及其含義 第四節(jié)：多序列比對(duì) 第三節(jié) 打分矩陣及其含義 1，計(jì)分方法 2， Dayhoff: PAM系列矩陣 3， Henikoff: BLOSUM系列矩陣 1， 計(jì)分方法 匹配計(jì)分： UM矩陣 (Unitary matrix) 相同的氨基酸記 1分，否則記 0分。 BLAST中核酸比對(duì)

2、 結(jié)構(gòu)域性質(zhì)計(jì)分： SGM矩陣 (Structure-Genetic Matrix) 主要根據(jù)氨基酸的結(jié)構(gòu)和化學(xué)性質(zhì)的相似程度 來記分 (如 D和 E， S和 T， V和 I有很高的相似性 )，同 時(shí)還考慮密碼子之間相互轉(zhuǎn)換的難易程度。 可觀測(cè)變換計(jì)分： PAM矩陣 (Point Accepted Mutation) BLOSUM矩陣 (BLOcks SUbstitution Matrix) 2， PAM系列矩陣 Margaret Dayhoff, 1978; 通過對(duì)物種進(jìn)化的研究，根據(jù)一種氨基酸被 另一種氨基酸替代的頻度而提出的，最常用 的是 PAM250; Accep

3、ted point mutation (PAM): 可接受 的點(diǎn)突變，氨基酸的改變不顯著影響蛋白質(zhì) 的功能； PAM矩陣 71個(gè)蛋白質(zhì)家族的 1572種變化； 序列相似性 85%； 功能同源的蛋白質(zhì) 通過中性進(jìn)化，引入 可接受的點(diǎn)突變； 進(jìn)化模型： A. 基本假設(shè)：中性進(jìn)化， Kimura,1968; B. 進(jìn)化的對(duì)稱性 : A-B = B-A; C. 擴(kuò)展性：通過對(duì)較短時(shí)間內(nèi)氨基酸替代關(guān)系 的計(jì)算來計(jì)算較長(zhǎng)時(shí)間的氨基酸替代關(guān)系； PAM1矩陣 兩個(gè)蛋白質(zhì)序列的 1%氨基酸發(fā)生變化； 定義進(jìn)化時(shí)間以氨基酸的變異比例為準(zhǔn)， 而不是時(shí)間；因?yàn)楦鱾€(gè)蛋白質(zhì)家族進(jìn)化的速

4、度并不相等； PAM2 = PAM1*PAM1 PAM3 = (PAM1)3 PAM250= (PAM1)250 PAMn矩陣的構(gòu)建 1. 選取多個(gè)家族的相似性 85%的保守序列； 2. 根據(jù)匹配計(jì)分進(jìn)行多重比對(duì) (不含空位 )； 3. 以比對(duì)結(jié)果構(gòu)建進(jìn)化樹，反映氨基酸替換關(guān) 系； 4. 計(jì)算每種氨基酸轉(zhuǎn)換成其它氨基酸的次數(shù)； 5. 計(jì)算每種氨基酸突變率； 6. 計(jì)算每對(duì)氨基酸突變率，得到突變概率矩陣 ，將此矩陣自乘 n次； 7. 將突變概率矩陣轉(zhuǎn)化為 PAMn矩陣。 例 6： PAM矩陣的構(gòu)建 已知 3個(gè)蛋白質(zhì)家族若干保守序列片段： 家族一： FKIL

5、K， FKIKK， FFILL， FFIKL 家族二： IIFFF， IIFIF ， IKFFL ， IKFIL 家族三： KIFKK， KIFLK， KLFKL， KLFLL 按 Doyhoff方法構(gòu)建 PAM1與 PAM2矩陣 Step1：多重比對(duì) 位置對(duì)齊，多重比對(duì)（不考慮空位）： 統(tǒng)計(jì)每種氨基酸出現(xiàn)的頻率； fi = 氨基酸 i的數(shù)目 /總氨基酸數(shù)目 fL = 12/60 = 0.2 .. 家族一 家族二 家族三 F K I L K I I F F F K I F K K F K I K K I I F I F K I F L K F F I L L I K F

6、F L K L F K L F F I K L I K F I L K L F L L Step2：構(gòu)建進(jìn)化樹 最大簡(jiǎn)約法 家族一 : L和 K間相互轉(zhuǎn)換次數(shù)： N(LK) = 3 家族二，家族三 FKILK FKIKK FKIKK FFIKL FFILL FFIKL (LK) (KF)(LK) (LK) Step3：計(jì)算氨基酸間的轉(zhuǎn)換次數(shù) 計(jì)算每種氨基酸轉(zhuǎn)換成其它氨基酸的次數(shù)。 假設(shè)兩種氨基酸間相互轉(zhuǎn)換一樣。 e.g. N(LK)= 3 + 0 + 3 = 6 K F I L K 1 1 6 F 1 2 1 I 1 2 1 L 6 1 1 S

7、tep4：計(jì)算各 氨基酸 相對(duì)突變率 每種氨基酸相對(duì)突變率 mi i：第 i種氨基酸； fi ：每種氨基酸出現(xiàn)的頻率； mK = 8/(12 2 fK 100) = 0.0125 1002 i i f im 總替換數(shù) 總共發(fā)生替換數(shù)氨基酸 Step5：計(jì)算氨基酸 i替換為 j的突變率 氨基酸 i替換為 j的突變率 mij e.g. mKK = 1- mK = 0.9875 mKF = mF 1/4 = 0.001389 iii i ij mmji j jim mji 1時(shí)， 總共發(fā)生替換數(shù)氨基酸 相互替換的次數(shù)與氨基酸 時(shí)， Step5：氨基酸一步

8、轉(zhuǎn)移概率矩陣 氨基酸突變概率 一步轉(zhuǎn)移概率矩陣 M1ij 原氨基酸 K F I L 替換氨 基酸 K 0.9875 0.001563 0.001563 0.009375 F 0.001389 0.994444 0.002778 0.001389 I 0.001786 0.003571 0.992857 0.001786 L 0.0125 0.002083 0.002083 0.983333 Step6: 計(jì)算 PAM1計(jì)分矩陣 由突變率 mij計(jì)算計(jì)分矩陣中的分值 rij： 將 rij = rji取平均值，再取整數(shù)； （按先前假設(shè)， rij = rji） rKK = 10l

9、g(mkk/ fk) = 5.6857 6 (rKF + rFK )/2 = -22.833 -23 )/lg (10 iijij fmr Step6: PAM1計(jì)分矩陣結(jié)果 三個(gè)家族序列片段得到的 PAM1計(jì)分矩陣： K F I L K 6 F -23 5 I -22 -19 6 L -13 -22 -20 7 Step7: 計(jì)算 PAM2計(jì)分矩陣 將氨基酸突變概率矩陣自乘一次，得到兩 步轉(zhuǎn)移概率矩陣 M2ij M2ij = M1ij M1ij 三個(gè)家族序列片段得到的 PAM2計(jì)分矩陣： K F I L K 6 F -20 5 I -19 -16 6 L

10、-10 -19 -18 7 PAM250矩陣 PAM250: 250%期望的突變； 蛋白質(zhì)序列仍然有 15-30%左右的相似性； PAM250打分 矩陣 打分矩陣的使用 PAM250: 15-30%的序列相似 性； PAM120: 40%的序列相似性； PAM80: 50% PAM60: 60% 如何選擇最合適的矩陣？ 多種嘗試 PAM矩陣的問題及改進(jìn) 1. PAM系列矩陣存在的問題： A. 氨基酸的打分矩陣，不關(guān)心核酸； B. 進(jìn)化模型的構(gòu)建需要系統(tǒng)發(fā)育樹的分析，因 此，成為一個(gè)循環(huán)論證的問題：序列比對(duì) 矩 陣構(gòu)建 打分 進(jìn)行新的序列比對(duì)； C. 數(shù)據(jù)集很

11、??； 2. 打分矩陣的改進(jìn) A. 選用大量的序列數(shù)據(jù)，構(gòu)建 PAM矩陣； B. BLOSUM系列矩陣 ; C. 核酸的打分矩陣 ; 3， BLOSUM矩陣 最被廣泛使用的氨基酸打分矩陣 ; 根據(jù)蛋白質(zhì)模塊數(shù)據(jù)庫(kù) BLOCKS中蛋白質(zhì)序 列的高度保守部分的比對(duì)而得到的，最常用 的是 BLOSUM62; BLOCK: 蛋白質(zhì)家族保守的一段氨基酸，無 gap，一般幾個(gè)至上百個(gè)氨基酸； Prosite家族：至少有一個(gè) BLOCK存在于該 家族的所有蛋白質(zhì)序列中； BLOSUM62: 序列的平均相似性為 62%的 BLOCK構(gòu)建的打分矩陣； BLOSUM62矩陣構(gòu)建步驟： 1. 提取 P

12、rosite數(shù)據(jù)庫(kù)中 504個(gè)家族的 2萬多蛋 白質(zhì)序列，合并其中相似性 62%的序列； 2. 統(tǒng)計(jì)各 BLOCK的氨基酸對(duì)數(shù)量 f； 3. 計(jì)算氨基酸對(duì)的出現(xiàn)頻率 q； 4. 計(jì)算每種氨基酸的期望頻率 p； 5. 計(jì)算氨基酸對(duì)出現(xiàn)的期望頻率 e； 6. 計(jì)算 BLOSUM62矩陣分量 rij )/(lg2 2 eqr ij BLOSUM62打分矩陣 BLOSUM 2. 基于多序列比對(duì)的結(jié)果 構(gòu)建進(jìn)化樹； 3. 重新計(jì)算序列之間的距 離，再用 “ 漸進(jìn) ” 算法進(jìn)行 多序列比對(duì)； 4. 重復(fù)上述步驟，直到結(jié) 果不再發(fā)生改變?yōu)橹埂? (2) DIALIGN 1. 對(duì)所有

13、序列進(jìn)行兩兩之間的局部最優(yōu)化的 比對(duì)； 2. 找到所有能夠匹配的部分 M1；將重疊的 、前后連續(xù) (consistency)的匹配部分連接 起來 (diagonals)，為 M2； 3. 將剩下的未比對(duì)的序列重新比對(duì)，再發(fā)現(xiàn) 能夠匹配的部分，構(gòu)成新 M1，將 consistency部分構(gòu)成 M2； 4. 重復(fù)上述步驟，直到結(jié)果收斂。 DIALIGN: 算法流程 3. 部分有向圖算法 激酶的多序列比對(duì) 4. 隱馬爾科夫模型 : ProbCons 主要改進(jìn)： 1. 所有序列的兩兩比對(duì)，通過 profile HMM的 方法進(jìn)行雙序列比對(duì)； 2. 將漸進(jìn)算法與迭代算法整合； 3.

14、目前，性能最優(yōu)。 5. 整合算法 MUSCLE 算法分為三個(gè)部分，每個(gè)部分相對(duì)獨(dú)立； 1. Draft progressive: (1) 對(duì)兩條序列，計(jì)算距離采用 k-mer的思想； (2) 用 UPGMA算法構(gòu)建引導(dǎo)樹； (3) 使用漸進(jìn)算法進(jìn)行多序列比對(duì)； 優(yōu)點(diǎn)：兩條序列之間的距離不采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃 算法進(jìn)行比對(duì)，節(jié)省時(shí)間。 MUSCLE 2. Improved progressive: (1)基于 k-mer得到的樹可能會(huì)產(chǎn)生次優(yōu)結(jié)果， 因此，采用 Kimura距離的方法對(duì) k-mer產(chǎn)生的 樹重新計(jì)算距離矩陣； (2)重新用 UPGMA構(gòu)建進(jìn)化樹； (3)使用漸進(jìn)算法

15、進(jìn)行多序列比對(duì)； 3. Refinement: (1)隨機(jī)從進(jìn)化樹上挑出一條邊，刪除； (2)得到兩組樹，對(duì)每組樹，計(jì)算 profile； (3)將兩組 profile進(jìn)行比對(duì)； (4)如果最終得分提高，保留結(jié)果，否則丟棄。 MUSCLE MUSCLE的算法流程 MUSCLE: 使用指南 MUSCLE的使用 多序列比對(duì)：性能檢驗(yàn) 1. BAliBASE：基于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，將同一家 族的蛋白質(zhì)序列進(jìn)行多序列比較。 2. 檢驗(yàn)多序列比對(duì)工具的性能：是否能夠很 好的重復(fù) BAliBASE中已明確的比對(duì)結(jié)果。 AMP結(jié)合酶的結(jié)構(gòu) /序列比較 性能比較 ProbCons：目前綜合性能最好； T-Coffee：序列相似性高時(shí)最準(zhǔn)確； DIALIGN: 序列相似性低時(shí)最準(zhǔn)確； POA：性能接近 T-Coffee和 DIALIGN，速 度最快； ClustalW/X: 最經(jīng)典、被廣泛接受的工具； MUSCLE: 目前最流行的多序列比對(duì)工具； 運(yùn)算時(shí)間比較