Удалось найти в каждом из банков данных мой белок, что можно увидеть в таблице. Наибольшие отличия в параметрах
выравнивания обнаружились при поиске в банке данных PDB, это можно объяснить тем, что в PDB последовательность белка представлена
неполностью, а именно с 22 остатка. А в SwissProt E-value меньше, чем в NR, так как SwissProt содержит меньшее число последовательностей
белков. Вес же выравниваний при поиске в этих двух банках одинаков, что потверждает то, что на разницу E-value в данном
случае не влияют сами выравнивания, а влияют непосредственно банки данных. "Худшие" гомологи не совпадают так, как сходство гомологов
определяется по E-Value, который для разных банков данных определяется по-разному, т.е. количество случайно сгенерированных
последовательностей для них будет различным, так как и объемы самих банков отличаются. Наиболее гомологичная "худшая" находка
получена в банке данных NR, данное выравнивание имеет наибольший вес и процент идентичности, а также имеет наименьший E-value.
Идентификатор БД:LOLA_SHELP
E-value:9e-34
Вес (в битах):137
% идентичности:35
% сходства:57
Длина выравнивания:198
Координаты выравнивания (номера первых и последних а.о.): 6-202(LOLA_ECOLI);8-203(LOLA_SHELP)
% гэпов:3
Таблица 2. Результаты поиска белка в Swiss-Prot по фрагменту последовательности
| Поиск по фрагменту | Поиск по полной последовательности |
|
| АС лучшей находки | A4W8R5 | A4W8R5 |
| E-value | 4e-08 | 3e-116 |
| Вес (в битах) | 54.9 | 416 |
| Найдены ли другие белки с теми же значениями E-value и веса в битах? |
P61317 | -- |
Поиск по полной последовательности более эффективен, чем поиск по фрагменту, т.к. вес полученншой находки
будет больше, а E-value меньше, следовательно BLASTP не найдет других последовательностей с таким же значением E-value.
Выравнивание данного белка с моим белком Lola_Ecoli приведено ниже, красным выделен фрагмент выравнивания, который
выравнивали вручную, он в точности повторяет одно из пробных выравниваний.
Score = 196 bits (499), Expect = 6e-50, Method: Compositional matrix adjust.
Identities = 99/204 (48%), Positives = 128/204 (62%), Gaps = 1/204 (0%)
Query 1 MKKTTLKFAALTLLGLSNLALADAASELQMRLAKVDVLSAEFVQTVTSGSGKNVQQGSGK 60
MKK + A L+ L S++ ADAAS+L+ RL KV A F Q VT GSG VQ+G G
Sbjct 1 MKKIAITCALLSSLVASSV-WADAASDLKSRLDKVSSFHASFTQKVTDGSGAAVQEGQGD 59
Query 61 LQIKRPNLFRMETKTPQETQIISDGKTLWFYDPFVQQVTAQWVKNAVNNTPFVLLTSNDN 120
L +KRPNLF P E+ ++SDGKTLWFY+PFV+Q TA W+K+A NTPF+L+ N +
Sbjct 60 LWVKRPNLFNWHMTQPDESILVSDGKTLWFYNPFVEQATATWLKDATGNTPFMLIARNQS 119
Query 121 SHWHQYTVTQQSDTFVLKPTLSTSNIKQFDIRVDANGILRNFSTTEKDGQTNLYVLRNIT 180
S W QY + Q D FVL P S N+KQF I V +G + FS E+D Q + Y L++
Sbjct 120 SDWQQYNIKQNGDDFVLTPKASNGNLKQFTINVGRDGTIHQFSAVEQDDQRSSYQLKSQQ 179
Query 181 NQTLSDSLFQFKPEKGVEVDDQRK 204
N + + F F P +GV VDDQRK
Sbjct 180 NGAVDAAKFTFTPPQGVTVDDQRK 203
Полное выравнивание в программе Needle
Локальное выравнивание в программе Water
Полученные выравнивания совпали, все они имеют одинаковые штрафы за гэп(11 - за открытие пропуска; 1 - за его продление)
Единственное незначительное различие заключается в том, что последний остаток в найденной последовательности выпадает из локального выравнивания
и выравнивания, сделанного программой BLAST.
©Мараховская Александра,2008