Alinhamentos de sequências e Busca de Similaridade

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1 Alinhamentos de sequências e Busca de Similaridade Ariane Machado Lima ariane.machado@usp.br Escola de Artes, Ciências e Humanidades - USP

2 Eu não vim para explicar, eu vim para confundir Chacrinha

3 Alinhamentos veremos em breve Primeiro: busca de similaridade

4 Contexto

5 Contexto

6 Buscas por sequências (o sentido biológico) Busca de identidade: SABER o que é, onde está, etc. Busca de similaridade: INFERIR o que é

7 Busca de identidade Comparar 2 sequências para saber se: são iguais possuem uma subsequência em comum

8 Exemplo 1 Localização de subsequência sequência genoma

9 Exemplo 1 Localização de subsequência sequência genoma

10 Exemplo 1 Localização de subsequência sequência BUSCA POR IDENTIDADE genoma

11 Exemplo 2 Como faço para saber que proteína é essa? MMETERLVLPPPDPLDLPLRAVELGCTGHWELLNLPGAPESSLPHGLPPCAPDLQQEAEQLFLSSPAWLPLHGVEHSARKW QRKTDPWSLLAVLGAPVPSDLQAQRHPTTGQILGYKEVLLENTNLSATTSLSLRRPPGPASQSLWGNPTRYPFWPGGM DEPTITDLNTREEAEEEIDFEKDLLTIPPGFKKGMDFAPKDCPTPAPGLLSLSCLLEPLDLGGGDEDENEAVGQPGGPRG DTVSASPCSAPLARASSLEDLVLKEASTAVSTPEAPEPPSQEQWAIPVDATSPVGDFYRLIPQPAFQWAFEPDVFQKQAI LHLERHDSVFVAAHTSAGKTVVAEYAIALAQKHMTRTIYTSPIKALSNQKFRDFRNTFGDVGLLTGDVQLHPEASCLIMTT EILRSMLYSGSDVIRDLEWVIFDEVHYINDVERGVVWEEVLIMLPDHVSIILLSATVPNALEFADWIGRLKRRQIYVISTVTRP VPLEHYLFTGNSSKTQGELFLLLDSRGAFHTKGYYAAVEAKKERMSKHAQTFGAKQPTHQGGPAQDRGVYLSLLASLRT RAQLPVVVFTFSRGRCDEQASGLTSLDLTTSSEKSEIHLFLQRCLARLRGSDRQLPQVLQMSELLNRGLGVHHSGILPILK EIVEMLFSRGLVKVLFATETFAMGVNMPARTVVFDSMRKHDGSTFRDLLPGEYVQMAGRAGRRGLDPTGTVILLCKGRV PEMADLHRMMMGKPSQLQSQFRLTYTMILNLLRVDALRVEDMMKRSFSEFPSRKDSKAHEQALAELTKRLGALEEPDM TGQLVDLPEYYSWGEELTETQHMIQRRIMESVNGLKSLSAGRVVVVKNQEHHNALGVILQVSSNSTSRVFTTLVLCDKPL SQDPQDRGPATAEVPYPDDLVGFKLFLPEGPCDHTVVKLQPGDMAAITTKVLRVNGEKILEDFSKRQQPKFKKDPPLAA VTTAVQELLRLAQAHPAGPPTLDPVNDLQLKDMSVVEGGLRARKLEELIQGAQCVHSPRFPAQYLKLRERMQIQKEMER LRFLLSDQSLLLFPEYHQRVEVLRTLGYVDEAGTVKLAGRVACAMSSHELLLTELMFDNALSTLRPEEIAALLSGLVCQSP GDAGDQLPNTLKQGIERVRAVAKRIGEVQVACGLNQTVEEFVGELNFGLVEVVYEWARGMPFSELAGLSGTPEGLVVR CIQRLAEMCRSLRGAARLVGEPVLGAKMETAATLLRRDIVFAASLYTQ

12 Exemplo 2 Como faço para saber que proteína é essa? MMETERLVLPPPDPLDLPLRAVELGCTGHWELLNLPGAPESSLPHGLPPCAPDLQQEAEQLFLSSPAWLPLHGVEHSARKW QRKTDPWSLLAVLGAPVPSDLQAQRHPTTGQILGYKEVLLENTNLSATTSLSLRRPPGPASQSLWGNPTRYPFWPGGM DEPTITDLNTREEAEEEIDFEKDLLTIPPGFKKGMDFAPKDCPTPAPGLLSLSCLLEPLDLGGGDEDENEAVGQPGGPRG DTVSASPCSAPLARASSLEDLVLKEASTAVSTPEAPEPPSQEQWAIPVDATSPVGDFYRLIPQPAFQWAFEPDVFQKQAI LHLERHDSVFVAAHTSAGKTVVAEYAIALAQKHMTRTIYTSPIKALSNQKFRDFRNTFGDVGLLTGDVQLHPEASCLIMTT EILRSMLYSGSDVIRDLEWVIFDEVHYINDVERGVVWEEVLIMLPDHVSIILLSATVPNALEFADWIGRLKRRQIYVISTVTRP VPLEHYLFTGNSSKTQGELFLLLDSRGAFHTKGYYAAVEAKKERMSKHAQTFGAKQPTHQGGPAQDRGVYLSLLASLRT RAQLPVVVFTFSRGRCDEQASGLTSLDLTTSSEKSEIHLFLQRCLARLRGSDRQLPQVLQMSELLNRGLGVHHSGILPILK EIVEMLFSRGLVKVLFATETFAMGVNMPARTVVFDSMRKHDGSTFRDLLPGEYVQMAGRAGRRGLDPTGTVILLCKGRV PEMADLHRMMMGKPSQLQSQFRLTYTMILNLLRVDALRVEDMMKRSFSEFPSRKDSKAHEQALAELTKRLGALEEPDM TGQLVDLPEYYSWGEELTETQHMIQRRIMESVNGLKSLSAGRVVVVKNQEHHNALGVILQVSSNSTSRVFTTLVLCDKPL SQDPQDRGPATAEVPYPDDLVGFKLFLPEGPCDHTVVKLQPGDMAAITTKVLRVNGEKILEDFSKRQQPKFKKDPPLAA VTTAVQELLRLAQAHPAGPPTLDPVNDLQLKDMSVVEGGLRARKLEELIQGAQCVHSPRFPAQYLKLRERMQIQKEMER LRFLLSDQSLLLFPEYHQRVEVLRTLGYVDEAGTVKLAGRVACAMSSHELLLTELMFDNALSTLRPEEIAALLSGLVCQSP GDAGDQLPNTLKQGIERVRAVAKRIGEVQVACGLNQTVEEFVGELNFGLVEVVYEWARGMPFSELAGLSGTPEGLVVR CIQRLAEMCRSLRGAARLVGEPVLGAKMETAATLLRRDIVFAASLYTQ Posso procurá-la em bancos de proteínas anotadas (procuro por ela, ou seja, por uma sequência idêntica)

13 Exemplo 2 Como faço para saber que proteína é essa? MMETERLVLPPPDPLDLPLRAVELGCTGHWELLNLPGAPESSLPHGLPPCAPDLQQEAEQLFLSSPAWLPLHGVEHSARKW QRKTDPWSLLAVLGAPVPSDLQAQRHPTTGQILGYKEVLLENTNLSATTSLSLRRPPGPASQSLWGNPTRYPFWPGGM DEPTITDLNTREEAEEEIDFEKDLLTIPPGFKKGMDFAPKDCPTPAPGLLSLSCLLEPLDLGGGDEDENEAVGQPGGPRG DTVSASPCSAPLARASSLEDLVLKEASTAVSTPEAPEPPSQEQWAIPVDATSPVGDFYRLIPQPAFQWAFEPDVFQKQAI LHLERHDSVFVAAHTSAGKTVVAEYAIALAQKHMTRTIYTSPIKALSNQKFRDFRNTFGDVGLLTGDVQLHPEASCLIMTT EILRSMLYSGSDVIRDLEWVIFDEVHYINDVERGVVWEEVLIMLPDHVSIILLSATVPNALEFADWIGRLKRRQIYVISTVTRP VPLEHYLFTGNSSKTQGELFLLLDSRGAFHTKGYYAAVEAKKERMSKHAQTFGAKQPTHQGGPAQDRGVYLSLLASLRT RAQLPVVVFTFSRGRCDEQASGLTSLDLTTSSEKSEIHLFLQRCLARLRGSDRQLPQVLQMSELLNRGLGVHHSGILPILK EIVEMLFSRGLVKVLFATETFAMGVNMPARTVVFDSMRKHDGSTFRDLLPGEYVQMAGRAGRRGLDPTGTVILLCKGRV PEMADLHRMMMGKPSQLQSQFRLTYTMILNLLRVDALRVEDMMKRSFSEFPSRKDSKAHEQALAELTKRLGALEEPDM TGQLVDLPEYYSWGEELTETQHMIQRRIMESVNGLKSLSAGRVVVVKNQEHHNALGVILQVSSNSTSRVFTTLVLCDKPL SQDPQDRGPATAEVPYPDDLVGFKLFLPEGPCDHTVVKLQPGDMAAITTKVLRVNGEKILEDFSKRQQPKFKKDPPLAA VTTAVQELLRLAQAHPAGPPTLDPVNDLQLKDMSVVEGGLRARKLEELIQGAQCVHSPRFPAQYLKLRERMQIQKEMER LRFLLSDQSLLLFPEYHQRVEVLRTLGYVDEAGTVKLAGRVACAMSSHELLLTELMFDNALSTLRPEEIAALLSGLVCQSP GDAGDQLPNTLKQGIERVRAVAKRIGEVQVACGLNQTVEEFVGELNFGLVEVVYEWARGMPFSELAGLSGTPEGLVVR CIQRLAEMCRSLRGAARLVGEPVLGAKMETAATLLRRDIVFAASLYTQ Posso procurá-la em bancos de proteínas anotadas (procuro por ela, ou seja, por uma sequência idêntica) BUSCA POR IDENTIDADE

14 Exemplo 3 Como faço para saber que proteína é essa? MMETERLVLPPPDPLDLPLRAVELGCTGHWELLNLPGAPESSLPHGLPPCAPDLQQEAEQLFLSSPAWLPLHGVEHSARKW QRKTDPWSLLAVLGAPVPSDLQAQRHPTTGQILGYKEVLLENTNLSATTSLSLRRPPGPASQSLWGNPTRYPFWPGGM DEPTITDLNTREEAEEEIDFEKDLLTIPPGFKKGMDFAPKDCPTPAPGLLSLSCLLEPLDLGGGDEDENEAVGQPGGPRG DTVSASPCSAPLARASSLEDLVLKEASTAVSTPEAPEPPSQEQWAIPVDATSPVGDFYRLIPQPAFQWAFEPDVFQKQAI LHLERHDSVFVAAHTSAGKTVVAEYAIALAQKHMTRTIYTSPIKALSNQKFRDFRNTFGDVGLLTGDVQLHPEASCLIMTT EILRSMLYSGSDVIRDLEWVIFDEVHYINDVERGVVWEEVLIMLPDHVSIILLSATVPNALEFADWIGRLKRRQIYVISTVTRP VPLEHYLFTGNSSKTQGELFLLLDSRGAFHTKGYYAAVEAKKERMSKHAQTFGAKQPTHQGGPAQDRGVYLSLLASLRT RAQLPVVVFTFSRGRCDEQASGLTSLDLTTSSEKSEIHLFLQRCLARLRGSDRQLPQVLQMSELLNRGLGVHHSGILPILK EIVEMLFSRGLVKVLFATETFAMGVNMPARTVVFDSMRKHDGSTFRDLLPGEYVQMAGRAGRRGLDPTGTVILLCKGRV PEMADLHRMMMGKPSQLQSQFRLTYTMILNLLRVDALRVEDMMKRSFSEFPSRKDSKAHEQALAELTKRLGALEEPDM TGQLVDLPEYYSWGEELTETQHMIQRRIMESVNGLKSLSAGRVVVVKNQEHHNALGVILQVSSNSTSRVFTTLVLCDKPL SQDPQDRGPATAEVPYPDDLVGFKLFLPEGPCDHTVVKLQPGDMAAITTKVLRVNGEKILEDFSKRQQPKFKKDPPLAA VTTAVQELLRLAQAHPAGPPTLDPVNDLQLKDMSVVEGGLRARKLEELIQGAQCVHSPRFPAQYLKLRERMQIQKEMER LRFLLSDQSLLLFPEYHQRVEVLRTLGYVDEAGTVKLAGRVACAMSSHELLLTELMFDNALSTLRPEEIAALLSGLVCQSP GDAGDQLPNTLKQGIERVRAVAKRIGEVQVACGLNQTVEEFVGELNFGLVEVVYEWARGMPFSELAGLSGTPEGLVVR CIQRLAEMCRSLRGAARLVGEPVLGAKMETAATLLRRDIVFAASLYTQ Posso procurá-la em bancos de proteínas anotadas (procuro por ela, ou seja, por uma sequência idêntica) E SE EU NÃO ENCONTRASSE UMA IDÊNTICA, MAS UMA SIMILAR?

15 Inferência de função a partir de similaridade

18 Nem sempre funciona...

19 2 sequências cacttttaactctctttccaaagtccttttcatctttccttcacagtacttgttcactat cacttttaactctctttccaaagaacttttcatctttccctcacggtacttgtttgctat

20

21 Processo evolutivo

22 Homologia, paralogia e ortologia Homologia: 2 sequências são homólogas se elas possuem uma sequência ancestral comum Ortologia Paralogia

23 Ortologia: homologia por especiação

24 Paralogia: homologia por duplicação

25 Homologia, paralogia e ortologia Paralogia Ortologia

26 Aplicações de busca de similaridade?

27 Aplicações de busca de similaridade Predição de genes Predição de estrutura de proteínas de RNA/DNA Inferência de árvores filogenéticas Busca de polimorfismos / marcadores

28 Identidade, similaridade e homologia CUIDADO: Se duas (ou mais) sequências são parecidas: elas podem ser homólogas elas podem ter funções similares elas podem ter a mesma estrutura

29 Como encontrar identidade e similaridade?

30 Como encontrar identidade e similaridade? ALINHAMENTOS!

31 Alinhamentos de 2 sequências Deixar 2 sequências o mais parecidas possível Ajustando as posições de suas letras, se necessário usando espaços: ROSAVERMELHA AMOROSOVERME

32 Alinhamentos de 2 sequências Deixar 2 sequências o mais parecidas possível Ajustando as posições de suas letras, se necessário usando espaços: ROSAVERMELHA AMOROSOVERME ---ROSAVERMELHA AMOROSOVERME---

33 ROSAVERMELHA AMOROSOVERME ---ROSAVERMELHA AMOROSOVERME--- Alinhamentos permitem comparações entre as sequências Identidade Similaridade

34 ROSAVERMELHA AMOROSOVERME Identidade: 8% (1/12) ---ROSAVERMELHA AMOROSOVERME--- Identidade: 53% (8/15)

35 Sistema de scores Pontos para match (ex: +2) Penalidades para mismatch (ex: -1) Penalidades para gap abertura (ex: -3) extensão (ex: -1)

36 ROSAVERMELHA AMOROSOVERME Identidade: 8% (1/12) SCORE:??? ---ROSAVERMELHA AMOROSOVERME--- Identidade: 53% (8/15) SCORE:???

37 ROSAVERMELHA AMOROSOVERME Identidade: 8% (1/12) SCORE: ROSAVERMELHA AMOROSOVERME--- Identidade: 53% (8/15) SCORE:???

38 ROSAVERMELHA AMOROSOVERME Identidade: 8% (1/12) SCORE: ROSAVERMELHA AMOROSOVERME--- Identidade: 53% (8/15) SCORE: +3

39 ROSAVERMELHA AMOROSOVERME Identidade: 8% (1/12) SCORE: ROSAVERMELHA AMOROSOVERME--- Identidade: 53% (8/15) SCORE: +3 Para um dado sistema de score, calculo o alinhamento de maior score (alinhamento ótimo) PROBLEMA DE OTIMIZAÇÃO

40 Similaridade entre os aminoácidos

41 Identidade, similaridade e homologia Tipo de Medida Sentido Identidade Quantitativa quantos idênticos Similaridade Quantitativa quantos parecidos Homologia QUALITATIVA TEM ou NÃO TEM um ancestral comum

42 Matrizes de score (matrizes de substituição de aa) Matrizes 20x20 Algumas matrizes: PAMs BLOSUMs

43 Reference: Henikoff, S. and Henikoff, J. G. (1992). Amino acid substitution matrices from protein blocks. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 89: A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V B Z X * A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V B Z X *

44 Matrizes de score (matrizes de substitição de aa) Matrizes 20x20 Algumas matrizes: PAMs BLOSUMs Também pode usar matrizes de nucleotídeos...

45 Matrizes de score (matrizes de substitição de aa) Matrizes 20x20 Algumas matrizes: PAMs BLOSUMs Veremos sobre essas matrizes mais adiante... Também pode usar matrizes de nucleotídeos...

46 Alinhamentos Pairwise: 2 sequências Múltiplo: mais de 2 sequências

47 Tipos de alinhamentos Global Semi-global Local

48 Alinhamento global QUERIDA---ROSAVERMELHA QUEROUMAMOROSOVERME---

49 Alinhamento global Aplicação: comparar 2 proteínas (ex. para inferir estrutura secundária)

50 Estrutura 3D de proteínas

51 Alinhamento global Aplicação: comparar 2 proteínas (ex. para inferir estrutura secundária)

52 Alinhamento múltiplo

53 Alinhamento global Outras aplicações Identificação de SNPs (single nucleotide polimorphism) e outros polimorfismos Identificação de domínios proteicos mais conservados Identificação de isoformas Construção de árvores filogenéticas

54 Helicases humanas (SNPs)

55 Várias helicases (domínios)

56 Várias helicases (domínios)

57 Identificação de isoformas

58 Identificação de isoformas

59 Alinhamento pairwise global Algoritmo Exato: Needleman-Wunsch (pairwise) Programas: needle (EMBOSS) stretcher (EMBOSS) (demora mais, mas economiza memória) FASTA ClustalW T-Coffee Muscle

60 Sobre alinhamentos múltiplos NÃO SÃO EXATOS! Necessita alguma edição manual Parece não haver um consistentemente melhor que todos

61

62 Outra aplicação Criação de modelos e identificação de RNAs não codificantes (ou outros elementos) com estrutura secundária Ex: micrornas

63 Alinhamento estrutural

64 Alinhamento semi-global ---ROSAVERMELHA AMOROSOVERME---

65 Alinhamento semi-global Aplicação: montagem de genomas!

66 Sequenciamento shot-gun

67 Alinhamento semi-global Aplicação: montagem de genomas!

68 Alinhamento local QUERIDA---ROSAVERMELHA QUEROUMAMOROSOVERME--- QUER QUER ROSAVERME ROSOVERME

69 Alinhamento local Aplicações: Encontrar um gene em um genoma sequência genoma

70 Alinhamento local Aplicações: Identificar possíveis homólogos em um banco de dados MMETERLVLPPPDPLDLPLRAVELGCTGHWELLNLPGAPESSLPHGLPPCAPDLQQEAEQLFLSSPAWLPLHGVEHSARKWQ RKTDPWSLLAVLGAPVPSDLQAQRHPTTGQILGYKEVLLENTNLSATTSLSLRRPPGPASQSLWGNPTRYPFWPGGMDEPTIT DLNTREEAEEEIDFEKDLLTIPPGFKKGMDFAPKDCPTPAPGLLSLSCLLEPLDLGGGDEDENEAVGQPGGPRGDTVSASPCS APLARASSLEDLVLKEASTAVSTPEAPEPPSQEQWAIPVDATSPVGDFYRLIPQPAFQWAFEPDVFQKQAILHLERHDSVFVAA HTSAGKTVVAEYAIALAQKHMTRTIYTSPIKALSNQKFRDFRNTFGDVGLLTGDVQLHPEASCLIMTTEILRSMLYSGSDVIRDLE WVIFDEVHYINDVERGVVWEEVLIMLPDHVSIILLSATVPNALEFADWIGRLKRRQIYVISTVTRPVPLEHYLFTGNSSKTQGELF LLLDSRGAFHTKGYYAAVEAKKERMSKHAQTFGAKQPTHQGGPAQDRGVYLSLLASLRTRAQLPVVVFTFSRGRCDEQASGL TSLDLTTSSEKSEIHLFLQRCLARLRGSDRQLPQVLQMSELLNRGLGVHHSGILPILKEIVEMLFSRGLVKVLFATETFAMGVNM PARTVVFDSMRKHDGSTFRDLLPGEYVQMAGRAGRRGLDPTGTVILLCKGRVPEMADLHRMMMGKPSQLQSQFRLTYTMIL NLLRVDALRVEDMMKRSFSEFPSRKDSKAHEQALAELTKRLGALEEPDMTGQLVDLPEYYSWGEELTETQHMIQRRIMESVN GLKSLSAGRVVVVKNQEHHNALGVILQVSSNSTSRVFTTLVLCDKPLSQDPQDRGPATAEVPYPDDLVGFKLFLPEGPCDHTV VKLQPGDMAAITTKVLRVNGEKILEDFSKRQQPKFKKDPPLAAVTTAVQELLRLAQAHPAGPPTLDPVNDLQLKDMSVVEGGL RARKLEELIQGAQCVHSPRFPAQYLKLRERMQIQKEMERLRFLLSDQSLLLFPEYHQRVEVLRTLGYVDEAGTVKLAGRVACA MSSHELLLTELMFDNALSTLRPEEIAALLSGLVCQSPGDAGDQLPNTLKQGIERVRAVAKRIGEVQVACGLNQTVEEFVGELNF GLVEVVYEWARGMPFSELAGLSGTPEGLVVRCIQRLAEMCRSLRGAARLVGEPVLGAKMETAATLLRRDIVFAASLYTQ

71 Alinhamento Local Algoritmo Smith-Waterman Programas BLAST (NCBI / WU) BLAT (mais preciso bom para localização) water (EMBOSS) matcher (demora mais, mas economiza memória) cross_match (swat) bom para mascaramento FASTA

72 BLAST Basic Local Alignment Search Tool NCBI BLAST ou WU-BLAST Heurísticas

73 Palavras do BLAST (W) MLIIKRDELVISWASHERE MLI LII IIK IKR KRD RDE DEL ELV LVI VIS ISW SWA WAS ASH SHE HER ERE sequência query todas as palavras de tamanho 3 com sobreposição

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76 Formato FASTA >Identificador da sequência GCCCCCGGCCCCGCCCCGGCCCCGCCCCCGGCCCCGCCCCGCAAGGGTC ACAGGTCACGGGGCGGGGCCGAGGCGGAAGCGCCCGCAGCCCGGTACCG GCTCCTCCTGGGCTCCCTCTAGCGCCTTCCCCCCGGCCCGACTCCGCTG GTCAGCGCCAAGTGACTTACGCCCCCGACCTCTGAGCCCGGACCGCTAG

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79 Significância de scores E-value (s): número de hits com score tão bom ou melhor que s puramente por chance em um banco de dados aleatório, do mesmo tamanho e com a mesma composição de bases Quanto menor...

80 Significância de scores E-value (s): número de hits com score tão bom ou melhor que s puramente por chance em um banco de dados aleatório, do mesmo tamanho e com a mesma composição de bases Quanto menor melhor!!!!

81 Significância de scores E-value (s): número de hits com score tão bom ou melhor que s puramente por chance em um banco de dados aleatório, do mesmo tamanho e com a mesma composição de bases P-value (s): probabilidade de obter um score tão bom ou melhor que s puramente por chance em um banco de dados aleatório, do mesmo tamanho e com a mesma composição de bases

82 Significância de scores E-value é um número real não negativo Quanto menor melhor!!!! E-value depende de... E(S) = Kmne - S... por isso não existe número mágico

83

84 Programas standalone Programas como Blast, BLAT e muuuuitos outros: via web server standalone (linha de comando) Perl scripts!!!! netblast: linha de comando, mas executa remotamente

85 BLAT Blast Like Alignment Tool Mais rápido e mais preciso (para sequências altamente similares) Aplicação: mapeamento de sequências (ex: transcritos) Mantém um índice de todo o banco em memória (non-overlapping k-mers)

86 Cuidado com anotações erradas!!! Cuidado com bancos não curados

87 Voltando ao sistema de score... Match/mismatch pode ser substituído por uma matriz 4x4 (nucleotídeos) uma matriz 20x20 (aminoácidos)

88 Similaridade entre os aminoácidos

89 Matrizes de score (matrizes de substituição)

90 Reference: Henikoff, S. and Henikoff, J. G. (1992). Amino acid substitution matrices from protein blocks. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 89: A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V B Z X * A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V B Z X *

91 Matrizes de score (matrizes de substituição) q ij : probabilidade do aminoácido i ser substituído pelo aminoácido j p i : probabilidade do aminoácido i m ij = log (q ij / p i p j ) = m ij

92 Matrizes de score (matrizes de substituição) q ij : probabilidade do aminoácido i ser substituído pelo aminoácido j p i : probabilidade do aminoácido i m ij = log (q ij / p i p j ) = m ij

93 Matrizes de score (matrizes de substituição) q ij : probabilidade do aminoácido i ser substituído pelo aminoácido j p i : probabilidade do aminoácido i m ij = 1/ log (q ij / p i p j ) = m ij

94 Matrizes de score (matrizes de substitição) Como achar q ij, p i e p j? Algumas matrizes: PAMs BLOSUMs

95 Matrizes PAM de aminoácidos Point Accepted Mutation Dayhoff, 1978 Processo: Alinhamento de conjuntos de sequências relacionadas (85% id) Construção de árvores filogenéticas Cálculo da frequência de substituição de cada par de aminoácido Normalização das frequências: 1% de mudança ~ 50 milhões de anos (PAM1)

96 Matrizes PAM de aminoácidos Point Accepted Mutation Em um período de 2 PAMs, pode ter havido A?, e então? D Extrapolação: PAM2 = PAM1 x PAM1 PAMy = PAM1 x PAM1 x... x PAM1 PAM120: 40% de identidade PAM250: 20% de identidade

97 Diagonal PAM250 Hidrofóbicos Hidrofílicos

98 Problemas das PAMs Inferida por um conjunto restrito de proteínas Extrapolação Muitas novas proteínas foram sequenciadas desde 78...

99 Matrizes BLOSUM de aminoácidos Henikoff & Henikoff, 1992 Alinhamentos de blocos de vários grupos de proteínas relacionadas (banco de dados BLOCKS) Cálculo de frequência de substituição de cada par de aminoácido BLOSUMx: blocos de sequências com no máximo x% de identidade Ex: BLOSUM62 e BLOSUM85

100 BLOSUM62 Reference: Henikoff, S. and Henikoff, J. G. (1992). Amino acid substitution matrices from protein blocks. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 89: A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V B Z X * A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V B Z X *

101 PAMs e BLOSUMs Para encontrar alinhamentos mais curtos e com maior similaridade: PAMs BLOSUMs Para encontrar alinhamentos mais longos e com menor similaridade: PAMs BLOSUMs

102 PAMs e BLOSUMs Para encontrar alinhamentos mais curtos e com maior similaridade: PAMs mais baixas BLOSUMs mais altas Para encontrar alinhamentos mais longos e com menor similaridade: PAMs BLOSUMs

103 PAMs e BLOSUMs Para encontrar alinhamentos mais curtos e com maior similaridade: PAMs mais baixas BLOSUMs mais altas Para encontrar alinhamentos mais longos e com menor similaridade: PAMs mais altas BLOSUMs mais baixas

104 Referências Básico: O'Reilly - Caprichado: Mount - Durbin R, Eddy S, Krogh A, Mitchison G. (1998). Biological sequence analysis: probabilistic models of proteins and nucleic acids, Cambridge University Press, BLAST:

105 Papel dos gaps Inserções / deleções MUITO ALTAS MUITO BAIXAS GLOBAL Inibir trechos de gap alinhamentos ruins (muitos mismatches) Muitos gaps espalhados pelo alinhamento (alinhamento ruim) LOCAL Inibir trechos de gap poucos blocos alinhados Muitos gaps espalhados pelo alinhamento (alinhamento ruim e possivelmente maior do que deveria)