معلومة

معنى قيم مصفوفة PAM

معنى قيم مصفوفة PAM


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

إذا كانت مصفوفة PAM-1 تشير إلى وقت أو حدث تطوري لتغير بنسبة 1 ٪ في تسلسل الأحماض الأمينية للبروتين ، فكيف يكون هناك PAM250؟ لا ينبغي أن يكون PAM 100 هو الأعلى حيث يختلف التسلسلان المعنيان بنسبة 100٪


لقد أساءت فهم معنى PAM1 قليلاً ؛ إنها في الواقع (من ويكيبيديا) "طفرة واحدة [بام] تحدث لكل 100 حمض أميني". لذا بامن من المنطقي لأي ن، كما هو الحال في المائة من الأحماض الأمينية ، قد تتحور أكثر من مرة في المتوسط.

أو إذا وضعتها من حيث المسافة PAM ...

هل من الممكن أن تكون المسافة بين متسلسلين أكثر من 100 PAM؟ نعم: يمكن أن يتغير موضع واحد عدة مرات.

محاولة قياس: ماذا يعني 600٪ معدل الضحايا (للجنود)؟ حسنًا ، هذا لا يعني أن الرجل الأصلي مات فحسب ، بل قُتل أيضًا من استبدله الخمسة (على التوالي).


زهرة

Guoqiang Zhang. كلوديا شميدت دانيرت ، طرق في علم الإنزيمات ، 2019

6.1.1 أدوات البرمجيات

NCBI بلاست (باسيك إلocal أlignment سالبحث تيأول)

زهرة ( BLOسيكس SUbstitution مأتريكس)

عضلة (موltiple سمعادلة جomparison إلog- هxpectation)

ميجا 7 (مأولي هثوري جيالمتحمسون أnalysis)

SWISS-MODEL (خادم نمذجة تجانس البروتين)

QMEAN (سنوعي مأوديل هnergy ANأليسيس)

PyMOL (نظام التصور الجزيئي ، الإصدار 2.0 ، Schrödinger ، LLC)

ExPASy (السابقبيرت صبروتين أnalysis سيإيقاف)


ما هي الامتيازات وكيف يتم إنشاؤها؟

يمكن تعريف الامتياز ، في سياق تكنولوجيا المعلومات ، على أنه السلطة التي يمتلكها حساب أو عملية معينة داخل نظام أو شبكة حوسبة. يوفر الامتياز الإذن لتجاوز أو تجاوز بعض قيود الأمان ، وقد يتضمن أذونات لتنفيذ إجراءات مثل إيقاف تشغيل الأنظمة ، وتحميل برامج تشغيل الأجهزة ، وتكوين الشبكات أو الأنظمة ، وتوفير وتكوين الحسابات والمثيلات السحابية ، وما إلى ذلك.

يقدم المؤلفون وقادة الفكر في الصناعة موري هابر وبراد هيبرت (وكلاهما من BeyondTrust) التعريف الأساسي "الامتياز هو حق خاص أو ميزة. إنه ارتفاع فوق المعدل الطبيعي وليس إعدادًا أو إذنًا ممنوحًا للجماهير ".

تخدم الامتيازات غرضًا تشغيليًا مهمًا من خلال تمكين المستخدمين والتطبيقات وعمليات النظام الأخرى من حقوق مرتفعة للوصول إلى موارد معينة وإكمال المهام المتعلقة بالعمل. في الوقت نفسه ، فإن احتمال إساءة استخدام الامتياز أو إساءة استخدامه من قبل المطلعين أو المهاجمين الخارجيين يعرض المنظمات لمخاطر أمنية هائلة.

تم تضمين الامتيازات الخاصة بحسابات وعمليات المستخدمين المختلفة في أنظمة التشغيل وأنظمة الملفات والتطبيقات وقواعد البيانات وبرامج Hypervisors ومنصات إدارة السحابة وما إلى ذلك. يمكن أيضًا تعيين الامتيازات بواسطة أنواع معينة من المستخدمين المتميزين ، مثل نظام أو مسؤول الشبكة.

اعتمادًا على النظام ، قد يعتمد بعض تخصيص الامتياز أو التفويض للأشخاص على السمات التي تستند إلى الأدوار ، مثل وحدة الأعمال (على سبيل المثال ، التسويق أو الموارد البشرية أو تكنولوجيا المعلومات) بالإضافة إلى مجموعة متنوعة من المعلمات الأخرى (على سبيل المثال ، الأقدمية ، الوقت من اليوم ، الظروف الخاصة ، إلخ).


مصفوفة التهديف

الهدف من محاذاة التسلسل هو مطابقة "العناصر الأكثر تشابهًا" في تسلسلين. يجب تقييم هذا التشابه بطريقة ما. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك المحاذيتين التاليتين:

يبدو أنهما متشابهان تمامًا: كلاهما يحتوي على "indel" واحد واستبدال واحد ، فقط في مواقع مختلفة. ومع ذلك ، إذا فكرنا في الحروف على أنها بقايا حمض أميني بدلاً من عناصر سلاسل ، فإن المحاذاة (أ) هي الأفضل ، لأن الإيزولوسين (I) والليوسين (L) متشابهان ، في حين أن التربتوفان (W) له شكل مختلف تمامًا بنية. هذا مقياس فيزيائي-كيميائي قد نفضله هذه الأيام للقول إن الليوسين ببساطة يحل محل الأيزولوسين بشكل متكرر أكثر - دون إعطاء "سبب" أساسي لهذه الملاحظة.

على الرغم من أننا شرحنا ذلك ، فمن الأرجح أن طفرة غيرت أنا إلى L وأن W فقدت ، كما في (أ) ، من أن W تغيرت إلى L وفقدت أنا. نتوقع أن التغيير من I إلى L لن يؤثر على الوظيفة بقدر تأثير الطفرة من W إلى L - لكن هذا يستحق موضوعه الخاص.

لتحديد التشابه الذي تحققه المحاذاة ، مصفوفات التهديف مستخدمة: تحتوي على قيمة لكل استبدال محتمل ، و نتيجة المحاذاة هو مجموع إدخالات المصفوفة لكل زوج من الأحماض الأمينية المتوافقة. للفجوات (indels) ، خاص نقاط الفجوة ضروري - واحد بسيط للغاية هو فقط إضافة درجة جزاء ثابتة لكل إينديل. ال المحاذاة المثلى هو الذي يزيد من درجة المحاذاة.

بام المصفوفات هي عائلة شائعة من مصفوفات الدرجات. PAM لتقف على صالنسبة المئوية أتم قبوله مالمنافع، حيث تعني "مقبول" أن الطفرة قد تم تبنيها بالتسلسل المعني. وبالتالي ، فإن استخدام مصفوفة نقاط PAM 250 يعني حدوث حوالي 250 طفرة لكل 100 حمض أميني ، بينما مع PAM 10 يُفترض فقط 10 طفرات لكل 100 حمض أميني ، بحيث تصل التسلسلات المتشابهة جدًا إلى درجات محاذاة مفيدة.

تحتوي مصفوفات PAM على قيم موجبة وسالبة: إذا كانت درجة المحاذاة أكبر من الصفر ، تعتبر التسلسلات مترابطة (فهي متشابهة فيما يتعلق بمصفوفة التسجيل المستخدمة) ، إذا كانت النتيجة سلبية ، فمن المفترض أنها ليست كذلك ذات صلة. قد تشير "العلاقة" هنا إلى التطور بالإضافة إلى وظائف البروتينات ، وبالطبع يؤثر اختيار المصفوفة على النتيجة ، لذلك يتعين على المرء أن يفترض تشابه التسلسلات من أجل الحصول على نتيجة مفيدة: بدلاً من ذلك. لن تنتج التسلسلات البعيدة محاذاة جيدة باستخدام PAM 10 ، وقد تكون المحاذاة المثلى لتسلسلين متشابهين جدًا مع PAM 500 أقل فائدة من ذلك مع PAM 50.

أخيرًا ، تجدر الإشارة إلى أن بعض مصفوفات التسجيل فقط تستخدم تشابه لتقييم المحاذاة ، لكن يستخدمها الآخرون مسافه: بعدلذا يجب توخي الحذر عند تفسير النتائج!

بعد هذه النظرة العامة الموجزة والسطحية بالضرورة ، قد ترغب في قراءة المزيد حول مصفوفات الدرجات.


مناقشة

الترتيب المستنتج لإدخال الأحماض الأمينية في الكود الجيني

على أساس التغيير في تواتر الأحماض الأمينية بين LUA واليوم ، يمكننا عمل استنتاجات بشأن إنشاء الكود الجيني (Brooks and Fresco 2002). من المعقول أن نفترض أنه مع تطور الكود الجيني ، اعتمدت الأحماض الأمينية المعينة حديثًا الكودونات المستخدمة بشكل غير متكرر في تسلسل الترميز لتقليل الاختلال الهيكلي للبروتين المشفر (Osawa et al.1992). وبالتالي ، فإن الأحماض الأمينية الجديدة قد تم إدخالها تدريجياً في البروتينات البدائية الموجودة. وهكذا ، في الوقت الذي أصبحت فيه الشفرة الجينية مكتملة التأسيس ، فإن تلك الأحماض الأمينية التي تمت إضافتها مبكرًا نسبيًا كان من الممكن أن تكون ممثلة تمثيلا زائدا وتلك التي تمت إضافتها في وقت متأخر نسبيًا كانت ممثلة تمثيلا ناقصًا ، بالنسبة لتكوين البروتينات الحديثة. بدءًا من هذه التركيبة المبكرة من الأحماض الأمينية المنحازة ، كانت البروتينات البدائية قد شرعت في التطور نحو تركيباتها الحديثة. في مثل هذا السيناريو ، يجب أن تكون الأحماض الأمينية التي تم إدخالها في الشفرة الوراثية في وقت مبكر نسبيًا قد انخفضت في التردد على مدار التطور ، في حين أن تلك الأحماض الأمينية المضافة في وقت متأخر نسبيًا يجب أن تزداد في التردد (أي بين إنشاء الشفرة الوراثية و LUA واليوم).

الأحماض الأمينية التسعة التي تناقصت في التردد بين LUA واليوم (الشكل 3أ ) قد يُستدل على أنه قد تم إدخاله في الشفرة مبكرًا. معظم هذه الأحماض الأمينية من بين تلك التي يُفترض أنها كانت أكثر وفرة في بيئة البريبايوتك ، كما يُستدل من خلال محاكاة أنبوب الشرارة (Miller 1953 ، 1987) وتحليل نيزك Murchison (Kvenvolden et al. 1970). في المقابل ، ازدادت الأحماض الأمينية الثمانية بين LUA واليوم (شكل 3ب ) ، والتي يُستنتج أنها كانت إضافات متأخرة إلى الكود ، تشتمل على العديد من الأحماض الأمينية الأكثر تعقيدًا من الناحية الحيوية (على سبيل المثال ، جميع الأحماض الأمينية العطرية الثلاثة ، التي تشترك في وسيط استقلابي شائع ومعقد ، يُستنتج أنها متأخرة الإضافات) يُفترض أن معظمها إما غير موجود أو ذات وفرة منخفضة جدًا في بيئة البريبايوتك. اثنين من هذه ، السيستين والتربتوفان ، تم تقديرهما بشكل متحفظ على أنهما أقل من النصف في هذا البروتين الموجود في LUA مما هو عليه اليوم.

نؤكد أن صحة الاستنتاجات المستخلصة في هذه الدراسة تعتمد على موثوقية احتمالات استبدال جونز وتايلور وثورنتون (1992) لنمذجة التطور على مدى فترات زمنية طويلة جدًا وعلى طول جميع الأنساب. مع تطور نماذج التطور الخاصة بالنسب ، من المتوقع أن تتحسن تقديرات تكوين الأحماض الأمينية الأجداد. في غضون ذلك ، على الرغم من وجود قيود بلا شك على استخدام مصفوفات جونز وتايلور وثورنتون (1992) لنمذجة التطور منذ LUA ، نشعر أنها توفر أفضل التقديرات المتاحة لاحتمالات الاستبدال هذه. من الجدير بالذكر أنه في السابق ، على أساس نهج مستقل ، تم الاستدلال على استخدام السيستين والتيروزين والفينيل ألانين بشكل أقل تكرارًا في بروتينات LUA مقارنةً باليوم (Brooks and Fresco 2002).

تتوافق الاستنتاجات المستخلصة هنا فيما يتعلق بالإدخال المبكر أو المتأخر نسبيًا للأحماض الأمينية في الشفرة الوراثية بشكل عام مع المقترحات السابقة التي استندت إلى الوجود المفترض أو عدم وجود العديد من الأحماض الأمينية في البيئة البدائية (انظر على سبيل المثال Wong 1975). ومع ذلك ، بالنسبة لعدد قليل من الأحماض الأمينية ، فإن مهمتنا في وقت مبكر أو متأخر لا تتماشى مع الأفكار السابقة. على سبيل المثال ، يُعتقد أن الهيستيدين والأسباراجين ، اللذين يُعتقد أنهما غائبان في بيئة البريبايوتيك ، يُستدل من خلال العمل الحالي على أنهما تمت إضافتهما إلى الكود في وقت مبكر نسبيًا ، في حين يُستدل على الغلوتامات ، الذي يُعتقد أنه كان موجودًا في بيئة البريبايوتيك ، إلى أضيفت في وقت متأخر (الشكلان 3 و 4). ومن المثير للاهتمام أن كل من هذه الأحماض الأمينية الثلاثة تشترك في كتلة من أربعة أكواد مع حمض أميني ثانٍ: الهيستيدين مع الجلوتامين ، والأسباراجين مع اللايسين ، والغلوتامات مع الأسبارتات (الشكل 4). يُقترح عادةً التقاط Codon ، حيث يفقد أحد الأحماض الأمينية بعضًا من كودوناته إلى أخرى ، كآلية لإدخال الأحماض الأمينية ، خاصة تلك التي تصل لاحقًا ، إلى الكود (Crick 1968 Wong 1975). تمشيا مع التقاط الكودون ، من المعقول إضافة حمض أميني واحد إلى كتلة الكودونات الأربعة أولاً وأن هذا الحمض الأميني تخلى لاحقًا عن اثنين من كودوناته إلى الحمض الأميني الثاني الذي يشترك الآن في الكتلة.

وفقًا لذلك ، فإن تلك الأحماض الأمينية التي تم تخصيصها في الأصل لكتلة الكودون (مثل الأسبارتات ، والأسباراجين ، والهيستيدين) ستظهر على شكل إضافتها إلى الكود مبكرًا ، في حين أن تلك التي تمت إضافتها إلى الكتلة لاحقًا من خلال التقاط الكودون (أي ، يبدو أن الجلوتامات والليسين والجلوتامين) قد تمت إضافته في وقت متأخر. لذلك ، لا تتوافق الأحماض الأمينية المبكرة والمتأخرة مع ترتيب زمني صارم لإدخالها في الكود. بدلاً من ذلك ، كما هو محدد هنا على أساس ترددات الأحماض الأمينية المتغيرة ، من المحتمل أن تكون الأحماض الأمينية المبكرة هي تلك التي فقدت في مرحلة ما بعضًا من كودوناتها من خلال التقاط الكودون وبالتالي أصبحت أقل تواترًا بمرور الوقت داخل البروتينات ، في حين أن الأحماض الأمينية المتأخرة هي تلك التي أدخلت الشفرة من خلال التقاط الكودون ، ولم تفقد بعد ذلك أيًا من أكوادها ، وبالتالي أصبحت أكثر تكرارا بمرور الوقت (الشكل 4). أخيرًا ، تجدر الإشارة إلى أن التمييز بين الأحماض الأمينية التي تم الاستدلال عليها هنا والتي تمت إضافتها إلى الكود الجيني مبكرًا أو متأخرًا لا يرتبط على الإطلاق بالفئتين البنيويتين الرئيسيتين لمركبات aminoacyl-tRNA. يتوافق هذا مع الاقتراح السابق بأن هذه الإنزيمات ربما لم يكن لها دور محدد في تطور الشفرة الجينية (Woese 2000).

استندت الأفكار الحالية المتعلقة بأصل وتطور الشفرة الوراثية إلى حد كبير إلى التحقيقات والتجارب النظرية التي تنطوي على ربط أبتامر قليل النوكليوتيد للأحماض الأمينية (تمت مراجعته في Knight و Freeland و Landweber 1999). تشير النتائج الحالية إلى أنه على الرغم من تأثير الطفرة على المسار الطويل للتطور الجزيئي ، بمساعدة الأدوات والرؤى التحليلية المناسبة ، فإن تسلسل البروتينات المعاصرة يوفر أيضًا وسيلة مهمة لاستكشاف هذه الأحداث التطورية المبكرة.


معنى قيم مصفوفة PAM - علم الأحياء

تقسيم (تجميع) البيانات إلى مجموعات k `` حول medoids '' ، نسخة أكثر قوة من K-mean.

إستعمال

الحجج

x مصفوفة البيانات أو إطار البيانات ، أو مصفوفة أو كائن الاختلاف ، اعتمادًا على قيمة وسيطة dis.
في حالة المصفوفة أو إطار البيانات ، يتوافق كل صف مع ملاحظة ، وكل عمود يتوافق مع متغير. يجب أن تكون جميع المتغيرات رقمية. القيم المفقودة (NA s) مسموح بها & mdashas طالما أن كل زوج من الملاحظات يحتوي على حالة واحدة على الأقل غير مفقودة.
في حالة مصفوفة الاختلاف ، تكون x عادةً ناتج الأقحوان أو التوزيع. يُسمح أيضًا بمتجه الطول n * (n-1) / 2 (حيث n هو عدد الملاحظات) ، وسيتم تفسيره بنفس طريقة إخراج الوظائف المذكورة أعلاه. القيم المفقودة (NAs) غير مسموح بها.
ك عدد صحيح موجب يحدد عدد العناقيد ، أقل من عدد الملاحظات.
ديس علم منطقي: إذا كانت TRUE (افتراضي لكائنات التوزيع أو الاختلاف) ، فسيتم اعتبار x مصفوفة اختلاف. إذا كانت FALSE ، فسيتم اعتبار x بمثابة مصفوفة من الملاحظات بواسطة المتغيرات.
قياس سلسلة أحرف تحدد المقياس الذي سيتم استخدامه لحساب الاختلافات بين الملاحظات.
الخيارات المتاحة حاليًا هي "إقليدي" و "مانهاتن". المسافات الإقليدية هي جذر مجموع مربعات الاختلافات ، ومسافات مانهاتن هي مجموع الاختلافات المطلقة. إذا كانت x بالفعل مصفوفة اختلاف ، فسيتم تجاهل هذه الوسيطة.
ميدويدات NULL (افتراضي) أو متجه طول- k لمؤشرات الأعداد الصحيحة (في 1: n) مع تحديد المتوسطات الأولية بدلاً من استخدام خوارزمية & lsquo build & rsquo.
يقف منطقيًا إذا كان صحيحًا ، يتم توحيد القياسات في x قبل حساب الاختلافات. يتم توحيد القياسات لكل متغير (عمود) ، عن طريق طرح متوسط ​​قيمة المتغير والقسمة على متوسط ​​الانحراف المطلق للمتغير. إذا كانت x بالفعل مصفوفة اختلاف ، فسيتم تجاهل هذه الوسيطة.
الكتلة. فقط منطقيًا إذا كان هذا صحيحًا ، فسيتم حساب التجميع وإعادته فقط ، انظر التفاصيل.
keep.diss ، احتفظ بالبيانات المنطقية تشير إلى ما إذا كان ينبغي الاحتفاظ بالاختلافات و / أو بيانات الإدخال x في النتيجة. يمكن أن يؤدي تعيين هذه على FALSE إلى نتائج أصغر بكثير وبالتالي توفير وقت تخصيص الذاكرة.
تتبع عدد صحيح يحدد مستوى التتبع لطباعة التشخيص أثناء مرحلة الإنشاء والتبديل للخوارزمية. الافتراضي 0 لا يطبع أي قيمة أعلى تطبع بشكل متزايد.

تفاصيل

تم وصف بام بالكامل في الفصل 2 من Kaufman و Rousseeuw (1990). بالمقارنة مع نهج k-mean في kmeans ، فإن الوظيفة pam لها الميزات التالية: (أ) تقبل أيضًا مصفوفة الاختلاف (ب) أنها أكثر قوة لأنها تقلل مجموع الاختلافات بدلاً من مجموع مسافات إقليدية مربعة ( ج) أنه يوفر عرضًا رسوميًا جديدًا ، مخطط الصورة الظلية (انظر القسم) (د) يسمح بتحديد عدد المجموعات باستخدام المتوسط ​​(صورة ظلية (العلاقات العامة)) على نتيجة العلاقات العامة & lt- بام (..) ، أو مباشرة مكونها pr $ silinfo $ avg.width ، انظر أيضًا pam.object.

عندما تكون الكتلة فقط صحيحة ، تكون النتيجة ببساطة متجه عدد صحيح (ربما يكون مسمى) يحدد التجميع ، أي ،
pam (x، k، cluster.only = TRUE) هو نفسه
pam (x، k) $ العنقودية لكن يتم حسابها بكفاءة أكبر.

تعتمد خوارزمية pam على البحث عن كائنات تمثيلية أو ميدويدات بين ملاحظات مجموعة البيانات. يجب أن تمثل هذه الملاحظات هيكل البيانات. بعد العثور على مجموعة من الوسطيات k ، يتم إنشاء مجموعات k عن طريق تخصيص كل ملاحظة لأقرب ميدويد. الهدف هو العثور على كائنات تمثيلية تقلل من مجموع الاختلافات في الملاحظات إلى أقرب كائن تمثيلي لها.
بشكل افتراضي ، عندما لا يتم تحديد medoids ، تبحث الخوارزمية أولاً عن مجموعة أولية جيدة من medoids (وهذا ما يسمى مرحلة البناء). ثم تجد حدًا أدنى محليًا للدالة الموضوعية ، أي حلًا بحيث لا يوجد تبديل واحد للملاحظة مع ميدويد يقلل الهدف (وهذا ما يسمى بمرحلة المبادلة).

عندما يتم تحديد المتوسطات ، لا يهم ترتيبها بشكل عام ، فقد تم تصميم الخوارزميات بحيث لا تعتمد على ترتيب الملاحظات.

قيمة

كائن من فئة "بام" يمثل التجميع. انظر؟ pam.object للحصول على التفاصيل.

بالنسبة لمجموعات البيانات الأكبر من (لنقل) 200 ملاحظة ، ستستغرق pam الكثير من وقت الحساب. ثم وظيفة كلارا هي الأفضل.


دعنا ندعم عمليات عملك بمعلومات حول إصدارات البرامج وترقياتها وصيانتها

مصفوفة توفر المنتج

توفر لك مصفوفة توفر المنتج (PAM) معلومات حول إصدارات برامج SAP: أنواع الإصدارات ، ومدد الصيانة ، والتوافر المخطط له ، ومسارات الترقية. يوفر PAM أيضًا معلومات حول توفر النظام الأساسي ، بما في ذلك نظام قاعدة البيانات وأنظمة التشغيل.

لتنزيل برنامج SAP الخاص بشركتك ، فإن مركز تنزيل برامج SAP (SWDC) هو الموقع المركزي بالنسبة لك.

الإصدار واستراتيجية الصيانة

نصمم إستراتيجية الإصدار والصيانة الخاصة بنا من أجل:

  • دعم تخطيط تطبيقات وترقيات برامج SAP®
  • تقديم نظرة ثاقبة حول إستراتيجية منتجات البرامج والعروض السحابية
  • صف كيف نجعل برامجنا القياسية وخدماتنا السحابية متاحة
  • اعرض قواعد إستراتيجية الصيانة التي تنطبق على منتجات البرامج
  • وصف طول وشروط الصيانة لإصدارات برامج SAP
  • اشرح كيف تتكامل إصدارات منتجات البرامج المختلفة مع بعضها البعض

معلومات الترقية

الوصول إلى المعلومات المتعلقة بترقيات المجموعة ومسارات الانتقال إلى SAP S / 4HANA. نقدم لك هنا مجموعة من المعلومات المهمة والوثائق ومنصات التعاون التي تدعم مشروع الترقية الخاص بك.

ترقية المسارات ونهج أمبير

احصل على نظرة ثاقبة حول أساليب الترقية ، وكيفية تحديد مسار الترقية ، وما إذا كان يجب عليك استكمال منهجك باستخدام SAP S / 4HANA.

أدوات الترقية

احصل على نظرة عامة حول أهم أدوات الترقية وكيف يمكنها دعم كل مرحلة من مراحل مشروع الترقية.

خدمات الترقية

اكتشف كيف يمكن أن تساعد خدماتنا في تعزيز وتسهيل تنفيذ واعتماد حلول SAP طوال دورات حياتها.

ترقيات خاصة بالتطبيق

الوصول إلى المعلومات والوثائق المحددة التي يمكن أن تساعدك في ترقية تطبيقات SAP Business Suite الأساسية بما في ذلك SAP NetWeaver و SAP Business Objects.

ترقية SAP والنشرة الإخبارية للابتكارات

يزودك هذا المنشور نصف الشهري بالأخبار المتعلقة بترقيات وترحيلات تطبيق SAP Business Suite وابتكارات SAP وعروض SAP ذات الصلة.

معلومات الصيانة

راجع الإبلاغ عن تواريخ الإصدار المخطط لها لعمليات تسليم صيانة SAP.


معنى قيم مصفوفة PAM - علم الأحياء

لقد فتحت السحابة العديد من الفرص للمؤسسات لمواصلة عملياتها أثناء الوباء ، لكنها خلقت أيضًا.

تساعد أطر أمان السحابة مقدمي خدمات الحوسبة السحابية والعملاء على حد سواء ، وتوفر خطوط أساس أمان سهلة الفهم وعمليات التحقق من الصحة و.

تشرح الخبيرة كارلا رونكاتو ما تحتاج المؤسسات إلى معرفته حول الهوية الرقمية الناشئة واتجاهات الأمان للسحابة.

على الرغم من وجود خمس فجوات رئيسية تعرقل تنفيذ SASE ، أوصت جارتنر الشركات بضرورة تخطيط الجدول الزمني للترحيل و.

يعد التعرف على كيفية حساب متطلبات النطاق الترددي أمرًا حيويًا لضمان تشغيل شبكتك بسلاسة ، ومن الأفضل استخدام.

تعمل ميزة التصحيح الذاتي في Aruba في AI Insights تلقائيًا على إصلاح المشكلات التي تعتبر آمنة للإصلاح بناءً على ملاحظات العملاء.

هذا الأسبوع ، أطلق الاتحاد الأوروبي تحقيقًا في ممارسات إعلانات Google. وفي الوقت نفسه ، تركز المملكة المتحدة على المراجعات المزيفة وألمانيا.

ستة قوانين إصلاح لمكافحة الاحتكار قدمت من خلال مراجعة اللجنة القضائية في مجلس النواب وسيتم النظر فيها الآن من قبل مجلس النواب.

بالنسبة إلى مدراء تقنية المعلومات ، فهم ما يستلزمه تحديث النظام القديم ، ومتى يكون ذلك ضروريًا وما هي الأساليب المناسبة لهم.

لدى Microsoft 365 خطط ترخيص مختلفة لجميع أنواع الأعمال. تعرف على خطط الاشتراك المختلفة التي.

عندما تقوم إحدى المؤسسات بترحيل خوادم البريد الإلكتروني وملفات التعريف الخاصة بها إلى Microsoft 365 ، فيمكنها استخدام العديد من العمليات المختلفة. نوع .

يغير آخر تحديث لـ Chrome الطريقة التي يتعامل بها المتصفح مع علامات التبويب لتقليل استهلاك وحدة المعالجة المركزية والطاقة. يتيح Chrome 91 أيضًا للأشخاص.

اتخذت HPE خطوة أخرى نحو هدفها المتمثل في أن تكون بشكل أساسي شركة برمجيات كخدمات بحلول عام 2022 مع خدمات جديدة لـ GreenLake.

يتضمن أحدث عرض قدمته Oracle لجذب أعباء عمل العملاء إلى السحابة العامة خصومات على ترخيص البرامج التقليدية.

يمكن أن يؤدي اتصال الشبكة إلى نشر السحابة أو كسرها. اكتشف أساسيات خدمات شبكة Azure باستخدام قائمة المفاتيح هذه.

مهندس واحدة من أكبر السياسات الحكومية وأكثرها إثارة للجدل - وإخفاقات تكنولوجيا المعلومات - في العقد الماضي يعطي له.

طلبت شركة أبل العملاقة للتكنولوجيا تمديدًا لمدة خمس سنوات للموعد النهائي لإذن التخطيط لمركز البيانات المهجور في أيرلندا.

حاولت Microsoft احتلال العناوين الرئيسية بأحدث تجسيد لنظام تشغيل سطح المكتب الخاص بها ، من خلال زر بدء تم تغيير موضعه و.


مصفوفة

في روما القديمة ، أ مصفوفة كانت أنثى حيوان تم تربيتها من أجل التكاثر ، أو نبات (يطلق عليه أحيانًا "النبات الأم" أو "النبات الأم") استخدمت بذوره لإنتاج نباتات أخرى. في اللغة الإنجليزية ، اتخذت الكلمة العديد من المعاني ذات الصلة. يستخدمه علماء الرياضيات لتنظيم مستطيل من الأرقام أو الرموز التي يمكن استخدامها لإجراء حسابات مختلفة يستخدمها الجيولوجيون للتربة أو الصخور التي يتم فيها اكتشاف الحفرية ، مثل طفل في الرحم. و مصفوفة كان اختيارًا جيدًا كاسم للواقع الذي يجد فيه جميع البشر أنفسهم يعيشون في سلسلة شهيرة من أفلام الخيال العلمي.


المحاضرة 3: المحاذاة العالمية لتسلسلات البروتين (NW، SW، PAM، BLOSUM)

قم بتنزيل الفيديو من iTunes U أو Internet Archive.

وصف: في هذه المحاضرة ، يناقش البروفيسور بيرج محاذاة التسلسل العالمي ومحاذاة التسلسل المحلي. تحدث لاحقًا عن مصفوفات الاستبدال لمقارنة البروتين.

معلم: كريستوفر بيرج

المحاضرة 1: مقدمة عن.

المحاضرة 2: المحاذاة المحلية.

المحاضرة 3: المحاذاة العالمية.

المحاضرة 4: Geno المقارن.

المحاضرة 5: Library Complexi.

المحاضرة 6: تجميع الجينوم

Leture 7: تحليل ChIP-seq.

المحاضرة 8: تسلسل الحمض النووي الريبي آنا.

المحاضرة 9: النمذجة و Dis.

المحاضرة 10: ماركوف وحد.

المحاضرة 11: RNA Secondary S.

Leture 12: مقدمة إلى.

المحاضرة 13: توقع الحماية.

المحاضرة 14: توقع الحماية.

المحاضرة 15: Gene Regulatory.

المحاضرة 16: بروتين إنتراك.

المحاضرة 17: النمذجة المنطقية.

المحاضرة 18: تحليل مركز حقوق الانسان.

المحاضرة 19: اكتشاف Qua.

المحاضرة 20: علم الوراثة البشرية.

المحاضرة 21: البيولو الاصطناعي.

المحاضرة 22: السببية ، ناتو.

يتم توفير المحتوى التالي بموجب ترخيص المشاع الإبداعي. سيساعد دعمك MIT OpenCourseWare على الاستمرار في تقديم موارد تعليمية عالية الجودة مجانًا. لتقديم تبرع أو عرض مواد إضافية من مئات دورات معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، تفضل بزيارة [email protected]

البروفيسور: حسنًا ، فلنبدأ. لذلك سنقوم اليوم بمراجعة المحاذاة المحلية ، وتحدثنا عن آخر مرة ، ونقدم التوافق العالمي ، ونتحدث أيضًا عن القضايا المتعلقة بتسلسل البروتين ، والتي تتضمن بعض مصفوفات النتائج الأكثر إثارة للاهتمام. لذا فقط بعض المعلومات حول الموضوع الأول ، والتي ما زلنا فيها. لذا سيكون لديّ شريحة نظرة عامة. ستحتوي على خلفية زرقاء ، وستكون هناك شريحة مراجعة بخلفية أرجوانية في كل محاضرة.

لذا تحدثنا في المرة الأخيرة عن المحاذاة المحلية وبعض الإحصائيات المرتبطة بذلك ، وكذلك القليل عن التسلسل ، التقنيات ، كل من تسلسل Sanger DNA التقليدي وكذلك تسلسل الجيل الثاني. وفي بداية قسم المحاذاة المحلية ، قدمنا ​​خوارزمية بسيطة تشبه بلاست ، ثم تحدثنا عن الإحصائيات والترددات المستهدفة والعقوبات غير المتطابقة ، وهذا النوع من الأشياء.

لذلك كان هناك سؤالان في النهاية أردت فقط الإجابة عليهما بإيجاز. لذلك أعتقد أنه سُئل جو عن كيفية ربط الصبغة بـ DNTP في تسلسل فاصل الصبغة. ويبدو أنه مرتبط بالقاعدة ، نوعًا من الجانب الخلفي للقاعدة ، وليس وجه Watson-Crick ، ​​بشكل واضح. يبدو أن هذه هي الطريقة الشائعة للقيام بذلك.

ثم كان هناك سؤال آخر من شخص ما في الخلف. لا أتذكر من سأل عن وقت إنشاء المكتبات ، كيف تتأكد من أن كل تسلسل من إدخالك يحتوي على محولين مختلفين ، أحدهما على أحد الجانبين والمحول الآخر على الجانب الآخر؟ وهناك ثلاث طرق على الأقل للقيام بذلك. أبسطها هو ربط الحمض النووي الريبي (RNA) ، عندما تستفيد من الكيمياء المختلفة في خمسة أجزاء أولية وثلاثة نهايات أولية من الحمض النووي الريبي الصغير الذي تحاول استنساخه. لذلك أنت فقط تستخدم الفوسفات و NLH لربط محولين مختلفين.

تحدث طريقة أخرى أكثر تعقيدًا في تحديد ملامح البصمة الريبوزومية ، وهي طريقة لرسم خرائط المواقع الدقيقة للريبوسومات على طول mRNAs ، وتتضمن مخلفات polyA ، ثم إدخال المحولات معًا ، المحولين ، مع جهاز تمهيدي polyT يسبق ذيل polyA . ثم تقوم بالتعميم ، ثم تقوم بتدوير تفاعل البوليميراز المتسلسل (PCR) خارج الدوائر. وهو معقد بعض الشيء ، لكن يمكنك البحث عنه في المرجع الموجود هنا على الشريحة. انه يعمل الان.

وبعد ذلك ، أخيرًا ، الطريقة الأكثر شيوعًا لاستخدام البروتوكولات مثل تسلسل الحمض النووي الريبي وتسلسل الحمض النووي الجينومي هي أنه بعد أن تصنع الحمض النووي الشريطي المزدوج ، يوجد إنزيم يضيف A واحدًا إلى النهاية الأساسية الثلاثة لكل خيط. الآن لديك جزيء متماثل. ولكن بعد ذلك تضيف هذه المحولات المضحكة على شكل حرف Y والتي لها وتتدلى على T ، على سبيل المثال ، الرجل الأحمر هنا.

وما سيحدث هو أنه يمكن ربط كل من هذه Y هنا. لكن كل من الإضافات ، بغض النظر عن الخصلة ، سيكون لها محول أحمر عند الطرف الخامس ومحول أزرق في الطرف الثالث. هل لديك أي أسئلة حول هذا أو حول تقنيات التسلسل قبل الانتقال إلى المحاذاة المحلية؟ حسنا جيد. لقد كان سؤالًا جيدًا ، وهذا هو الجواب.

لذا فقد حفزنا مناقشتنا حول الاصطفافات المحلية في المرة الأخيرة بالحديث عن هذا المثال ، حيث لديك RNA غير مشفر وجدته غير إنساني. أنت تنفخه ضد الماوس ، وتحصل على هذه المحاذاة. هل هذا مهم؟ فهل من المحتمل حقًا أن يكون هذا تسلسلًا متماثلًا؟ وكيف تجد التجاذبات؟

ولذا قلنا ، حسنًا ، هناك هذه النظرية الدقيقة ، على الأقل بالمعنى المقارب للاستعلام الكبير وأحجام قواعد البيانات التي تخبرنا الأهمية الإحصائية لأعلى درجات المحاذاة المحلية غير المقيدة. وهي معطاة بهذه الصيغة هنا ، وهي القيمة القصوى أو توزيع غامبل. ثم تحدثنا عن القيود أو يجب أن تكون النتيجة المتوقعة سلبية ، ولكن يجب أن تكون الدرجات الإيجابية ممكنة حتى تعمل هذه النظرية. وتحدثنا أيضًا عن خوارزمية.

لكن إذا كنت تتذكر ، فإن الخوارزميات كانت بسيطة للغاية. تضمنت - هذا صفر - تتبع النتيجة التراكمية. لذلك لدينا عدم تطابق وتطابق ، عدم تطابق ، عدم تطابق ، عدم تطابق ، تطابق ، تطابق ، تطابق. هذا هو جزء من النقاط العالية ، وما إلى ذلك. لذلك يمكنك تتبع أدنى نقطة وصلت إليها على الإطلاق بالإضافة إلى النتيجة الحالية. وعندما تتجاوز النتيجة الحالية أدنى نقطة وصلت إليها على الإطلاق بأكثر مما رأيناه من قبل ، أكثر من هذا ، فهذا هو الجزء الذي حصلت فيه على أعلى النقاط.

الآن اتضح ، إذا لم يكن هذا بديهيًا بالنسبة لك ، فهناك خوارزمية أخرى أجدها ، شخصيًا ، أكثر سهولة. لذلك أريد فقط أن أخبركم عن ذلك أيضًا. وهو في الأساس نفس الشيء ، باستثناء أنه كلما أصبحت سلبية ، فأنت تعيد ضبطه إلى الصفر.

هنا ، سنذهب إلى السالب ، لذا قمنا بإعادة الضبط إلى الصفر. كان هذا بسبب عدم التطابق هنا. ثم لدينا مباراة. نحن الآن عند زائد 1. هذا جيد. الآن لدينا عدم تطابق. الآن وصلنا إلى الصفر. لا نحتاج إلى فعل أي شيء.

الآن لدينا عدم تطابق آخر. هنا ، ما زلنا عند الصفر. تذكر ، نحن فقط نبقى عند الصفر. كنا سنصبح سالبًا ، لكننا بقينا عند الصفر. عدم تطابق آخر ، ما زلنا عند الصفر. والآن لدينا هذه المطابقات الثلاث على التوالي. خطي لا يبقى ثابتًا جدًا.

لكن كان يجب أن يكون هذا ثابتًا عند الصفر. النقطة المهمة هي أن الجزء الأعلى من النقاط الآن هو أعلى نقطة تصل إليها على الإطلاق. لذا فالأمر بسيط للغاية. لذلك هذا في الواقع أسهل في التنفيذ. وهذا نوع من الحيلة الصغيرة. لذلك بالنسبة للمحاذاة المحلية ، يمكنك غالبًا إعادة التعيين إلى الصفر. أي أسئلة حول ذلك؟

حسنًا ، تحدثنا عن الكفاءة الحسابية ، تدوين O الكبير ، حيث تأخذ في الاعتبار عدد الحسابات الفردية المطلوبة لتشغيل خوارزمية كدالة لحجم المدخلات ، وبشكل أساسي عدد الوحدات في أزواج قاعدة المشكلة ، بقايا الأحماض الأمينية ، أيا كان. لذا ينظر علماء الكمبيوتر إلى وقت تشغيل أسوأ حالة مقاربة. هذا إما لأنهم متشائمون ، أو ربما لأنهم يريدون ضمان الأشياء. يريدون أن يقولوا ، لن يكون الأمر أسوأ من هذا. ربما سيكون أسرع ، وبعد ذلك ستكون سعيدًا. لكن يمكنني أن أضمن لك أن الأمر لن يكون أسوأ من هذا. وفي هذه الحالة ، كانت الخوارزمية التي تحدثنا عنها هي ترتيب n في n ، حيث يكون هذا هو أطوال التسلسلين.

في نهاية المرة الأخيرة ، تحدثنا عن معلمة لامدا هذه وقلنا أن لامدا هي الحل الإيجابي الفريد لهذه المعادلة هنا ، حيث sij هي الدرجات و pi و rj هي ترددات النيوكليوتيدات. ثم هناك معادلة التردد المستهدفة التي تظهر والتي تقول إنه إذا استخدمت نظام تسجيل النقاط لتطبيقه على التسلسلات ، ثم قمت بسحب المقاطع عالية الدرجات فقط ، تلك التي تتميز بدرجة عالية بشكل غير عادي ، سيكون لها تكرار مطابقة النيوكليوتيدات qij التي يتم الحصول عليها من خلال حاصل ضرب الترددات في التسلسلين الموزين أساسًا بواسطة e إلى lambda sij. لذا ستحدث المطابقات بقوة أكبر ، لأن هذا له عمل إيجابي ، وعدم التطابق بقوة أقل.

وهذا يؤدي بعد ذلك إلى ظهور هذه الفكرة القائلة بأن هناك عقوبة عدم تطابق مثالية ، إذا كنت تفكر فقط في أنظمة التسجيل التي تحتوي على زائد 1 للمباراة و m لعدم التطابق ، بعض الأرقام السالبة ، التي تعطى من خلال هذه المعادلة هنا ، وهنا أنا وضع بضع قيم. لذا تقول النظرية أنه للعثور على مطابقات متطابقة بنسبة 99٪ ، يجب استخدام درجة غير متطابقة تساوي ناقص 3 ، ولكن بالنسبة إلى 75٪ متطابقة ، يجب استخدام ناقص 1. وطلبت منك التفكير في هل هذا منطقي ، أو كيف هل هذا صحيح؟

إذن ، y ناقص 3 أفضل من ناقص 1 لإيجاد تطابقات متطابقة تقريبًا. أي شخص لديه فكرة أو فكرة عن هذا؟ هناك بعض الأفكار على الشريحة. لكن هل يمكن لأي شخص أن يشرح بشكل بديهي سبب صحة ذلك؟ نعم ما اسمك

الجمهور: مع عقوبة عدم التطابق التي تبلغ سالب 3 ، فأنت في الواقع بحاجة إلى مزيد من الخطوات للصعود مرة أخرى للعودة إلى الحد الأقصى المحلي. وبالتالي ، فأنت تحتاج إلى مطابقات [غير مسموع] أطول من أجل الحصول على نتيجة ملحوظة. هذا هو تخميني عن سبب تساوي درجة m ناقص 3 ، ركلة جزاء ، [غير مسموع] لماذا سيكون من الأفضل العثور على مطابقات هوية أعلى.

المحاضر: حسنًا ، لأن ناقص 3 يجعلك تنخفض بشكل أسرع ، لذلك يستغرق وقتًا أطول للتعافي ، لذلك يمكنك فقط العثور على أشياء متطابقة تقريبًا باستخدام هذا النوع من نظام التسجيل. هل هذه وجهة نظرك؟ حسنًا ، هذه نقطة جيدة. حسنًا ، متى تريد استخدام عقوبة غير متطابقة تبلغ سالب 1؟

الجمهور: عندما تحاول البحث عن أشياء [غير مسموع] ، ولكن ربما لا تكون قريبة جدًا. حسنًا ، عندما تبحث عن [غير مسموع] ، فأنت تبحث عن [غير مسموع]. هذا النوع من المواقف.

البروفيسور: ولنفترض أنني أستخدم عقوبة عدم تطابق ناقص 2. هل يمكنني العثور على مناطق متطابقة بنسبة 66٪؟

الجمهور: لكن ليس مضمونًا.

الأستاذ: أي شخص آخر لديه تعليق على ذلك؟ المطابقة زائد 1. عدم التطابق هو ناقص منطقتين لهوية 66٪. أجل ، مع ليفي ، أجل.

الجمهور: لا ، لأن درجاتك ستكون صفرًا فقط.

الأستاذ: أجل. هذا صحيح. إذن تعليق ليفي هو أن نتيجتك ستكون صفرًا. حسنًا ، سأقول فقط للمطابقة ، زائد ، زائد ، ناقص ، زائد ، زائد ، ناقص. أعني ، سوف تتخللها. لا يجب أن يكون الأمر هكذا لكل ثلاثة توائم. ولكن في المتوسط ​​، سيكون لديك مباراتان لكل مباراة. هذا ما تعنيه هوية 66٪. وبالتالي ستحصل على مجموع زائد 2. وستكون النتيجة سالب 2. وبالتالي لن ترتفع أبدًا فوق الصفر.

ولذا لا يمكنك حقًا استخدام عقوبة عدم التطابق هذه. هناك حد. 66 ٪ نوعًا ما في نقطة لم يعد بإمكانك رؤيتها. من المحتمل أن ترى أشياء متطابقة بنسبة 75 ٪ إذا كانت طويلة بشكل لا يصدق مع هذا النوع من عقوبة عدم التطابق. لكن لا يمكنك رؤية أي شيء أقل من 2/3٪ هوية مع ناقص 2.

لذلك للعثور على تلك الأشياء المنخفضة ، عليك استخدام الأقل. عليك أن تنزل إلى ناقص 1 إذا كنت تريد العثور على التطابقات الضعيفة حقًا. ولكن يجب أن تكون في المقابل طويلة جدًا من أجل تحقيق دلالة إحصائية.

وبالتالي ، فإن السبب في أنه من الأفضل استخدام عقوبة عدم تطابق أقسى من سالب 3 للعثور على المناطق المتطابقة تقريبًا هو أنه ، في هذه المعادلة ، عندما تنتقل من نظام تسجيل زائد 1 ناقص 1 إلى زائد 1 ناقص 3 ، سوف تتغير لامدا. لن يتم استيفاء هذه المعادلة بعد الآن ، لذا ستكون قيمة لامدا الجديدة ذات صلة. وهذه القيمة ستكون أكبر.

هذا ليس واضحًا تمامًا من هذه المعادلة لأن لديك نوعًا ما مصطلحًا واحدًا ، وهو إما ناقص لامدا في مصطلح واحد أو إما زائد لامدا. لكن اتضح أن جعل عقوبة عدم التطابق أكثر سلبية سيؤدي إلى حل ذي قيمة أكبر من لامدا.

هذا يعني أن نفس الدرجة ، x ، ستؤدي إلى أس سالب أكبر هنا. و؟ كيف سيؤثر ذلك على القيمة الاحتمالية؟ أي شخص يأخذنا من خلال هذا؟ إنها معقدة بعض الشيء مع كل هذه العوامل الأسية السلبية والأشياء ، ولكن هل يمكن لشخص ما أن يشرح لنا كيف يؤثر ذلك على القيمة الاحتمالية؟ نفس x. سنقوم بزيادة قيمة لامدا. ماذا يحدث للقيمة الاحتمالية؟

هذا يصبح أكبر وأكثر سلبية. هذا يعني أن هذا الشيء e إلى الطرح يقترب من 0. وهذا يعني أن هذا داخل الأسي. عندما يقترب هذا الشيء من الصفر ، يقترب هذا المصطلح بأكمله من 1. لذلك فإنك تطرحه من 1. وبالتالي تصبح القيمة p أصغر ، أقرب إلى الصفر ، أكثر أهمية. هل هذا منطقي؟ لذا من الجيد العمل على كيفية عمل هذه المعادلة.

هذا كل ما أردت قوله حول عقوبات عدم تطابق الحمض النووي. أي أسئلة حول ذلك؟ إذن كيف تستخدم هذا في الواقع عمليًا؟ لذلك إذا كنت تستخدم Google "BLAST end" فقط ، فستنتقل إلى موقع الويب هذا. تم إنشاؤه في NCBI منذ حوالي 20 عامًا أو نحو ذلك. وبالطبع ، فقد مر بالعديد من التكرارات والتحسينات على مر السنين.

وإذا نظرت إلى الأسفل ، ستجد مكانًا يمكنك فيه النقر فوق معلمات الخوارزمية وتعيينها. وهناك عدد من المعلمات التي يمكنك تعيينها. بعضها يؤثر على السرعة. لكننا نركز هنا في الغالب على المعلمات التي ستؤثر على الجودة وطبيعة المحاذاة التي تجدها.

وهكذا هنا ، لا يمكنك تعيين عقوبات تعسفية ، ولكن يمكنك تعيينها ضمن مجموعة من عقوبات عدم التطابق القياسية. يمكنك أن تفعل 1 ناقص 1 ، 1 ناقص 2 ، وما إلى ذلك.

إذن ماذا عن التسلسلات التي ترمز للبروتين؟ لذا exons ، على سبيل المثال. لذا يمكنك البحث عنها باستخدام بحث نيوكليوتيد ، مثل بلاست. ولكن غالبًا ما يكون الأمر هو أنك ستفعل بشكل أفضل إذا قمت أولاً بترجمة exon الخاص بك إلى تسلسل الأحماض الأمينية المقابلة باستخدام رمز جيني ثم بحثت عن هذا الببتيد.

الآن قد تعرف أو لا تعرف إطار قراءة exon الخاص بك مسبقًا ، أو حتى تعرف أنه exon ، لذلك سيقوم BLAST تلقائيًا بهذه الترجمة نيابة عنك. على سبيل المثال ، مع تسلسل الحمض النووي هذا ، سيتم ترجمته في جميع إطارات القراءة الثلاثة ، مما يؤدي بشكل أساسي إلى هذه الحقيبة من الببتيدات هنا ، حيث أحيانًا ستضغط على رمز التوقف ، كما هو الحال هنا. وبعد ذلك تعامله على أنه ، حسنًا ، هناك القليل من ثنائي ببتيد العلاقات العامة هناك. ثم هناك ببتيد أطول هنا ، [غير مسموع] ، وهكذا دواليك.

لذا فهي تصنع هذه الأكياس من الببتيدات لكل إطار قراءة وتبحث عن كل تلك الببتيدات مقابل بعض الأهداف ، والتي يمكن أن تقترب من قاعدة بيانات أو قاعدة بيانات DNA ، مرة أخرى ، مترجمة في جميع إطارات القراءة. لذا فإن الأشخاص في NCBI قد أتاحوا كل هذه النكهات المختلفة من BLAST. لذا فإن BLASTP مخصص للبروتينات. N للنيوكليوتيدات. ومن ثم تسمى تلك المترجمة أشياء مثل BLASTX لاستعلام النيوكليوتيدات مقابل قاعدة بيانات البروتين. TBLASTN لاستعلام البروتين مقابل قاعدة بيانات النوكليوتيدات ، والتي تتم ترجمتها في جميع الإطارات ، أو TBLASTX ، حيث تقوم بترجمة تسلسل النيوكليوتيدات في جميع الإطارات.

ثم هناك عدد من الإصدارات الأخرى من بلاست التي ربما لن نناقشها ولكنها موصوفة جيدًا في الكتاب المدرسي والمصادر الأخرى المتاحة عبر الإنترنت. دعني أسألك هذا. لذلك تذكر ESTs. لذا فإن ESTs هي أجزاء من cDNAs التي تتوافق عادةً مع تسلسل ABI 3700 Sanger من هذا cDNA ، لذلك يقرأ المرء ، مثل 600 قاعدة أو نحو ذلك.

لنفترض أن لديك بعض ESTs من الشمبانزي. وليس لديك جينوم الشمبانزي بعد. لذلك ستقوم بتفتيشهم ضد البشر.ماذا كنت ستفعل؟ هل ستستخدم البحث المترجم؟ أو هل ستستخدم بحث BLASTN؟ أم أنها مهمة؟

الشمبانزي هو إنسان متطابق بنسبة 98٪ ، وهو مرتفع جدًا. أيه أفكار؟ أجل ، تيم.

الجمهور: يمكنك استخدام بحث مترجم ، لأنك تعلم أن cDNAs تقوم على الأقل بترميز RNAs. وبالتالي ، إذا كنت تستخدم بحثًا عن نيوكليوتيدات فقط ، فلن يكون لديك أهمية وظيفية من حيث المحاذاة. ولكن إذا كان الأمر يتعلق بالبروتين ، إذن--

الأستاذ: هل تقصد أنك لن تعرف ما إذا كان هو جزء ترميز البروتين من (كدنا) أم لا؟

الجمهور: أعني فقط أنه إذا كنت تبحث بين الشمبانزي والبشر ، فأنت تتوقع نوعًا من عدم التطابق. لكن من الممكن أن يكون هناك عدم تطابق وظيفي. ثم تعرف أن cDNA ربما تقوم بترميز البروتين. لذلك ، إذا كان عدم التطابق بين نوعين من الأحماض الأمينية المتشابهة ، فسيتم اختيار ذلك من خلال ترجمة البحث ، ولكنه سينحرف ضده في بحث النيوكليوتيدات.

البروفيسور: حسنا ، عادل بما فيه الكفاية. لكن إذا افترضت أن الجينومين ، لنقل ، 97٪ متطابقين ، حتى في منطقة غير مشفرة ، وهي عالية جدًا. لا أتذكر النسبة الدقيقة ، لكنها عالية جدًا. ثم إذا كنت تبحث عن 600 نيوكليوتيد ضد الجينوم ، حتى لو كانت متطابقة بنسبة 95٪ ، فستجد ذلك بسهولة تحت أي منهما. لذا فإما أن تكون الإجابة صحيحة ، بلاستن أو بلاستكس. ولا يمكن العثور على UTRs إلا من خلال - إذا حدث أن هذا كان تسلسلًا من ثلاثة UTR رئيسيين ، فلا يمكنك العثور عليه إلا بواسطة BLASTN عادةً.

ماذا لو كانت EST بشرية ضد جينوم الفأر؟ لذا فإن إكسونات الفأر مطابقة بنسبة 80٪ للإكسونات البشرية على مستوى النوكليوتيدات بشكل نموذجي. أيه أفكار؟ ما نوع البحث الذي ستفعله؟ بلاستن أم بلاست أم شيء آخر؟ TBLASTX. هيا الى الامام.

الجمهور: لدي سؤال آخر. ما هو بالضبط نوع السؤال الذي نحاول الإجابة عليه بإجراء بحث بلاست هذا؟

البروفيسور: أوه ، حسنًا ، كنت أفترض أنك تحاول فقط العثور على أقرب cDNA أو exons متماثل في الجينوم - exons ، على ما أعتقد ، نعم ، exons. من الجين المتماثل. نعم ، هذا سؤال جيد. إكسونات الجين المتماثل. لدينا EST بشرية تتعارض مع جينوم الفأر. متى نفعل؟

الجمهور: أقترح BLASTP لأن -

البروفيسور: حسنًا ، بلاستب ، هذا بروتين. هذا تسلسل نيوكليوتيدات ضد النوكليوتيدات. لذلك يمكننا أن نفعل بلاستن أو تلاستكس ، دعنا نقول.

الأستاذ: TBLASTX. أنت تترجم EST الخاصة بك ، وترجم الجينوم ، وتبحث عن تلك الببتيدات. TBLASTX ، لماذا؟

الحضور: قد تكون متواليات النيوكليوتيدات متشابهة بنسبة 80٪ فقط ، لكن تسلسل البروتين وظيفيًا ، نظرًا للقيود الوظيفية ، قد تحصل بالفعل على أوجه تشابه أعلى هناك.

الأستاذ: أجل. هذا صحيح تمامًا. لذا فهما ، في المتوسط ​​، متطابقان تقريبًا بنسبة 80٪. يختلف حسب الجين. لكن الكثير من تلك الاختلافات التي تحدث في الجانب الثالث من الكودون والتي لا تؤثر على الأحماض الأمينية ، لأن هناك الكثير من القيود على تسلسل البروتين. وبالتالي ، ستعمل بشكل أفضل مع البحث المترجم أكثر من البحث عن النيوكليوتيدات.

على الرغم من أن كلاهما قد يعمل. ولكن قد تجد تطابقًا أكثر اكتمالاً مع البحث المترجم. هذا طيب. هل حصل الجميع على ذلك؟ سالي ، أجل.

الجمهور: هل هناك سبب يمنعك من استخدام BLASTX وبدلاً من ذلك تستخدم TBLASTX؟

البروفيسور: نعم ، لقد أعطيت للتو مثال البحث في الجينوم. لكن يمكنك البحث في بروتين الفأر أيضًا. قد يكون أو لا. يعتمد ذلك على مدى جودة شرح هذا الجينوم. تم شرح الماوس بشكل جيد. ربما تكون جميع البروتينات تقريبًا معروفة. لذلك ربما تحصل عليه.

ولكن إذا كنت تبحث عن كائن حي أكثر غموضًا ، أو جينوم الحرباء أو شيء من هذا القبيل ، ولم يتم توضيحه جيدًا ، فقد يكون من الأفضل لك البحث في الجينوم ، لأنه يمكنك العثور على x جديد هناك. حسنا جيد. السؤال نعم ، تفضل.

الجمهور: لذلك عندما نقوم بهذه الترجمات ، هذه الأشياء النيوكليوتيدية والأحماض الأمينية ، هل نحصل على جميع الإطارات؟ هل الخوارزميات لجميع الإطارات؟

البروفيسور: نعم ، كل الإطارات الستة. إذن ، هناك ثلاثة إطارات على الخيط الموجب ، وثلاثة إطارات على الشريط العكسي. نعم. حسنًا ، عظيم.

إذن هذه هي نهاية المحاذاة المحلية ، في الوقت الحالي. وسننتقل الآن إلى المحاذاة العالمية باستخدام خوارزميتين. من أجل المواءمة العالمية ، Needleman-Wunch-Sellers ، ثم من أجل المحاذاة المحلية المفتقدة ، Smith-Waterman. وفي النهاية ، سنقدم مفهوم مصفوفات استبدال الأحماض الأمينية.

إذن الخلفية لهذا اليوم ، يقوم الكتاب المدرسي بعمل جيد جدًا في هذه الموضوعات ، خاصة أن الصفحات المشار إليها جيدة لتقديم سلسلة مصفوفات PAM. سنتحدث قليلا اليوم وقليلا في المرة القادمة.

فلماذا نقوم بمحاذاة تسلسل البروتين؟ لذلك السبب الأكثر وضوحًا هو العثور على متماثلات قد نرغب ، إذن ، في التحقيق فيها ، أو ربما ، على سبيل المثال ، إذا كان لديك بروتين بشري ووجدت بروتينًا متماثلًا للفأر ، وكان بروتين الفأر هذا معروفًا بوظيفته من الضربة القاضية أو من بعض الدراسات البيوكيميائية ، على سبيل المثال ، يمكنك تخمين أن البروتين البشري سيكون له وظيفة مماثلة. لذلك غالبًا ما نستخدم هذا النوع من الاستدلال الذي يشير إلى تشابه التسلسل في التشابه في الوظيفة و / أو الهيكل.

إذن ما مدى صحة هذا؟ لذلك اتضح ، من مجموعة كبيرة من الأدبيات ، أن هذا الاستنتاج بأن التشابه التسلسلي يشير إلى تشابه وظيفي وبنيوي يكون دائمًا صحيحًا تقريبًا عندما يكون تشابه التسلسل أكثر من حوالي 30 ٪ متطابقة على الطول الكامل للبروتين ، أكثر من 300 ، 400 أحماض أمينية. هذا استنتاج جيد.

أقل من ذلك ، نوعًا ما في تشابه التسلسل 20٪ إلى 30٪ ، يُشار إليه غالبًا باسم منطقة الشفق ، حيث يكون أحيانًا استنتاجًا جيدًا ، وأحيانًا لا يكون كذلك. لذلك عليك أن تكون حذرا قليلا. وأدناه ، إنه أعمق في منطقة الشفق ، حيث ربما لا يجب أن تثق به في معظم الأوقات. لكن في بعض الأحيان ، يمكنك أن ترى هذه التماثلات البعيدة جدًا. قد ترغب في الحصول على معلومات إضافية لدعم هذا النوع من الاستدلال.

وأريد فقط أن أشير إلى أن العكس ليس صحيحًا في علم الأحياء. لذا فإن التشابه الهيكلي لا يعني تشابه التسلسل أو حتى الاشتقاق من سلف مشترك. لذلك قد تعتقد ، حسنًا ، كل بروتين له بنية ثلاثية الأبعاد معقدة ومعقدة ، ولا توجد طريقة يمكن أن تتطور مرتين.

وصحيح أنه ربما لا يمكن لهذه البنية الدقيقة أن تتطور مرتين. لكن بنية متشابهة جدًا ، طية مماثلة ، من حيث طوبولوجيا حلزونات ألفا وخيوط بيتا ، والتي سيتحدث عنها البروفيسور فرانك لاحقًا في الدورة ، يمكن أن تتضمن الطية المتطابقة أكثر من مرة. ليس من الصعب تطوير نمط من حلزونات ألفا وخيوط بيتا.

وهكذا فإن هذه النقطة حول التشابه البنيوي لا تعني تشابه التسلسل ، والطريقة التي أفكر بها هي هكذا ، مثل هنا كائنان. هذا طائر طنان ، لقد رأيتم جميعًا. وربما رأى البعض منكم هذا. هذه عثة الصقر ، وهي حشرة يبلغ طولها حوالي بوصتين ، وتدق جناحيها بسرعة كبيرة ، ولها لسان طويل يرشف رحيق الأزهار. لذلك فهو يشغل نفس المكانة البيئية التي يحتلها الطائر الطنان ، ويبدو مشابهًا جدًا للطائر الطنان من مسافة بعيدة. من 10 أقدام أو أكثر ، غالبًا لا يمكنك معرفة ذلك.

هذه حشرة وهذا طائر. كان آخر سلف مشترك شيئًا ربما عاش قبل 500 مليون سنة ، وبالتأكيد لم يكن له أجنحة ، وربما لم يكن له أرجل أو عيون. ومع ذلك ، فقد طوروا عيونًا وأجنحة بشكل مستقل وكل هذه الأشياء. لذلك عندما يكون هناك ضغط انتقائي لتطوير شيء ما ، إما مورفولوجيا أو بنية بروتينية ، على سبيل المثال ، يكون التطور مرنًا بدرجة كافية بحيث يمكنه تطويره عدة مرات.

إذن هذا مثال من عالم بنية البروتين. هذا هو بروتين متجانس مع الحديد. هذا مجرد مركز تنسيق الحديد. وهذا الآن بروتين حقيقي النواة يسمى اللاكتوفيرين. تبين أن هؤلاء الرجال متماثلون. لكن حقيقيات النوى والبكتيريا تباعدتا منذ مليوني سنة أو نحو ذلك ، لذا فإن أسلافهم قديمة جدًا جدًا.

ومع ذلك ، يمكنك أن ترى أنه في مركز التنسيق الحديدي هذا ، لديك تيروزين يشير إلى الحديد هنا. ولديك مادة الهيستدين هنا ، وهكذا دواليك. لذلك تم الحفاظ على الهندسة بشكل كبير. لم يتم حفظه بشكل مثالي. مثل ، لديك هنا كربوكسيلات. وهنا لديك فوسفات.

لذلك كان هناك القليل من التغيير. لكن بشكل عام ، تطورت طريقة تنسيق الحديد هذه بشكل أساسي بشكل مستقل. لذلك على الرغم من أن هذه هي متجانسة ، إلا أن الأنيونات المرتبطة بالسلف المشترك الأخير - وهذا معروف من البناء [غير مسموع]. لذلك طوروا بشكل مستقل القدرة على ربط الكاتيونات ، مثل الحديد.

وهنا في الواقع هو مثالي المفضل. إذن هذا بروتين يسمى عامل إعادة تدوير الريبوسوم. وهذا شكلها. لذلك فهو بروتين غير عادي الشكل يشبه نوعًا ما على شكل L.

هل هذا يذكر أي شخص بأي شيء ، هذا الشكل المحدد؟ هل رأيت هذا في جزيء حيوي آخر في وقت ما؟

الأستاذ: شيء مثل [غير مسموع]. حسنًا ، يمكن أن يكون. أي تخمينات أخرى؟ وماذا عن هذا؟ هذا هو الحمض الريبي النووي النقال. لذا فإن البنية ثلاثية الأبعاد لـ tRNA متطابقة تقريبًا ، سواء من حيث الشكل العام أو من حيث الهندسة. آسف ، لدي مشاكل مع الرسوم المتحركة الخاصة بي هنا.

هندسة هذين ، كلاهما بطول 70 أنجستروم. فلماذا هذا؟ لماذا يتطور هذا البروتين ليكون له نفس الشكل الثلاثي الأبعاد مثل الحمض الريبي النووي النقال؟ أيه أفكار؟

الأستاذ: [غير مسموع]. صحيح بالضبط. يتناسب مع الريبوسوم ، ويكون متورطًا ، عندما يتوقف الريبوسوم ، ويطلق الريبوسوم أساسًا. لذا فهو يحاكي الحمض الريبي النووي النقال من حيث البنية.

وبالتالي فإن النقطة حول هذا هو أنه إذا كنت ستأخذ مجموعة من الجزيئات الحيوية وتطابقها باستخدام خوارزمية مقارنة بنية للعثور على جزيئات مماثلة - فهذان الاثنان متشابهان بشكل واضح. ومع ذلك ، ربما لم يكن لديهم أبدًا سلف مشترك صحيح ، لأن أحدهم هو RNA في بروتين واحد.

نعم. إذن الآن ما سنتحدث عنه عن عدة أنواع مختلفة من المحاذاة. لذلك تحدثنا عن المحاذاة المحلية ، حيث لا تحاول محاذاة التسلسل الكامل لاستعلامك أو قاعدة بياناتك. تجد فقط مناطق أصغر ذات تشابه كبير. المحاذاة العالمية ، حيث تحاول محاذاة البروتينين من طرف إلى طرف ، فإنك تفترض أن هذين البروتينين متماثلان ، وفي الواقع أنهما لم يتم إدخالهما بشكل كبير أو إعادة ترتيب تسلسلهما. ثم شبه عالمي ، وهو نوع من الالتواء على المستوى العالمي.

وسنتحدث عن عدد قليل من أنظمة التسجيل المختلفة - غير مفصولة للغاية ، والتي تحدثنا عنها حتى الآن ، وبعد ذلك سنقدم فجوات من نوعين تسمى الخطية والأفينية. والتسمية محيرة بعض الشيء ، كما سترون. كلاهما خطي بمعنى ما.

لذا فإن الطريقة الشائعة لتمثيل محاذاة التسلسل ، خاصة في محاذاة البروتين - يمكنك فعل ذلك للبروتين أو الحمض النووي - هي ما يسمى بالمصفوفة النقطية. الآن لدينا نوعان من البروتينات. قد يكون طول كل منها 500 حمض أميني ، دعنا نقول. تكتب تسلسلًا واحدًا على المحور x ، متسلسلًا اثنين على طول المحور y. ثم تقوم بعمل نقطة في هذه المصفوفة كلما كان لديهم مخلفات متطابقة ، على الرغم من أنه من المحتمل أن يكون هناك الكثير من النقاط في هذه المصفوفة.

لنفترض أنه كلما كان لديك ثلاث بقايا متطابقة - حسنًا ، هذا نادرًا ما يحدث إلى حد ما ، نظرًا لوجود 20 حمضًا أمينيًا. وأنت تقوم بعمل تلك النقطة. وبالنسبة لهذين البروتينين ، لا تحصل على أي نقاط قطرية. تحصل على هذه الخطوط القطرية الثلاثة هنا. إذن ماذا يخبرك ذلك عن تاريخ هذين البروتينين؟ ما هذا هناك؟ سالي.

الجمهور: إدراج أو حذف.

الأستاذ: إدراج أو حذف. إدخال في أي بروتين؟

الأستاذ: أم حذف في؟

الأستاذ: حسنا. هل حصل الجميع على ذلك؟ حسنا جيد. هناك تسلسل إضافي اثنان هنا ليس في التسلسل الأول. أنت لا تعرف ما إذا كان إدراجًا أو حذفًا. يمكن أن يكون أحدهما ، بناءً على هذه المعلومات. في بعض الأحيان يمكنك معرفة ذلك من المعلومات الأخرى. لذلك أحيانًا تسمي ذلك indel - الإدراج أو الحذف.

ثم ما هذا هنا؟ شخص اخر؟ الإدراج ، سمعت ، الإدراج في التسلسل الأول أو الحذف في التسلسل الثاني. حسنا جيد. حسنًا ، ما هو نوع المحاذاة الأنسب لهذا الزوج المتسلسل ، محلي أو عالمي؟

الجمهور: سأقوم بعمل عالمي ، لأنهما متشابهان للغاية. [غير مسموع].

الأستاذ: أجل. إنها متشابهة تمامًا عبر أطوالها بالكامل ، فقط مع هذين الإنديلين الرئيسيين. هذا نوع من الحالة الكلاسيكية حيث تريد إجراء المحاذاة العامة.

حسنا. إذن ماذا عن هذين البروتينين؟ بناءً على هذه المصفوفة النقطية ، ماذا يمكنك أن تقول عن العلاقة بين هذين ، وما نوع المحاذاة التي تريد استخدامها عند مقارنة هذين البروتينين؟ نعم ما اسمك

الجمهور: يبدو أن لديهم مجالات مماثلة ، ربما. لذلك قد يكون التوافق المحلي أفضل.

البروفيسور: ولماذا لا تقوم بمحاذاة عالمية؟

الجمهور: محلي ، لأن المحاذاة المحلية قد تجد هذه المجالات بالفعل وتخبرك بما هي.

البروفيسور: لذا يجب على الاصطفاف المحلي أن يجد هذين الرجلين هنا على الأقل. ولماذا هذين الخطين القطريين المتوازيين ، ماذا يخبرك ذلك؟

الحضور: أن البروتينين المختلفين لهما تسلسلات متشابهة ، فقط في أجزاء مختلفة من البروتين ، ومناطق مختلفة بالنسبة إلى البداية.

الأستاذ: صحيح. هيا الى الامام.

الجمهور: ألا يعني ذلك أساسًا أن هناك قسمًا في التسلسل الثاني يكون متسلسلًا واحدًا مرتين؟

البروفيسور: أجل ، بالضبط. إذاً هذا المقطع من التسلسل الثاني ، هنا - آسف ، لدي مشكلة ، ها نحن ذا ، هذا بعيدًا - موجود مرتين في التسلسل الأول. إنه موجود مرة واحدة من هنا إلى هنا ، ثم إنه موجود مرة واحدة من هنا إلى هنا. لذا فهو يتكرر.

لذا فإن التكرارات وأشياء من هذا القبيل ستربك مواءمتك العالمية. تحتاج المحاذاة العالمية إلى محاذاة كل بقايا - أو محاولة محاذاة كل بقايا في البروتين واحد لكل بقايا في البروتين الثاني. وهنا ، الأمر غامض. ليس من الواضح أي جزء من التسلسل الأول يجب أن يتماشى مع ذلك الجزء من التسلسل الثاني.

لذلك سوف يتم الخلط بينه وبين. سيختار أحدهما أو الآخر. لكن هذا قد يكون خاطئًا ، وهذا في الحقيقة لا يوضح ما يحدث بالفعل. حسنًا ، حسنًا ، هنا تكون المحاذاة المحلية أكثر ملاءمة. حسن.

لنتحدث الآن عن الفجوات ، مرة أخرى ، والتي يمكن تسميتها indels. في محاذاة تسلسل البروتين ، أو الحمض النووي ، الذي ربما شاهده الكثير منكم ، غالبًا ما تستخدم ربما مجرد اندفاعة لتمثيل فجوة. إذن في هذه المحاذاة هنا ، يمكنك أن ترى أن هذا نوع من المحاذاة المعقولة ، أليس كذلك؟ لديك تطابق جيد على كلا الجانبين.

لكن لا يوجد شيء في التسلسل الثاني يطابق RG في التسلسل الأول. لذلك سيكون هذا محاذاة معقولة لهذين الاثنين. ولذا فإن ما يتم استخدامه غالبًا هو ما يسمى عقوبة الفجوة الخطية.

لذا إذا كان لديك فجوات نهائية ، مثل هذه الحالة الثانية ، فإنك تحدد فجوة جزاء أ ، دعنا نقول. و A رقم سالب. وبعد ذلك يمكنك فقط تشغيل نفس أنواع الخوارزميات ، حيث تضيف التطابقات ، وتعاقب على عدم التطابق ، ولكن بعد ذلك يكون لديك عقوبة إضافية تطبقها عند إدخال فجوة.

وعادة ما تكون عقوبة الفجوة أكثر شدة من عدم التطابق المتوسط. ولكن لا توجد نظرية توضح بالضبط كيف يجب اختيار عقوبة الفجوة. لكن من الناحية التجريبية ، في الحالات التي يجب أن تعرف فيها الإجابة ، حيث يكون لديك ، على سبيل المثال ، محاذاة هيكلية ، يمكنك غالبًا أن تجد أن عقوبة الفجوة التي تكون أكبر من متوسط ​​عقوبة عدم التطابق هي عادةً الشيء الصحيح الذي يجب القيام به.

فلماذا يكون ذلك؟ لماذا قد تكون عقوبة الفجوة - لماذا تريد أن تجعلها أكبر من عدم التطابق النموذجي؟ أيه أفكار؟ نعم ما اسمك

الجمهور: نظرًا لوجود طفرات تغير الإطار أو أن أحد الإضافات قد يؤدي إلى عمليات إدخال أو حذف ، فهو أمر غير شائع أكثر من مجرد تغيير [غير مسموع].

الأستاذ: الطفرات التي تنشئ عمليات إدخال وحذف أقل شيوعًا من تلك التي تقدم بدائل للمخلفات. هل حصل الجميع على ذلك؟ هذا صحيح. وهل تعرف بأي عامل؟

الجمهور: أوه ، لم أتمكن من إعطائك رقمًا.

البروفيسور: أعني ، هذا يختلف حسب الكائن الحي ، ويختلف حسب نوع الإدخال الذي تنظر إليه. ولكن حتى على مستوى النوكليوتيدات المنفردة ، فإن وجود مواد ملحقة يكون أمرًا أقل شيوعًا من وجود استبدال في تلك السلالات.

وهنا ، من أجل إدخال الأحماض الأمينية ، يجب أن يكون لديك إدخال ثلاثي ، ثلاثة أو ستة أو بعض مضاعفات الثلاثة في إكسون. وهذا أقل شيوعًا. لذلك تحدث بشكل أقل شيوعًا. تحدث الطفرة بشكل أقل شيوعًا ، وبالتالي فإن الطفرة مقبولة بالفعل من قبل التطور حتى أقل شيوعًا.

والبديل هو ما يسمى عقوبة فجوة أفيني ، والتي يتم تعريفها على أنها G plus n lambda. إذن ، n هو عدد الفجوات ، ثم G هو ما يسمى عقوبة فتح الفجوة. لذا فإن الفكرة هنا هي أن الفجوات تميل إلى التجمع.

لذا فإن عملية الإدخال هي أمر نادر الحدوث. أنت تعاقب ذلك بـ G. ولكن بعد ذلك ، إذا كنت ستحصل على إدخال ، فستحصل أحيانًا على إدخال كبير من اثنين أو ثلاثة أو أربعة أكواد. لا ينبغي معاقبة إدخال أربعة كودون مرتين مثل إدخال كودون اثنين ، لأن فجوة واحدة فقط حدثت بالفعل. وعندما يكون لديك حدث الإدراج هذا ، يمكن أن يكون بأحجام مختلفة.

ما زلت تعاقب على وجود فجوة أكبر من الفجوة الأصغر ، لكنها لم تعد خطية. أعني ، إنها لا تزال دالة خطية ، فقط مع إضافة هذا الشيء الثابت. إذن هذان هما النوعان الشائعان من فجوات العقوبات التي ستراها في الأدبيات.

يعمل الأفين بشكل أفضل قليلاً ، لكنه أكثر تعقيدًا قليلاً في التنفيذ. لذلك في بعض الأحيان سترى كلاهما مستخدمًا في الممارسة. وبعد ذلك ، بالطبع ، بتغيير تعريفك لغاما ، يمكن أن يكون لديك G زائد n ناقص 1. لذا فإن الفجوة الأولى ستكون G ، ثم جميع الفجوات اللاحقة ستكون جاما. لذلك لن تضطر إلى مضاعفة النتيجة.

حسنا. نعم. لديك نوعان من البروتينات. كيف تجد في الواقع التوافق العالمي الأمثل؟ أي أفكار حول كيفية القيام بذلك؟

لذا يمكننا كتابة تسلسل واحد لأسفل على محور واحد ، والآخر أسفل المحور الآخر. يمكننا عمل هذه الحبكة النقطية. يمكن أن تعطينا الحبكة النقطية بعض الأفكار حول ما يحدث. ولكن كيف يمكننا إيجاد الحل الأمثل حيث نريد أن نبدأ من البداية؟ في النهاية ، سنكتب التسلسلين أحدهما فوق الآخر.

وإذا كانت البقايا الأولى أو المتتالية الأولى هي n ، وربما سنقوم بمحاذاةها إلى هنا ، فعلينا كتابة السلسلة بأكملها هنا حتى النهاية. وتحته يجب أن يكون إما بقايا في التسلسل الثاني أو فجوة. ومرة أخرى ، يمكن أن يكون لدينا فجوات هنا. لذا عليك أن تفعل شيئًا. عليك أن تجعلها على طول الطريق من البداية إلى النهاية. وسنقوم فقط بجمع درجات جميع المخلفات المطابقة ، وجميع المخلفات غير المتطابقة ، وجميع الفجوات. كيف نجد هذا التوافق؟ كريس.

الجمهور: حسنًا ، نظرًا لأننا نستخدم البرمجة الديناميكية ، أعتقد أنه سيتعين عليك ملء مصفوفة من نوع ما والتراجع.

الأستاذ: وهكذا عندما ترى مصطلح البرمجة الديناميكية ، ماذا يعني ذلك بالنسبة لك؟

الجمهور: سوف تجد حلولًا للمشاكل الفرعية حتى تجد حلاً أصغر. ثم تتراجع عما قمت بحله حتى الآن للعثور على التسلسل العام.

الأستاذ: جيد. هذه طريقة جيدة لوصفها. إذن ما هي المشاكل الأصغر التي ستقسم هذه المشكلة الكبيرة إليها؟

الحضور: التسلسلات الفرعية الأصغر.

الأستاذ: أي تسلسلات فرعية أصغر؟ اي شخص اخر؟ أنت بالتأكيد على الطريق الصحيح هنا. تفضل.

الجمهور: أعني ، مكتوب في الأعلى هناك ، تسلسل واحد عبر الجزء العلوي والآخر أسفل الجانب. يمكنك أن تبدأ بالفجوة مقابل التسلسل وتقول إن الفجوة ستزداد كلما تحركت. في الأساس ، يمكن ملء كل خلية هناك بمعلومات من بعض جيرانها. لذا فأنت تريد التأكد من ملء الخلايا القديمة بترتيب ما حتى نتمكن من المتابعة إلى المستوى التالي بما لدينا [؟ سطرت. ؟]

البروفيسور: إذا كان عليك أن تجد على وجه التحديد مشكلة فرعية حيث يمكنك أن ترى ما هي الإجابة ، ثم مشكلة فرعية أكبر قليلاً والتي سيعتمد حلها على الحل الأول ، من أين ستبدأ؟ ما هي أصغر مشكلة فرعية لديك؟

الجمهور: سأبدأ بالصف العلوي ، لأنه يمكنك فقط الفجوة مقابل الفجوة ، ثم التحرك في الصف ، لأنك لا تحتاج إلى أي شيء أعلى من ذلك.

البروفيسور: ثم ما هي أصغر مشكلة حقيقية حيث يكون لديك في الواقع أجزاء من البروتين محاذاة؟

الجمهور: صف واحد في العمود الثاني ، بشكل أساسي. إذا كانت مباراة ، فلديك بعض النقاط. وإذا كان هناك عدم تطابق ، فلديك بعض النقاط الأخرى. وتريد أفضل واحد ممكن في كل كتلة.

البروفيسور: نعم ، حسنًا. نعم. هذا طيب. لذا فقط لتعميم هذا - آمل أن يكون هذا فارغًا - بشكل عام ، يمكنك التفكير في أنه لدينا ، دعنا نقول ، 1 إلى n هنا ، والمتسلسلة من 1 إلى n هنا. يمكنك التفكير في منصب أنا هنا ومنصب j هنا. ويمكننا القول بإيجاد التوافق العالمي الأمثل ، هذه مشكلة كبيرة. هذا معقد.

لكن العثور على محاذاة للتسلسل فقط من 1 إلى i في البروتين الأول مقابل التسلسل من 1 إلى j في البروتين الثاني ، قد يكون ذلك سهلاً للغاية. إذا كانت i تساوي 2 و j تساوي 2 ، فهذا يعني أن لديك ثنائي الببتيد مقابل ثنائي الببتيد. يمكنك بالفعل تجربة جميع التركيبات والحصول على المحاذاة المثلى هناك.

وبالتالي ، فإن الفكرة هي أنه إذا كان بإمكانك تسجيل تلك الدرجات المثلى هنا في هذه المصفوفة ، فيمكنك بناء ، على سبيل المثال ، مثل هذا ، والعثور على المحاذاة المثلى للمشكلات الفرعية الأكبر بشكل متزايد حيث تضيف بقايا أخرى في كل اتجاه ، على سبيل المثال. هل هذا منطقي بالنسبة لك؟

فكرة خوارزمية البرمجة الديناميكية هي شكل من أشكال التحسين العودي. لذلك تقوم أولاً بتحسين شيء صغير ، ثم تقوم بتحسين شيء أكبر باستخدام الحل الذي حصلت عليه من تلك القطعة الصغيرة. والطريقة التي يتم بها ذلك لتسلسل البروتين في Neeleman-Wunsch هي ، كما قلنا ، أن نفكر أولاً في أنه قد تكون هناك فجوة في أحدهما يتماشى مع بقايا في الآخر. لذا علينا وضع هذه الفجوات على الجانب العلوي والسفلي.

هذه عقوبة فجوة خطية ، على سبيل المثال. وهكذا ستكون هنا كيف تبدأ. وهذه جزاء فجوة ، بالطبع ، سالب 8. إذا كنت الحل الأمثل الذي يبدأ بـ V في التسلسل العلوي المحاذي لهذه الفجوة في التسلسل الرأسي ، فهناك فجوة واحدة هناك ، لذا فهي ناقص 8. ثم إذا كنت تريد أن تبدأ بفجوتين مقابل هذين V و D ، فسيكون ذلك سالب 16.

هذه هي الطريقة التي ستبدأ بها. لذلك تبدأ بهذه المشاكل حيث لا توجد خيارات. إذا كان لديك فجوتين مقابل اثنين من المتبقيين ، فهذا ناقص 16. من خلال نظام التسجيل لدينا ، فإنه لا لبس فيه. لذلك يمكنك فقط ملء تلك.

وبعد ذلك يمكنك البدء في التفكير ، ما الذي نضعه هنا؟ ما الدرجة التي يجب أن نضعها هناك؟ تذكر أننا نحدد المدخلات في هذه المصفوفة على أنها الدرجة المثلى للتسلسل الفرعي للبروتين العلوي حتى الموضع i مقابل البروتين الرأسي حتى الموضع j. لذلك سيكون هذا هو موضع البروتين الأعلى واحدًا حتى موضع البروتين الرأسي الأول. ما هي النتيجة التي ستكون؟ ما المحاذاة الضوئية هناك التي تنتهي في موضع واحد من كلا التسلسلين؟

سوف يعتمد على نظام التسجيل الخاص بك. ولكن بالنسبة لنظام تسجيل معقول ، فهذه مطابقة. سيحصل هذا على بعض النقاط الإيجابية. سيكون هذا أفضل من أي شيء يتضمن فجوة في أحدهما مقابل فجوة في الآخر أو شيء مجنون من هذا القبيل. لذلك سوف تحصل على نتيجة مباراة VV مهما كانت. هذا هو Sij الخاص بك من مصفوفة تسجيلك للأحماض الأمينية المختلفة.

ومن ثم ، فإن الطريقة التي يتم بها ذلك بشكل أساسي هي مراعاة أنه عندما تقوم بمطابقة هذا الموضع مع الموضع الأول ، فقد تكون قد أتيت من فجوة من قبل في تسلسل واحد أو فجوة في التسلسل الآخر ، أو من موضع تطابق في التسلسل الآخر. وهذا يقود إلى هذه الأسهم الثلاثة.

أعتقد أنه سيتضح إذا كتبت الخوارزمية بأكملها هنا. لذا فإن Sij هي درجة المحاذاة المثلى التي تنتهي عند الموضع i في التسلسل الأول والموضع j في التسلسل الثاني. يتطلب أن نعرف ما هو أعلاه ، إلى اليسار ، وقطريًا أعلاه. وتقوم بحلها من الأعلى ومن اليسار إلى الأسفل وإلى اليمين ، وهو ما يسمى غالبًا بالبرمجة الديناميكية. ودعنا نلقي نظرة على ماهية العودية.

لذلك لاحظ نيدلمان وونش بشكل أساسي أنه يمكنك العثور على درجة المحاذاة العالمية المثلى هذه عن طريق ملء المصفوفة بأخذ الحد الأقصى من هذه النقاط الثلاث هنا في كل نقطة. إذن فأنت تأخذ الحد الأقصى للدرجة التي حصلت عليها من أعلى وإلى اليسار ، وبالتالي أعلاه قطريًا ، بالإضافة إلى سيجما xi yj. سيجما ، في هذه الحالة ، هي مصفوفة الدرجات التي تستخدمها والتي تبلغ 20 × 20 والتي تسجل كل حمض أميني مقابل بقايا الأحماض الأمينية الأخرى.

يمكنك إضافة هذه الدرجة إذا كنت ستنتقل قطريًا إلى النتيجة المثلى الموجودة ، أو إذا كنت تتحرك إلى اليمين أو الأسفل ، فأنت تضيف فجوة في تسلسل أو آخر. لذا عليك أن تضيف A ، وهي عقوبة الفجوة هذه ، وهي رقم سالب ، لأي كان المحاذاة المثلى من قبل.

أعتقد أنه ربما يكون من الأسهل إذا قمنا بعمل مثال هنا. إذن ها هي مصفوفة التهديف PAM250. لذلك تم تطوير هذا بالفعل بواسطة Dayhoff في السبعينيات. قد يكون هذا إصدارًا محدثًا ، لكنه يشبه إلى حد ما النسخة الأصلية. لاحظ ، إنها مصفوفة مثلثة. لماذا هذا؟

الأستاذ: إنه متماثل ، صحيح. إذن لها قطري. لكن كل شيء أسفل القطر ينعكس فوق القطر ، لأنه متماثل. نظرًا لأنك لا تعرف متى ترى فالين مطابقًا لليوسين ، فهو نفس الليوسين المتطابق مع الفالين ، لأنه تعريف متماثل للتسجيل.

وهنا نوعان من الدرجات ذات الصلة. لذا لاحظ أن VV له مجموع نقاط زائد 4 في هذه المصفوفة. وهنا ، حصل VD على درجة ناقص 2. لذا سأكتبها فقط.

هل لاحظ أي شخص أي شيء آخر مثير للاهتمام حول هذه المصفوفة؟ لم نقول بالضبط من أين أتت ، لكننا ذاهبون إلى ذلك. نعم ما اسمك

الجمهور: ليست كل القيم القطرية هي نفسها.

الأستاذ: ليست كل الأقطار متشابهة. في الواقع ، هناك نطاق كبير جدًا ، من 2 إلى 17 ، لذا فهو نطاق كبير. وأي شيء آخر؟ حسنًا ، أنا آسف ، تفضل. ما هو اسمك؟

الأستاذ: تاغيوس ، أجل. تفضل.

الجمهور: هل هناك قيم إيجابية للأشياء ليست متشابهة؟

الأستاذ: أجل. إذن كل الحدود القطرية موجبة. لذا فإن تطابق أي نوع معين من المخلفات مع بقاياها المتطابقة يتم دائمًا تسجيله بشكل إيجابي ، ولكن بدرجات متفاوتة. وهناك أيضًا بعض الدرجات الإيجابية في خارج القطر. وأين تحدث تلك النتائج الإيجابية؟

لاحظ أنها تميل إلى أن تكون قريبة من البقايا. ولاحظ أن ترتيب المخلفات ليس أبجديًا. إذن ، أي شخص يعرف الكثير عن الأحماض الأمينية ، ماذا يمكنك أن تراه عن هذه الدرجات؟ هيا الى الامام.

الجمهور: أعتقد أن هذه الأحماض الأمينية [غير مسموع] بناءً على [غير مسموع].

البروفيسور: إذن كان التعليق أن البقايا تم تجميعها بواسطة كيمياء مماثلة لسلاسلها الجانبية. وهذا صحيح تمامًا. لذا فإن البقايا الأساسية ، الهيستيدين ، والأرجينين ، والليسين ، كلها معًا. المخلفات الحمضية ، الأسبارتات والغلوتامات ، موجودة هنا ، جنبًا إلى جنب مع الأسباراجين والجلوتامين.

ولاحظ أن D إلى E لديها درجة إيجابية هنا. إنها 3. إنها جيدة تقريبًا مثل D إلى D أو E إلى E ، وهي زائد 4. لذا تدرك أنه يمكنك في كثير من الأحيان استبدال الأسبارتات بالغلوتامات في التطور.

إذن ، نعم ، إذن ، بشكل أساسي ، إلى حد ما ، يسجل لكيمياء مماثلة. لكن هذا لا يفسر سبب وجود مثل هذا النطاق الكبير من القيم على القطر. لماذا يشبه التربتوفان تريبتوفان أكثر من سيرين مثل سيرين. تيم تريد التعليق؟

الحضور: ربما يرجع ذلك إلى أن التربتوفان نادر الحدوث في جميع البروتينات [غير مسموع]. لذا إذا كان لديك اثنان [غير مسموع] ، فهذا نادر جدًا و [غير مسموع].

البروفيسور: إذن كانت وجهة نظر تيم هي أن التربتوفان نادرًا ما يحدث ، لذلك عندما ترى اثنين من التربتوفان مصطفين ، يجب أن تلاحظ ذلك. يمكن أن ترسي المحاذاة الخاصة بك. يمكنك أن تكون أكثر ثقة في ذلك. سالي.

الجمهور: حسنًا ، التربتوفان ضخم أيضًا بشكل لا يصدق ، ولديه أيضًا القدرة على إجراء تفاعلات كهربائية ، وتفاعلات كهربائية ثابتة.

البروفيسور: ليس في الحقيقة كهرباء ساكنة ، قد تقول ، المزيد--

الجمهور: نعم. لكن لديهم الكثير من القدرات للتفاعل مع السلاسل الجانبية الأخرى. ويساهم السيستين بقوة كبيرة جدًا في التركيب ثلاثي الأبعاد للبروتين.

الجمهور: حسنًا ، لأنهم يمكن أن يشكلوا [غير مسموع].

الأستاذ: حسنا. نعم. لذلك ربما لا تضع التربتوفان والسيستين في البروتين الخاص بك عن طريق الصدفة ، أو تضعهم فقط عندما تريدهم ، عندما يكون هناك مساحة كافية للتربتوفان. وعندما تستبدل شيئًا أصغر ، فإنها تترك فجوة. يترك فجوة مكانية ثلاثية الأبعاد. ولذا فأنت لا تريد ذلك. لا تحصل على تعبئة جيدة.

عندما يكون لديك السيستين ، فإنها تشكل روابط ثاني كبريتيد. إذا قمت بتغييره إلى شيء غير السيستين ، فيمكن أن يتشكل بعد الآن. يمكن أن يكون ذلك معطلاً للحظية العامة. لذلك تميل تلك الأنواع إلى الحفاظ عليها بشكل أكبر في محاذاة تسلسل البروتين ، بالتأكيد.

بينما ، على سبيل المثال ، إذا نظرت إلى هؤلاء الذين يعانون من كارهة للماء ، مجموعة MILV بالأسفل هنا ، فإنهم جميعًا لديهم درجات إيجابية بالنسبة لبعضهم البعض. وهذا يعني أنه ، في الأساس ، في معظم الأوقات التي يتم فيها استخدام هذه الأشياء - أعني ، في بعض الأحيان يكون الأمر مهمًا حقًا. لكن في كثير من الوقت ، إذا كنت ترغب فقط في قطعة غشاء ، يمكنك في كثير من الأحيان استبدال أي واحد منها في عدة مواضع وستعمل بشكل متساوٍ كقطعة غشاء.

لذا فهذه ليست عشوائية على الإطلاق. هناك بعض الأنماط هنا. لنعد إلى هذه الخوارزمية. والآن ، إذا أردنا تنفيذ هذه العودية ، فسنملأ الصف العلوي والعمود الأيسر ، ثم نحتاج إلى ملء هذا أولاً. أود أن أزعم أن أول مكان مثير للاهتمام في المصفوفة موجود هنا.

وننظر في إضافة فجوة هنا. عندما تتحرك عموديًا أو أفقيًا ، فأنت لا تضيف تطابقًا أو تضيف تطابقًا. من هذا الموضع ، هذا نوع من نقطة البداية. لا يتوافق في الواقع مع موضع معين في البروتين. سنضيف الآن النتيجة لـ VV.

وقلنا أن VV ، يمكنك البحث عنها في مصفوفة PAM هذه ، وهي زائد 4. لذا سنضيف 4 هناك إلى 0. ومن الواضح أن هذا أكبر من ناقص 16 ، وهو ما تحصل عليه من زيادة أو قادم من اليسار. لذلك قمت بوضع 4.

وبعد ذلك ، بالإضافة إلى وضع الرقم 4 هناك ، يمكنك أيضًا الاحتفاظ بالسهم. إذاً هناك ذلك السهم الأحمر. نتذكر من أين أتينا في هذه الخوارزمية. لأن شخصًا ما قال شيئًا عن التراجع - أعتقد كريس - لذلك سيكون ذلك ذا صلة لاحقًا.

لذلك نتخلص بشكل أساسي من هذين السهمين المنقطين ونحتفظ بالسهم الأحمر بالإضافة إلى النتيجة. ثم نملأ الموضع التالي هنا. لملء هذا ، نفكر الآن في الانتقال إلى الموضع الثاني في التسلسل الأول ، لكننا ما زلنا في الموضع الأول فقط في التسلسل الثاني. لذا إذا قمنا بمطابقة V مع V ، فسيتعين علينا بشكل أساسي إضافة فجوة في أحد المتتاليات. في الأساس ستكون فجوة في التسلسل الثاني. وهذا سيكون سالب 8.

إذن ستأخذ 4 ، ثم زائد ناقص 8 ، لذا فهي سالب 4. أو يمكنك أن تفعل سالب 8 ثم زائد سالب 2 ، إذا كنت تريد البدء من فجوة ثم إضافة عدم تطابق DV هناك ، لأن سالب 2 كانت النتيجة لعدم تطابق DV. أو مرة أخرى ، يمكنك البدء من فجوة ثم إضافة فجوة أخرى.

حسنا ، هل هذا منطقي؟ إذن ما هو الحد الأقصى؟ سلبي 4. والسهم سيكون أفقيًا ، لأننا حصلنا على بعض النقاط الإضافية لمباراة VV ، وهي الآن تنتقل. نحن سلبيون ، لكن هذا جيد. سنحافظ على الحد الأقصى ، مهما كان.

حسنًا ، إذن فهو ناقص 4 والسهم الأفقي. ثم ها هي المصفوفة بالكامل ممتلئة. وستتاح لك فرصة القيام بذلك بنفسك في مجموعة المشكلات الأولى. وقمت أيضًا بملء الأسهم. لم أقم بملء كل الأسهم ، لأنها أصبحت مشوشة نوعًا ما. ولكن تم ملء جميع الأسهم ذات الصلة هنا ، بالإضافة إلى بعض الأسهم غير ذات الصلة.

وبعد ذلك ، بمجرد أن أقوم بملء هذا ، ماذا أفعل بهذه المعلومات؟ كيف يمكنني الحصول على محاذاة فعلية من هذه المصفوفة؟ أيه أفكار؟ نعم ما اسمك

البروفيسور: نعم ، ما قاله هو البدء من الركن الأيمن السفلي والعودة للخلف باتباع الأسهم الحمراء في الاتجاه المعاكس. هل هذا صحيح؟ فلماذا الزاوية اليمنى السفلية؟ ما المميز في ذلك؟

الأستاذ: أجل. إنها نتيجة المحاذاة المثلى للتسلسل بأكمله واحد مقابل التسلسل الثاني بأكمله. إذن هذا هو الجواب. هذا ما نحدده على أنه التوافق العالمي الأمثل.

ثم تريد أن تعرف كيف وصلت إلى هناك. فكيف وصلنا إلى هناك؟ إذن ، حقيقة وجود هذا السهم الأحمر هنا ، ما المقصود بالسهم الأحمر تحديدًا؟

الأستاذ: صحيح. في هذه الحالة بالذات ، بالنسبة لهذا السهم الأحمر ، تذكر أن الأقطار متطابقة. إذن ما هو التطابق؟

البروفيسور: نعم ، هذه مطابقة من Y إلى Y ، أليس كذلك؟ هل يمكن للجميع رؤية ذلك؟ أضفنا Y إلى Y ، والذي كان زائد 10 ، إلى أي شيء كان هذا 13 وحصلنا على 23. حسنًا ، نعود الآن إلى هنا. ثم كيف نصل إلى هنا؟ لقد جئنا من هنا بالذهاب إلى هذا السهم المائل.

ما هذا؟ ما هو تطابق ذلك؟ هذه مباراة سيستين وسيستين. ثم كيف نصل إلى هذا 1؟ لقد جئنا عموديا. وماذا يعني ذلك؟

الأستاذ: أدخلنا فجوة ، في أي تسلسل؟ الاول. الثاني؟ ماذا يعتقد الناس؟ يتحرك للأسفل.

البروفيسور: نعم ، الأوائل. وهذا أوصلنا إلى هنا. ها هي مباراة ، بالإضافة إلى 2 لمباراة سيرين سيرين. هنا زائد 3 لوجود عدم تطابق من D إلى E. لكن تذكر ، هذه متشابهة كيميائيًا ، لذا يحصلون على درجة إيجابية. ثم هذا هو V إلى V.

هل تستطيع أن ترى؟ أعتقد أن لدي التوافق الأمثل مكتوبًا في مكان ما هنا ، وآمل أن يكون هناك. هذا يسمى تتبع العودة. ثم هذه هي المحاذاة.

حسنًا ، قمنا بمحاذاة Y مع Y ، و C مع C. ثم لدينا فجوة في هذا التسلسل العلوي - تلك هي تلك الشرطة الأرجوانية هناك - وهذا يتوافق مع L. ويمكنك أن ترى سبب رغبتنا في وضع تلك الفجوة هناك ، لأننا نريد أن تتطابق هذه العناصر ، ونريد مطابقة C. والطريقة الوحيدة لتوصيلهم هي وجود فجوة في اللون الأرجواني.

وكان اللون الأرجواني أقصر من التسلسل الأخضر على أي حال ، لذلك علمنا نوعًا ما أنه ستكون هناك فجوة في مكان ما. و جيد. وهذا هو التوافق الأمثل. هذه مجرد فلسفة حول محاذاة Needlemen-Wunsch.

إذن ما هو الاصطفاف شبه العالمي؟ أنت لا ترى ذلك بشكل شائع. انها ليست صفقة كبيرة. لا أريد أن أقضي الكثير من الوقت في ذلك. لكن من المعقول في كثير من الأحيان أن ، لنفترض أن لديك بروتينًا له نشاط إنزيمي معين ، وقد تجد أن الجزء الأكبر من البروتين محفوظ جيدًا عبر الأنواع.

ولكن بعد ذلك في المحطات الشمالية والجنوبية ، هناك القليل من الرفرفة. يمكنك إضافة عدد قليل من المخلفات أو حذف عدد قليل من المخلفات ، وليس هناك الكثير من الأمور المهمة في المحطات الطرفية N و C. أو قد لا يكون الأمر مهمًا بالنسبة للهيكل ، ولكن ، كما تعلم ، تضيف ببتيدًا واحدًا بحيث يتم إفرازه ، أو تضيف بعض إشارات التوطين. أنت تضيف بعض الأشياء الصغيرة التي لا يتم حفظها بالضرورة.

وبالتالي محاذاة شبه عامة ، حيث تستخدم نفس الخوارزمية ، باستثناء أنك تقوم بتهيئة حواف مصفوفة البرمجة الديناميكية إلى 0 ، بدلاً من سالب 8 ، ناقص 16 فجوة كاملة ، وانتقل إلى 0. لذلك نحن لسنا ذاهب إلى معاقبة الثغرات من الحواف.

وبعد ذلك ، بدلاً من طلب إعادة التتبع للبدء في أسفل اليمين ، Smn ، فإنك تسمح له بالبدء من أعلى درجة في الصف السفلي أو العمود الموجود في أقصى اليمين. وعندما تقوم بالتتبع مرة أخرى كما كان من قبل ، فإن هذين التغيرين يجدان بشكل أساسي المحاذاة العالمية المثلى لكنهما يسمحان بأعداد عشوائية من الفجوات في النهايات والعثور على التطابق الأساسي فقط.

يجب أن ينتقل بشكل أساسي إلى نهاية أحد التسلسلات الأخرى ، ولكن بعد ذلك يمكنك الحصول على بقايا أخرى معلقة في النهاية في التسلسل الآخر ، إذا كنت تريد ذلك ، بدون عقوبة. وهذا في بعض الأحيان سيعطي إجابة أفضل ، لذا من الجدير معرفة ذلك. ومن السهل جدًا تنفيذه.

الآن ماذا عن المحاذاة المحلية غير المستقرة؟ إذن ماذا لو كان لديك نوعان من البروتينات؟ هل تتذكر هذين البروتينين حيث كان لدينا قطريان؟ أعتقد أنها كانت خطوط قطرية. كيف اين هم؟ شئ مثل هذا. على أي حال ، خطوط قطرية من هذا القبيل.

إذن ، حيث يوجد في هذا البروتين في الوضع الرأسي تسلسل هنا يطابق جزأين من البروتين الأفقي. لذلك بالنسبة لهذين الاثنين ، لا تريد القيام بهذه المحاذاة العالمية. سوف يتم الخلط بينه وبين. لا يعرف ما إذا كان سيطابق هذا الشخص مع هذا أو هذا الشخص الآخر بالتسلسل. لذلك تريد استخدام محاذاة محلية. إذن كيف يمكننا تعديل خوارزمية Needleman-Wunsch للقيام بمحاذاة محلية؟ أيه أفكار؟ إنه ليس صعبًا للغاية. هيا الى الامام.

الجمهور: إذا كانت النتيجة ستكون سلبية ، فبدلاً من وضع درجة سلبية ، عليك فقط وضع 0 ، وتبدأ من حيث تحصل على أعلى مجموع نقاط ، بدلاً من العمود الأخير أو الصف الأخير. ابدأ التتبع الخاص بك من أعلى الدرجات.

البروفيسور: إذاً كلما أصبحت سلبية ، تعيد ضبط القيمة إلى 0. والآن بماذا يذكرك ذلك؟ هذه هي الحيلة نفسها التي كتبناها سابقًا بمحاذاة محلية غير محددة. لذا فأنت تعيد ضبط القيمة إلى 0. وهذا بدون عقوبة ، لأنه إذا كنت تتجه نحو السلبية ، فمن الأفضل فقط التخلص من هذه الأشياء والبدء من جديد. يمكننا القيام بذلك لأننا نقوم بمحاذاة محلية. لا يتعين علينا محاذاة كل شيء. لذلك هذا مسموح به.

وبعد ذلك ، بدلاً من الذهاب إلى الزاوية اليمنى السفلية ، يمكنك أن تكون في أي مكان في المصفوفة. تبحث عن أعلى درجة ثم تقوم بعملية التتبع. هذا صحيح تمامًا. لذا فالأمر ليس مختلفًا.

ومع ذلك ، هناك بعض القيود الآن على نظام التسجيل. لذا إذا فكرت في خوارزمية Needleman-Wunsch ، يمكننا في الواقع استخدام مصفوفة تحتوي على جميع الدرجات الإيجابية. يمكنك أن تأخذ مصفوفة PAM250.ولنفترض أن النتيجة الأكثر سلبية ، لا أعرف ، مثل ناقص 10 أو ما شابه ، ويمكنك فقط إضافة 10 ، أو حتى إضافة 20 إلى كل هذه النقاط. لذلك كلهم ​​إيجابيون الآن. ولا يزال بإمكانك تشغيل تلك الخوارزمية. وسيظل ينتج نتائج منطقية إلى حد ما.

أعني ، لن تكون جيدة مثل PAM250 الحقيقية ، لكنك ستظل تحصل على محاذاة متماسكة من الطرف الآخر. لكن هذا لم يعد صحيحًا عندما تتحدث عن خوارزمية Smith-Waterman ، لنفس السبب الذي جعل المحاذاة المحلية غير المعزولة ، كان علينا أن نطلب أن تكون النتيجة المتوقعة سلبية ، لأنه يجب أن يكون لديك هذا الانجراف السلبي للعثور على مناطق صغيرة اذهب في الإيجابية.

لذا إذا كانت لديك هذه القاعدة ، هذا النوع من التساهل الذي يقول ، كلما أصبحنا سالبًا ، يمكننا إعادة التعيين إلى الصفر ، إذًا يجب أن يكون لديك هذا الانجراف السلبي حتى تكون الأشياء الإيجابية في الدرجات غير عادية. حسنًا ، هذا قيد آخر هناك. يجب أن يكون لديك قيم سلبية لعدم التطابق - أعني ، ليس كل حالات عدم التطابق. ولكن إذا أخذت بقايا عشوائية في المحاذاة ، يجب أن يكون متوسط ​​النقاط سالبًا. ربما ينبغي علي إعادة صياغة ذلك ، لكن أكثر أو أقل.

وهذا مثال على سميث ووترمان. إذن أنت أصفار لليمين أسفل الجانب الأيسر وعبر الجزء العلوي. وهذا لأنه ، تذكر ، إذا أصبحت سلبية ، فأنت تعيد ضبط القيمة إلى 0. لذلك نحن نقوم بذلك.

ثم تأخذ أربعة أشياء كحد أقصى. إذن ، عند القدوم من القطر وإضافة نتيجة المباراة ، هذا هو نفسه كما كان من قبل. قادمة من اليسار وإضافة فجوة في تسلسل واحد ، قادمة من أعلى وإضافة فجوة في التسلسل الآخر ، أو 0. يسمح لنا هذا العمل "أو 0" بإعادة التعيين إلى 0 إذا أصبحنا سالبًا.

وعندما يكون لديك 0 ، فلا يزال بإمكانك تتبع هذه الأسهم. ولكن عندما يكون لديك 0 ، فلا يوجد سهم. أنت تبدأ. أنت تبدأ في المحاذاة هناك. هذا هو سميث ووترمان.

انها مفيدة. أعتقد أنه في المجموعة الأولى من المشكلات ، سيكون لديك بعض الخبرة في التفكير في كل من Needleman-Wunsch و Smith-Waterman. إنهم يتصرفون بشكل مختلف نوعًا ما ، لكنهم مرتبطون بشدة. لذلك من المهم أن نفهم كيف يتشابهان وكيف يختلفان.

وما أريد التركيز عليه لبقية هذه المحاضرة هو مجرد تقديم مفهوم مصفوفات تشابه الأحماض الأمينية. لقد رأينا مصفوفة حزب الأصالة والمعاصرة ، ولكن من أين أتت؟ وماذا يعني ذلك؟ وهل تعمل بشكل جيد أم لا وهل هناك بدائل؟

لذا يمكننا استخدام مصفوفة الوحدة هذه. ولكن كما سمعنا ، هناك عدد من الأسباب التي تجعل ذلك غير مثالي. على سبيل المثال ، السيستين ، يجب علينا بالتأكيد تسجيلها بدرجة أكبر ، لأنها غالبًا ما تشارك في روابط ثاني كبريتيد ، ولها تأثيرات هيكلية كبيرة على البروتين ومن المحتمل أن يتم حفظها أكثر من متوسط ​​الليوسين أو الألانين أو أي شيء آخر.

من الواضح أن نظام التسجيل يجب أن يفضل مطابقة الأحماض الأمينية المتطابقة أو ذات الصلة ، ومعاقبة المباريات الضعيفة والفجوات. وهناك أيضًا حجة يمكن إجراؤها مفادها أنه يجب أن يكون لها علاقة بعدد المرات التي يتم فيها استبدال بقايا بأخرى أثناء التطور. لذلك يجب أن يكون لهذا الشيء المستبدَل عادةً إما درجات إيجابية أو درجات سلبية أقل من الأشياء التي نادرًا ما يتم استبدالها.

وربما ليس واضحًا تمامًا ، ولكن إذا فكرت في الأمر لفترة من الوقت ، هو أن أي نظام تسجيل تحلم به يحمل معه نموذجًا ضمنيًا للتطور الجزيئي لعدد المرات التي سيتم فيها استبدال الأشياء ببعضها البعض. لذلك سيتضح أن النتيجة تتناسب تقريبًا مع النتيجة [غير مسموع] لحدوث هذا الزوج من البقايا ، مقسومة على عدد مرات حدوثها بالصدفة ، شيء من هذا القبيل.

وبالتالي ، إذا قمت بتعيين درجات إيجابية للأشياء ، لأزواج معينة من البقايا ، فأنت تشير بشكل أساسي إلى أن هذه الأشياء ستتبادل عادةً أثناء التطور. وبالتالي ، إذا كنت تريد الحصول على نتائج واقعية ومفيدة ، فمن المفيد التفكير في ماهية النموذج التطوري الضمني وما إذا كان هذا نموذجًا واقعيًا لكيفية تطور البروتينات.

لذلك أنا ذاهب إلى دايهوف. وعلى عكس المصفوفات اللاحقة ، كان لديها نموذج تطوري واضح ، مثل النموذج الرياضي الفعلي ، لكيفية تطور البروتينات. وكانت الفكرة أنه ستكون هناك محاذاة لبعض البروتينات. ضع في اعتبارك أن هذا كان في عام 1978. لذا من المحتمل أن تحتوي قاعدة بيانات البروتين على 1000 بروتين فيها ، أو شيء من هذا القبيل. كانت صغيرة جدًا جدًا.

لكن كانت هناك بعض الاصطفافات التي كانت واضحة. إذا رأيت جزأين من البروتين مكونان من 50 قطعة بنائية بطول 85 متطابق ، فلا توجد طريقة لحدوث ذلك عن طريق الصدفة. لا تحتاج حتى إلى إجراء إحصائيات حول ذلك. لذلك أنت متأكد.

لذا فقد أخذت هذه المحاذاة عالية الثقة لتسلسل البروتين ، وقامت بحساب الترددات الفعلية لاستبدال البقايا المتبقية ، وكم مرة لدينا فالين في تسلسل واحد كبديل عن الليوسين. ويفترض في الواقع أنه متماثل. مرة أخرى ، أنت لا تعرف الاتجاه. وحساب هذه الترددات الاستبدالية.

قدرت أساسًا ما أسمته مصفوفة واحدة PAM1 ، وهي مصفوفة تشير إلى اختلاف بنسبة 1 ٪ بين البروتينات. لذلك ، في المتوسط ​​، هناك فرصة بنسبة 1٪ فقط لتغيير أي بقايا معينة. وكان للتحالفات الحقيقية تباعد أكبر من ذلك. كان لديهم ما يشبه الاختلاف بنسبة 15٪.

لكن يمكنك النظر إلى هذه الترددات وتقليلها بمعامل 15 ، ولن تحصل بالضبط على 15 بل على شيء مثل 15. وستحصل على شيء حيث توجد فرصة 1٪ للاستبدال. وبمجرد أن يكون لديك هذا النموذج لما يبدو عليه الاستبدال المتسلسل بنسبة 1٪ ، اتضح أنه يمكنك فقط تمثيل ذلك كمصفوفة وضربها للحصول على مصفوفة تصف شكل استبدال التسلسل بنسبة 5٪ ، أو 10٪ أو 50٪ أو 250٪.

إذاً مصفوفة PAM250 التي تحدثنا عنها من قبل ، هذا نموذج لما يبدو عليه استبدال الأحماض الأمينية بنسبة 250٪. كيف يمكن ان يجعل الاحساس؟ كيف يمكنك الحصول على أكثر من 100٪؟ هل أحد معي في هذا؟ تيم ، أجل.

الجمهور: لأنه يمكن أن يعود. لذا فمن الأرجح ، في بعض الحالات ، أن تعود بدلاً من [غير مسموع].

الأستاذ: صحيح. لذا فإن مصفوفة PAM10 تعني ، في المتوسط ​​، أن 10٪ من البقايا قد تغيرت. لكن القليل من هذه البقايا ربما يكون قد حدث بالفعل - لذلك ربما لن يتغير حوالي 90٪ على الإطلاق. سيتغير بعضها مرة واحدة ، لكن البعض الآخر ربما تغير مرتين ، حتى بنسبة 10٪.

وعندما تصل إلى 250٪ ، في المتوسط ​​، فإن كل بقايا قد تغيرت مرتين ونصف المرة. لكن مرة أخرى ، ربما بقيت بعض المخلفات كما هي. وبعض المخلفات التي تتغير - على سبيل المثال ، إذا كان لديك إيزولوسين تحور إلى فالين ، فربما يكون قد تغير بالفعل مرة أخرى في ذلك الوقت. لذلك فهي تمثل أساسًا كل هذه الأنواع من الأشياء. وإذا كنت قد استبدلت المخلفات بشكل عام ، فستحدث هذا النوع من التطور.

حسنا. لذا فقد قامت بأخذ محاذاة تسلسل البروتين هذه - يبدو شيئًا كهذا - وحسبت هذه الإحصائيات. مرة أخرى ، لا أريد أن أتناول هذا بالتفصيل أثناء المحاضرة ، لأنه موصوف جيدًا في النص. لكن ما أريد فعله هو تقديم هذا المفهوم لسلسلة ماركوف ، لأنه نوع من ما تقوم عليه مصفوفات دايهوف هذه. لذلك دعونا نفكر في الأمر.

سنفعل المزيد في المرة القادمة. لكن تخيل أنك تمكنت من ترتيب تسلسل جينومات الشخصيات الكرتونية باستخدام بعض التقنيات المطورة حديثًا واخترت تحليل الجينات المعقدة لسلالة سيمبسون. أفترض أنكم جميعًا تعرفون هؤلاء الأشخاص. هذا الجد وهوميروس يأكلان الكعك وابنه بارت.

تخيلوا أن هذا هو جينوم الجد في موضع البروتين الشحمي أ. وحدث تحور انتقل بعد ذلك إلى هوميروس. إذاً هذه الطفرة حدثت في الخط الجرثومي ، انتقلت إلى هوميروس. وبعد ذلك عندما نقل هوميروس جيناته إلى بارت ، حدثت طفرة أخرى هنا ، حيث تم تغيير زوج AT هذا إلى زوج GC في Bart.

لذا فإن هذا ، كما أجادل ، هو نوع من سلسلة ماركوف. إذن ما هي سلسلة ماركوف؟ لذلك فهي مجرد عملية عشوائية. لذا فإن العملية العشوائية هي عملية عشوائية ، وهي نوع من المعنى العام. لكن هنا سوف نتعامل مع عمليات عشوائية منفصلة ، والتي هي مجرد سلسلة من المتغيرات العشوائية.

إذن X1 هنا هو متغير عشوائي يمثل ، على سبيل المثال ، جينوم فرد ما ، أو يمكن أن يمثل النمط الجيني ، في هذه الحالة ، في موضع معين ، ربما سواء كان A ، C ، G ، أو T في مكان معين موقف في الجينوم. والآن الفهرس هنا - واحد ، اثنان ، ثلاثة ، وما إلى ذلك - سيمثل الوقت.

لذلك قد يكون X1 هو النمط الجيني في Grandpa Simpson في موضع معين. وقد يكون X2 هو النمط الجيني لهومر سيمبسون. وسيكون X3 هو النمط الجيني للجيل القادم ، والذي سيكون بارت سيمبسون. وسلسلة ماركوف هي نوع معين من العمليات العشوائية التي تنشأ بشكل شائع في العلوم الطبيعية ، حقًا ، وأماكن أخرى في كل مكان.

لذلك من الجيد معرفة أن لديه ما يسمى بخاصية ماركوف. وهذا يشير إلى أن احتمالية أن المتغير العشوائي التالي ، أو النمط الجيني للجيل القادم ، إذا صح التعبير - إذن Xn زائد 1 يساوي بعض القيمة ، j ، والتي يمكن أن تكون أيًا من القيم المحتملة ، لنقل أي من القواعد الأربعة ، المشروطة بقيم X1 إلى Xn ، أي التاريخ الكامل للعملية حتى ذلك الوقت ، تساوي الاحتمال الشرطي بأن Xn زائد 1 يساوي j مع الأخذ في الاعتبار أن xn الصغير يساوي قيمة معينة.

إذن ما تقوله بشكل أساسي أنه إذا أخبرتك ما هو التركيب الوراثي لهوميروس في هذا المكان ، وقلت لك ما هو التركيب الوراثي للجد سيمبسون في ذلك المكان ، يمكنك فقط تجاهل الجد سيمبسون. هذا غير ذي صلة. لا يهم سوى ما كان التركيب الوراثي لهوميروس بغرض التنبؤ بالنمط الجيني لبارت. هل هذا منطقي؟

لذلك لا يهم حقًا ما إذا كانت هذه القاعدة في جينوم هوميروس هي نفسها كما كانت في جينوم الجد سيمبسون ، أو ما إذا كانت طفرة خاصة بهوميروس ، لأن هوميروس هو الذي ينقل الحمض النووي إلى بارت. هل هذا منطقي؟

لذا فأنت تنظر فقط إلى الوراء لجيل واحد. إنها نوع من العمليات بلا ذاكرة ، لا تتذكرها إلا الجيل الأخير. هذا هو الشيء الوحيد المناسب. ولكي تفهم سلاسل ماركوف ، من المهم جدًا أن تقوم جميعًا بمراجعة الاحتمال الشرطي.

لذلك سنقوم بعمل المزيد على سلاسل ماركوف في المرة القادمة. P A معطى B ، ماذا يعني ذلك؟ إذا كنت لا تتذكر ، فابحث عنه في الاحتمالية والإحصاء ، لأن هذا نوع من الضروري لسلاسل ماركوف.

لذا في المرة القادمة سنتحدث عن علم الجينوم المقارن ، والذي سيتضمن بعض التطبيقات لبعض طرق المحاذاة التي تحدثنا عنها. وقد أنشر بعض الأمثلة لأوراق البحث الجينومية المقارنة المثيرة للاهتمام ، والتي ستكون قراءة اختيارية. قد تحصل على المزيد من المحاضرة إذا قرأتها ، لكنها ليست ضرورية.


شاهد الفيديو: lesson 82: تحديد نوع عناصر المصفوفة (قد 2022).


تعليقات:

  1. Leilani

    chtoli حكاية خرافية؟

  2. Fay

    بصراحة ، أنت على حق.

  3. Kuhlbert

    انت لست على حق. أنا مطمئن. دعونا نناقش. اكتب لي في PM ، سنتواصل.

  4. Thorley

    هل يمكنك ملء الفراغ؟

  5. Rudiger

    فكرة عظيمة

  6. Heretoga

    في رأيي فأنتم مخطئون. يمكنني ان ادافع عن هذا المنصب. اكتب لي في رئيس الوزراء ، وسوف نتواصل.



اكتب رسالة