Universidade Federal do Espírito Santo Programa de Pós Graduação em Biotecnologia Bioinformática. Kellyn Joselyn Andino Lopez Mariana Lugon Lima

Transcrição

1 Universidade Federal do Espírito Santo Programa de Pós Graduação em Biotecnologia Bioinformática Kellyn Joselyn Andino Lopez Mariana Lugon Lima

2 Alinhamento é Comparação de sequências oriundas de moléculas biológicas DNA, RNA, PROTEÍNAS

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4 ços no sequencimento de DNA Avanços no desenvolvimento de ritmos de análise de sequências biológicas

5 goritmo é uma sequência finita de passos (instruções) para resolver um oblema.

6 Além do alinhamento de sequências, também existe o alinhamento de estruturas, o qual representa um problema tridimensional.

7 reposição de estruturas (década de 70) Alinhamento de estruturas (mais ente, década de 90) Farias-Rico et al (2014)

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9 GAPS

10 atrizes de custo (BLOSUM) Matches = caracteres iguais em sequências diferentes (+) Mismatches = caracteres diferentes em sequências diferentes Mismatches = valores negativos diferentes se for transição o transversão. Lacunas: PL = g + e (L

11 linhamento ótimo X Alinhamento heurístico ipos de alinhamento: Local e Global

12 hamento Local X Global: Na década de 80 iniciou-se o desenvolvimento d oritmos de alinhamento local, que privelegia parte da sequência, buscando nas regiões com maior similaridade.

13 Programação Dinâmica principal algoritmo para processamento de alinhamentos globais f esenvolvido por Needleman e Wunsch, durante a década de 70. Ele aplica étodo da programação dinâmica para comparação de sequência iológicas. étodo de Bellman: Resolução de problemas > Resolução de subproblema s subproblemas são resolvidos e seus resultados armazenados pe lgoritmo.

14 ramação dinâmica

15 Mais exemplos Programação Dinâmica

16 TRACE BACK

17 TRACE BACK G A A T T C A G T T A G G A T C G - A

18 Programação Dinâmica Alinhamento simples Matriz de pontos Método de palavra (K-Tuple)

19 Análise de matriz de pontos de duas sequências de DNA

20 K-tuple, ou método de palavras te tipo de algoritmo é especialmente útil em casos onde se busca similaridade de um ica sequência contra um grande conjunto de dados. ra isso, o algoritmo dividirá uma sequência alvo em pequenas sequências, geralmen njuntos de dois a seis caracteres, chamados de palavras. ravés de uma matriz de penalidade, o algoritmo calculará o alinhamento que teve aior valor de pontuação.

21 Alinhamento progressivo Global Pontuação baseada em consistência Alinhamento Múltiplo Métodos iterativos de refinamento Local Algoritmos genéticos Análise de perfis Análise de blocos Análise de motivos

22 inhamento progressivo eva em consideração a relação evolutiva entre as sequências. ilogenética. partir desta filogenia o alinhamento será construído progressivamente ependendo da relação entre as sequências. tualmente, os programas mais populares de alinhamento progressivo são o LUSTALW e CLUSTALX.

23 Pontuação baseada em consistência: Baseado no algoritmo de alinhamento progressivo, não leva em consideração apen o primeiro par de sequências alinhadas. O principal programa a utilizar este algoritmo é o T-COFFEE. Métodos iterativos de refinamento: Funcionam como os algoritmos de alinhamento progressivo. Os grupos de sequências são realinhados constantemente ao longo das análises Principal programa a utilizar este algoritmo como base para os cálculos d alinhamento é MUSCLE.

24 Algoritmos genéticos: Estes algoritmos buscam simular o processo evolutivo no conjunto de sequências serem alinhadas, aplicando conceito de seleção e recombinação. O programa SAGA é um dos poucos implementar algoritmos genéticos

25 Alinhamento Múltiplo Local Análise de Perfil: partir de um alinhamento primário de as sequências envolvidas na análise e utilizand ma matriz de custo padrão, o algoritmo seleciona as regiões altamente conservadas roduz uma nova matriz de pontuação (matriz de custo), chamada de perfil. nclui pontuações para matches, mismatches e lacunas.

26 nálise de blocos: eção da região de maior similaridade de um alinhamento múltiplo. o acomodarem indels ca de pequenas regiões de similaridade entre sequências, de maneira semelhante todo de palavras. nálise de Motivos: regiões de alta similaridade são então analisadas para buscar os padrões de substituiç critos inicialmente. O conjunto de padrões resultante da análise das colunas é chamad motivo.

27 Algoritmo capaz de realizar buscas baseadas em alinhamentos

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32 p://blast.ncbi.nlm.nih.gov/blast.cgi quência: moglonina beta H STAMVHLTPEEKSAVTALWGKVNVDEVGGEALGRLLVVYPWTQRFFESFGDLSTPD GNPKVKAHGKKVLGAFSDGLAHLDNLKGTFATLSELHCDKLHVDPENFRLLGNVLV AHHFGKEFTPPVQAAYQKVVAGVANALAHKYH

33 Referências bibliográficas agens: acervo online ERLI, Hugo et al. Bioinformática da Biologia à flexibilidade molecular. Porto legre, Brasil, v. 1, 2014.