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Alignement de plusieurs séquences dans un groupe hétérogène

Alignement de plusieurs séquences dans un groupe hétérogène


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J'ai une liste d'environ 200 séquences d'ADN, représentant probablement 50 régions génomiques différentes, mais elles sont toutes mélangées. Par exemple, si j'aiseq1, seq2… seq10,seq1pourrait s'aligner surseq3etseq8, mais être complètement sans rapport avec les autres.

Il existe également des différences dans les longueurs échantillonnées, l'exemple ci-dessus peut donc représenter :

Séq1-------------------------------------------------

Seq3----------------------- seq8-----------------

Tel queseq3etseq8ne s'alignent pas l'un sur l'autre, mais les deux s'alignent surseq1

Donc, ce que j'aimerais faire, c'est passer en revue et générer d'une manière ou d'une autre une liste de groupes de séquences qui s'alignent les uns sur les autres, ainsi que les alignements. par exemple:

Groupe 1

Séq1-------------------------------------------------

Seq3----------------------- seq8-----------------

Groupe 2

seq2-------------------------------------------------

. seq6 ------------------------------

. seq7---------------------------xxxxxx

Groupe 3… etc

Essayer ClustalW ou MUSSLE pour tout aligner ne fonctionne pas (ou prend un temps déraisonnable), je suppose qu'il y a tellement de séquences qui ne s'alignent pas du tout. J'ai essayé de créer une base de données BLAST personnalisée, puis j'ai BLAST chaque séquence contre elle, mais j'obtiens plusieurs résultats pour le même alignement (avec l'exemple du groupe 2 ci-dessus,seq2:seq6,seq2:seq7,seq6:seq2,seq6:seq7,seq7:seq2etseq7:seq6tous sont renvoyés sous forme de 6 hits uniques, alors qu'ils doivent être regroupés.

Mes connaissances actuelles en matière de codage sont assez basiques, mais je suis prêt à lire des documents et à comprendre des choses, je ne veux tout simplement pas réinventer la roue.

Edit2 : Vraiment, le regroupement est la partie importante - une fois que j'ai les groupes, je peux faire l'alignement séparément avec peu d'effort. J'aimerais juste avoir des groupes où chaque séquence est dans un seul groupe.


Tu peux essayer ceci :

  • BLAST chaque séquence à chaque autre séquence (par paire).
  • Chaque alignement (avec une coupure définie) dénote une connexion.
  • Mapper toutes les connexions.
  • Si une séquence est connectée à une autre directement ou indirectement, elle tombe dans un groupe. Mettez toutes les séquences quiseq1s'aligne sur, dans Groupe 1, puis aller aux alignements de ces séquences ; mettre toutes les séquences sur lesquelles elles s'alignent à nouveau dans Groupe 1; alors continuez à peupler le groupe comme ça.

Méthodologie:

  • Installez blast autonome (si vous n'avez pas beaucoup de séquences, vous pouvez également exécuter BLAST en ligne)
  • Créez une base de données d'explosions à partir de vos séquences en utilisantmakeblastdb
  • Alignez ces séquences sur la base de données. Si vous utilisez BLAST en ligne, utilisez BL2seq (alignez deux séquences). Il est bien meilleur et pratique d'utiliser de manière autonome. Vous pouvez également indiquer si vous voulez des alignements plus-plus ou plus-moins ou les deux. Vous pourriez, dans certains cas, ne vouloir que l'un ou l'autre des deux.
  • Dans le BLAST autonome, vous pouvez spécifier le format de sortie (quels champs inclure, etc. Le format que vous choisissez dépend uniquement de vos besoins).

Un format de sortie tabulaire ressemble à ceci :

# BLASTN 2.2.27+ # Requête : TCONS_00036712 gene=XLOC_017996 # Base de données :… /nt_db/nt # Champs : id de la requête, id du sujet, % d'identité, longueur d'alignement, discordances, ouverture d'écart, q. commencer, q. prend fin. départs. end, evalue, bit score # 1014 hits trouvés TCONS_00036712 gi|191174875|emb|CU655970.6| 95,54 202 9 0 423 624 16680 16479 8e-85 324 TCONS_00036712 gi|51491599|fr|AC144709.2| 95,02 201 10 0 424 624 28443 28243 1e-82 316

Ignorez les commentaires (#) lignes; le premier champ est l'ID de la requête, le second est l'ID du sujet et il y a un alignement entre les deux ; les autres champs fournissent des informations sur l'alignement (Vous pouvez choisir ces champs).

Pour l'analyse, j'utilise un langage de script rapide et facile appelé awk qui est inclus dans tous les systèmes basés sur UNIX. Il est également disponible pour Windows dans le package GNUWin32.

Ce que vous devez faire est de vérifier les deux premiers champs et de mettre à jour le groupe.

# MakeGroups.awk BEGIN{FS="	"} # Déclarer le séparateur de champs comme tabulation !($1 dans grp){ # Vérifiez si la séquence est un groupe parent. Sinon… k=1 for(i in grp){ if($1 in grp[i]){ # Vérifiez si la séquence fait partie d'un autre groupe parentgrp[$1]=i if(!($2 in grp[i] )) # Vérifier si le deuxième champ c'est-à-dire le sujet déjà présent dans le groupe parent grp[i][$2] # sinon affecter le deuxième champ au groupe parent k=0 break # arrêter de vérifier plus loin } } if(k==1) # Il n'y a pas de groupe parent avec cette étiquette et la séquence ne fait partie d'aucun autre groupe grp[$1][$1] # Créez un groupe avec l'identifiant de requête comme étiquette et ajoutez cette requête à ce groupe. } $1 in grp{ if(!($2 in grp[$1])) grp[$1][$2] # Si le deuxième champ ne fait pas partie du groupe avec le premier champ comme étiquette alors affectez-le à ce } END{ pour (i dans grp){ x++ print "Group-"x"
----------" for(j in grp[i]) print j } print "
" }

Exécutez ce script comme ceci dans le terminal :
gawk -f MakeGroups.awk blastalignmentfile.txt

Noter: Ce script contient des tableaux multidimensionnels. Cela ne fonctionnera pas avec toutes les versions d'awk. Utilisationversion gawk >4.0.

Comme swarnbes le mentionne dans sa réponse, il existe des algorithmes plus rapides qui font ce genre de choses et sont utilisés pour l'assemblage de séquences. Ce que beaucoup d'entre eux font, c'est de créer un graphe (des réseaux appelés graphes de deBruijn), où chaque connexion est un alignement, et de calculer un chemin eulérien. Voir cette critique de Pavel Pevzner pour plus de détails. Les séquences qui se chevauchent forment des contigs et vous pouvez facilement retracer quelle séquence provient de quel contig (que vous pouvez appeler un groupe). Chaque contig/Groupe est un sous-graphe de deBruijn disjoint.


Avez-vous vraiment besoin de BLAST ? Autrement dit, les séquences sont-elles suffisamment différentes les unes des autres pour que vous ayez besoin d'un algorithme qui recherche de grandes différences entre elles ?

Vous pourriez peut-être utiliser quelque chose comme Phrap, qui devrait assembler des contigs pour vous, si les séquences qui devraient aller ensemble sont très proches de l'identique.


Qu'est-ce qu'une masse hétérogène?

Selon Genes & Development, une masse hétérogène en biologie est une tumeur contenant à la fois des cellules normales et des cellules néoplasiques, qui sont des cellules de tissu de croissance anormale. Les masses hétérogènes sont appelées tumeurs solides et peuvent être cancéreuses.

Le Dr Barry T. Kahn de HealthTap explique que les masses hétérogènes peuvent être malignes ou bénignes. Selon la taille, les masses hétérogènes doivent être enlevées et examinées pour la malignité. Certaines masses hétérogènes sur les ovaires se résolvent d'elles-mêmes.

Wikipedia poursuit en expliquant que l'hétérogénéité des masses cancéreuses rend difficile le traitement du cancer car les cellules ont des formes, des expressions génétiques, une motilité et un métabolisme différents. Par exemple, certaines des cellules des tumeurs sont des cellules souches cancéreuses, qui peuvent à leur tour former d'autres tumeurs. De plus, il existe des différences dans les cellules souches cancéreuses. Ces différences dans les cellules cancéreuses se produisent en partie à cause de mutations, d'une instabilité génétique, d'une altération de l'ADN et d'influences extérieures ou environnementales. Toutes ces cellules différentes et variables rendent la tumeur elle-même hétérogène et difficile à traiter. L'administration de médicaments, une option de traitement du cancer, ne tue pas tous les différents types de cellules cancéreuses dans une tumeur.

Les cancers qui ont des masses hétérogènes comprennent le cancer du sein, le cancer de la prostate, le cancer du côlon, le cancer du cerveau, le myélome et la leucémie, selon Wikipedia.


Programme d'alignement multiple pour séquences d'acides aminés ou de nucléotides

La dernière version est 7.48[0-3], 2021/mai. Nouveau! (2020/Mai/14) -->

Un bogue dans l'analyse du nom de fichier d'entrée a été corrigé. Veuillez utiliser 7.470 ou supérieur. (2020/juin)

Format d'entrée

Format Fasta. exemple1 (ARNr LSU), exemple2 (protéine)

Le type de séquences d'entrée (acide aminé ou nucléotide) est automatiquement reconnu.

Usage

Un alias pour une option précise (L-INS-i) pour un alignement jusqu'à &sim200 séquences × &sim2 000 sites :

Une option rapide (FFT-NS-2) pour un alignement de séquences plus important :

Ressources associées

  • Serveur MAFFT chez EBI
  • Serveur MAFFT au MPI Bioinformatics Toolkit
  • ClustalW / MAFFT / PRRN à GenomeNet
  • ClustalW / TCoffee / MAFFT dans MyHits, SIB
  • Service MAFFT dans le serveur Web T-REX
  • Service MAFFT à WABI, DDBJ
  • CIPRES Science Gateway : ressources TeraGrid pour l'inférence d'arbres phyogénétiques
  • Jalview : un éditeur d'alignement écrit en Java
  • Pfam : Base de données des familles de protéines des alignements et des HMM
  • Strap : éditeur pour l'alignement de séquences multiples écrit en JAVA
  • BioRuby : outils Ruby pour la bioinformatique
  • aLeaves collecte des séquences d'acides aminés de divers génomes animaux

Les références

  • Rozewicki, Li, Amada, Standley, Katoh 2019 (Recherche sur les acides nucléiques47:W5-W10) Nouveau !
    MAFFT-DASH : séquence protéique intégrée et alignement structural
    (décrit l'interface Web pour les alignements de séquences et de structures)
  • Nakamura, Yamada, Tomii, Katoh 2018 (Bioinformatique34:2490–2492)
    Parallélisation de MAFFT pour des alignements de séquences multiples à grande échelle.
    (décrit la parallélisation MPI d'options progressives précises)
  • Katoh, Rozewicki, Yamada 2019 (Briefings en bioinformatique20:1160-1166)
    Service en ligne MAFFT : alignement de séquences multiples, choix et visualisation interactifs de séquences.
    (explique le service en ligne)
  • Yamada, Tomii, Katoh 2016 (Bioinformatique32:3246-3251) informations supplémentaires
    Application du programme d'alignement de séquences MAFFT à de grandes données et réexamen de l'utilité des arbres de guidage chaînés.
    (explique quelques options pour aligner un grand nombre de séquences courtes)
  • Katoh, Standley 2016 (Bioinformatique32:1933-1942)
    Une méthode simple pour contrôler le sur-alignement dans le programme d'alignement de séquences multiples MAFFT.
    (décrit certaines options pour éviter le sur-alignement)
  • Katoh, Standley 2013 (Biologie moléculaire et évolution30:772-780)
    Logiciel d'alignement de séquences multiples MAFFT version 7 : améliorations des performances et de la convivialité.
    (présente la version 7)
  • Kuraku, Zmasek, Nishimura, Katoh 2013 (Recherche sur les acides nucléiques41:W22-W28)
    aLeaves facilite l'exploration à la demande des arbres généalogiques des métazoaires sur le serveur d'alignement de séquences MAFFT avec une interactivité améliorée.
    (décrit un service interactif de collecte/sélection de séquences par aLeaves, MAFFT et Archaeopteryx)
  • Katoh, vendredi 2012 (Bioinformatique28:3144-3146)
    Ajout de séquences non alignées dans un alignement existant à l'aide de MAFFT et LAST.
    (Décrit le --ajouter et --addfragments option)
  • Katoh, Toh 2010 (Bioinformatique26:1899-1900)
    Parallélisation du programme d'alignement de séquences multiples MAFFT.
    (décrit la version multithread)
  • Katoh, Asimenos, Toh 2009 (Méthodes en biologie moléculaire537:39-64)
    Alignement multiple de séquences d'ADN avec MAFFT. Dans Bioinformatique pour l'analyse des séquences d'ADN édité par D. Posada
    (décrit les méthodes d'alignement de l'ADN et plusieurs astuces, notamment l'alignement de groupe à groupe et le regroupement approximatif d'un grand nombre de séquences)
  • Katoh, Toh 2008 (BMC Bioinformatique9:212)
    Amélioration de la précision de l'alignement de plusieurs ARNnc en incorporant des informations structurelles dans un cadre basé sur MAFFT.
    (décrit les méthodes d'alignement structurel de l'ARN)
  • Katoh, Toh 2008 (Briefings en bioinformatique9:286-298)
    Développements récents dans le programme d'alignement de séquences multiples MAFFT.
    (présente la version 6 du Fast Breaking Paper dans ScienceWatch de Thomson Reuters)
  • Katoh, Toh 2007 (Bioinformatique23:372-374) Errata
    PartTree : un algorithme pour construire un arbre approximatif à partir d'un grand nombre de séquences non alignées.
    (décrit l'algorithme PartTree)
  • Katoh, Kuma, Toh, Miyata 2005 (Acides nucléiques Res.33:511-518)
    MAFFT version 5 : amélioration de la précision de l'alignement de séquences multiples.
    (décrit les [versions ancestrales des] stratégies G-INS-i, L-INS-i et E-INS-i)
  • Katoh, Misawa, Kuma, Miyata 2002 (Acides nucléiques Res.30:3059-3066)
    MAFFT : une nouvelle méthode d'alignement rapide de séquences multiples basée sur la transformée de Fourier rapide.
    (décrit les stratégies FFT-NS-1, FFT-NS-2 et FFT-NS-i)

Contact

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Temporairement indisponible depuis 2018/Feb/7. Si vous avez envoyé un e-mail à l'adresse ci-dessus mais que vous n'avez reçu aucune réponse, renvoyez l'e-mail à :

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Paramètres du projet

GeneDoc dispose d'un riche ensemble de paramètres de configuration de projet. Bien que certains de ces paramètres soient contrôlés via des menus, tous les paramètres se trouvent dans la boîte de dialogue de configuration. Cette boîte de dialogue est accessible via le menu Projet ou la barre d'outils Projet.

Boîte de dialogue de configuration

La boîte de dialogue de configuration contient dix onglets. Chaque onglet contient divers paramètres GeneDoc liés les uns aux autres et décrits par le titre de l'onglet. Les fonctions des onglets peuvent être classées en trois groupes, Configuration du projet, Contrôle de l'impression et Contrôle de l'ombrage. Le premier onglet, Projet, contrôle la taille de la police, les lignes de consensus, le blocage de l'alignement et d'autres paramètres qui s'appliquent à chaque affichage. L'onglet Imprimer contrôle les marges de l'imprimante, les en-têtes de page, les pieds de page, les nombres, etc. Un onglet Shade imite de nombreuses entrées trouvées dans le menu Shade, avec quelques autres paramètres pour le style d'ombrage conservé et quantifié. Il existe un onglet de notation qui vous permet de sélectionner les tables de notation DayHoff ou PAM et les groupes de substitution que vous souhaitez utiliser. Les autres onglets permettent de contrôler les modes d'ombrage individuels. Il existe un onglet pour les propriétés, les propriétés physicochimiques, la recherche de modèles, les cotes de journal, les identités et la structure. Tous les aspects de ces modes d'affichage sont contrôlés via ces onglets de configuration. C'est ici que vous modifiez les couleurs, ajoutez, modifiez et supprimez des motifs ou des propriétés, chargez des fichiers de données pour les modes d'affichage, peu importe. La boîte de dialogue de configuration n'a rien à voir avec l'organisation manuelle des séquences, bien que les paramètres de notation puissent être contrôlés ici.

Boîte de dialogue d'édition de séquence

Le menu Projet contient également la boîte de dialogue Éditer les séquences. Dans cette boîte de dialogue, des séquences peuvent être ajoutées ou importées, supprimées. Vous pouvez compléter, inverser et dupliquer des séquences ici. Des commentaires sur les séquences peuvent être saisis. Les poids peuvent être modifiés, qui sont utilisés par les affichages Log Odds.

Facilité de titrage des projets

Le menu Projet a également la fonction de titrage. La fonction de titrage vous offre un moyen pratique d'entrer des commentaires en haut du fichier MSF. Ces commentaires ne sont pas enregistrés dans l'en-tête encodé GeneDoc habituel, mais au-dessus d'eux dans du texte ascii, de sorte que n'importe qui ou n'importe quel programme y aura accès.

Enregistrer et charger les valeurs par défaut de l'utilisateur

Enregistrer et charger les paramètres par défaut de l'utilisateur est un moyen d'enregistrer les paramètres actuels en tant que paramètres par défaut de GeneDoc. Celles-ci s'appliqueraient lorsque vous ouvrez un fichier MSF qui n'a pas été précédemment enregistré par GeneDoc. Si vous souhaitez appliquer ces paramètres à un fichier contenant des paramètres GeneDoc, puis charger le fichier, puis utiliser les paramètres par défaut de l'utilisateur, ces paramètres remplaceront tous les paramètres actuels de GeneDoc.


3. ANALYSE ET DISCUSSION

Les données utilisées dans cette étude étaient 14 séquences d'ADN de patients infectés par le virus du SRAS avec le code d'accès genbank AY278489, AY394997, AY395004, AY394978, AY394983, AY304495, AY278554, AY278741, AY274119, AY283794, AY291451, AY39499986 et AY39499986. Six d'entre eux ont été analysés dans l'article [12 Amiroch S, Pradana MS, Irawan MI, Mukhlash I. Multiple alignement analysis on phylogenetic tree of the spread of SARS epidemic using distance method. J Phys Conf Ser 2017 890 (1) ], mais dans cet article, 14 séquences d'ADN ont été analysées avec une optimisation avec des algorithmes génétiques. Après avoir analysé l'alignement multiple des 14 ADN des maladies humaines avec le virus du SRAS, les résultats obtenus par l'analyse détaillée de la topologie du système de réseau, de la mutation de la zone des systèmes de réseau et des mutations du mode du système de réseau sont décrits comme suit :

3.1. Analyse de la topologie du système de réseau

La topologie du réseau système est produite par le résultat Alignement multiple, à savoir G(W)=<M,V,W> où W est une pénalité de fonction du résultat Alignement multiple où l'alignement par paires utilise l'algorithme de Needleman Wunsch simulé dans Matlab comme indiqué dans l'interface du menu utilisateur Fig. ( 3 ).

À partir de l'alignement tel qu'illustré à la Fig. ( 3 ), une matrice de pénalité peut être dérivée comme suit :

où A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L et N représentent les séquences dans des villes et des dates particulières respectivement comme suit Guangzhou, 16 décembre 2002 Zhongshan, 26 décembre 2002 Zhongshan, 4 janvier 2003 Guangzhou, 24 janvier 2003 Hôpital de Guangzhou Guangzhou 2 février 2003 Metropole, 21 février 2003 Hanoï, 26 février 2003 Toronto, 27 février 2003 Singapour, 1er mars 2003 Taïwan, 8 mars 2003 Hongkong , 19 mars 2003 Hongkong, 15 mai 2003, et Palm civette. Palm Civet est un furet qui aurait été l'hôte de l'épidémie de SRAS [ 4 Isa Irawan M, Amiroch S. Construction d'un arbre phylogénétique utilisant des algorithmes de jointure de voisins pour identifier l'hôte et la propagation de l'épidémie de SRAS. J Theor Appl Inf Technol 2015 71(3) ]. Les virus du SRAS ont été isolés de civettes de palmier de l'Himalaya trouvées sur un marché d'animaux vivants à Guangdong, en Chine. Des signes d'infection virale ont également été détectés chez des humains travaillant sur le même marché. La séquence de civette palmiste est issue de ce que les patients [ 13 Guan Y, Zheng BJ, He YQ, et al. Isolement et caractérisation des virus liés au coronavirus du SRAS à partir d'animaux dans le sud de la ChineScience (80- ) 302(5643): 276-8.2003
[http://dx.doi.org/10.1126/science.1087139] ]. L'analyse de la topologie du système de réseau gagne une zone stable [ 12 Amiroch S, Pradana MS, Irawan MI, Mukhlash I. Analyse d'alignement multiple sur l'arbre phylogénétique de la propagation de l'épidémie de SRAS en utilisant la méthode de la distance. J Phys Conf Ser 2017 890 (1) ] indiquant un locus nucléotidique similaire dans un alignement multiple et une zone instable capturant un locus nucléotidique différent. La zone instable parmi les séquences ici est alors bien connue sous le nom de mutation. Les régions stables et instables dans l'alignement multiple de l'épidémie de SRAS peuvent être vues dans le tableau 2 .

Dans le tableau 2 , il y a 19 postes qui semblent des régions instables, avec un pourcentage de 0,5%. Il est clair que toutes les séquences d'ADN du SRAS étudiées présentent une très grande similitude. Le nombre de nucléotides mutés dans chaque séquence est indiqué en détail dans le tableau 3 .

3.2. Analyse du système de réseau de mutation

L'analyse suivante est le système de réseau de mutation sur les alignements multiples de l'épidémie de SRAS. Dans cette section, les grandes lignes expliquent comment construire un graphique et un arbre produits par l'épidémie de SRAS. Le graphique de la figure (4) affiche l'arbre phylogénétique qui indique que l'épidémie de SRAS s'est propagée dans des régions particulières. La matrice de distance qui est ensuite convertie en matrice de distance évolutive est utilisée comme entrée pour la construction de l'arbre phylogénétique. Matrice de distance obtenue à partir de dissemblances nucléotidiques entre des paires de séquences dans des alignements multiples. De plus, convertissez la dissemblance en distance évolutive en corrigeant plusieurs événements par site avec le modèle jukes cantor [ 14 Lemey P, Salemi M, Vandamme A-M. Le manuel phylogénétique Une approche pratique de l'analyse phylogénétique et des tests d'hypothèse Deuxièmement. New York : Cambridge University Press142-81.2009
[http://dx.doi.org/10.1017/CBO9780511819049] ]. Voici les résultats de la simulation de l'arbre phylogénétique Matlab utilisant l'algorithme de jointure par voisins avec correction de distance Jukes Cantor.

En figue. ( 4 ). J Theor Appl Inf Technol 2015 71(3) ] est Zhongshan le 26/12/02. Cependant, si l'attention n'est pas beaucoup portée sur la distance génétique de Guangzhou le 16/12/02, alors on pourrait raisonnablement en déduire que l'étendue de l'épidémie de SRAS de Guangzhou le 16/12/02, puis s'est propagée à Zhongshan le 26/12/02, puis presque simultanément à Guangzhou 18/02/03 et à l'hôpital de Guangzhou. De là, le virus a continué à se propager simultanément à la métropole, à Zhongshan, à Hongkong, à Singapour, à Taiwan, à Hongkong, à Hanoï, à Guangzhou le 24/01/03 et à Toronto.

3.3. Analyse du système de réseau du mode de mutation

Avant d'expliquer l'analyse du système de réseau de mode de mutations, à partir de la matrice de pénalité, un graphique non directionnel peut être visualisé montrant la relation entre les mutations de séquence. La notation sur le nœud indique le nom de la séquence codée sous forme de lettres UN B. N avec les codes représentant les noms de régions particulières comme mentionné précédemment.

Le nombre de mutations peut être montré dans la Fig. ( 5 />). Plus les traits sont épais, plus la mutation s'est produite. Comme mentionné, 19 mutations sont apparues dans des régions instables sur 14 séquences d'ADN différentes de cette épidémie de SRAS. Comme le montre la figure ( 5 />), certaines mutations n'apparaissent que dans l'arc orthogonal à-1, par exemple dans ΔABE,ABF,ABD,AFD,BFD Mutation de mode HAE (une mutation dans la séquence Guangzhou, 16 décembre 2002 à Toronto, 27 mars 2003), mutations de mode HUN B (mutations dans la séquence Guangzhou, 16 décembre 2002 pour séquencer l'hôpital de Guangzhou), ainsi que le mode de mutation HÊTRE (une mutation dans la séquence Guangzhou Hospital pour séquencer Toronto, 27 mars 2003).

àABE effet: et module de structure HAE, HUN B, HÊTRE mutuellement orthogonales.

3.4. Optimisation par algorithme génétique

L'approche par algorithme génétique pour l'alignement multiple dans le cas de l'épidémie de SRAS est définie ci-dessous :

3.4.1. Population

La population initiale est une matrice de pénalité du résultat d'alignement multiple de l'alignement de Needleman Wunsch avec l'utilisation d'un alignement progressif. Parce que toutes les données utilisées ont la même longueur de séquence 3768 pb, le résultat de l'alignement multiple n'a donc aucun écart.

3.4.2. Fonction objectif

La fonction objectif utilisée dans ce cas est le score du poids des résultats de la matrice MA Wunsch Needleman. Fonction objectif :

3.4.3. Valeur de remise en forme

La valeur de fitness est la valeur de la fonction objectif :

En raison de la propagation de l'épidémie de SRAS, la distance la plus courte a montré la parenté la plus proche, au sens le plus proche de l'hôte, alors la valeur de fitness est tirée de la valeur la plus minimale.

3.4.4. Sélection

Les procédures de sélection ont utilisé une approche de Roulette roue. Un chromosome a été sélectionné pour produire une nouvelle population, et un nombre r a été généré au hasard à partir de la plage [0,1], et le disque de roulette a été joué 14 fois.

3.4.5. Allo croisement (Crossover)

Lors de ce processus de croisement, la séquence est décomposée en plusieurs parties. La séparation est supposée pour chaque multiple de 500, donc pour une longue séquence de 3768 pb, il y a 8 séquences de résolution partielle. Pendant ce temps, le processus de réticulation est effectué de manière aléatoire, mais la probabilité de croisement de référence (Pc) est fixé à 0,25. Cela signifie qu'avec les valeurs, on s'attend à ce que 25 % en moyenne des chromosomes de la population subissent un croisement.

3.4.6. Mutation

Probabilité de mutation (Pm) est définie sur 0,01. Cela signifie que l'on s'attend à ce qu'en moyenne 1% du nombre total de bits dans la population mute.

Dans ce cas de 3768×14 = 52752 lorsqu'il est multiplié par 0,01, cela signifie qu'il y a 528 mutations en une seule génération.

3.4.6.1. Population initiale

La population initiale est l'algorithme d'alignement multiple avec Needleman Wunsch, comme indiqué précédemment.

Les résultats du programme sont affichés dans la fenêtre de commande de matlab. Les 14 séquences de la population initiale ont une très grande similitude comme le montre la figure ( 6 ).

3.4.6.2. Le résultat de la valeur de remise en forme

Avant que la valeur de fitness ne soit calculée, le poids de MA est calculé à partir de la matrice de pénalité. A partir de la matrice de poids, le score de chaque séquence est calculé. Récupéré :

Éval(v_1) = 124 Éval(v_6) = 64 Éval(v_11) = 46

Éval(v_2) = 102 Éval(v_7) = 46 Éval(v_12) = 46

Éval(v_3) = 46 Éval(v_8) = 58 Éval(v_13) = 70

Éval(v_4) = 58 Éval(v_9) = 58 Éval(v_14) = 112

Éval(v_5) = 52 Éval(v_10) = 46

D'après les valeurs ci-dessus, le chromosome le plus fort est le chromosome avec la valeur la plus proche de v_14 (civette palmiste, hôte de cette épidémie de SRAS), c'est-à-dire le chromosome v_1. Et le chromosome le plus faible est le chromosome avec les valeurs les plus petites, c'est à dire., qui sont v_7, v_10, v_11, et v_12.

3.4.6.3. Le résultat de la sélection

Pour la 1ère génération du processus de résultat, un disque de roue de sélection est obtenu comme dans le tableau 4 .

Ensuite, le disque est tourné 14 fois au hasard dans la plage [0,1], et une valeur aléatoire est supposée être la valeur de r à chaque moment de rotation comme

Enfin, une fois la sélection terminée, une nouvelle population (chromosomes parentaux potentiels) est générée, constituée de chromosomes des séquences 1, 2, 3, 7, 8, 9, 13 et 14.

3.4.6.4. Le résultat du croisement

Dans ce processus de croisement, une séquence sera rompue à n'importe quel multiple de 500. La probabilité de croisement est fixée à 0,25 et sur la base de la génération aléatoire dans la plage [0,1], la séquence 2 et la séquence 8 sont sélectionnées pour être croisées. Ainsi, la séquence est interrompue aux positions 500, 1000, 1500, et ainsi de suite.

3.4.6.5. Le résultat de la mutation

Le processus de mutation remplacera un ou plusieurs gènes avec une opportunité égale à la probabilité de mutation. Une mutation fait référence au changement d'un nucléotide en un autre nucléotide. Après le processus de croisement sur les séquences 2 et la séquence 8, la population finale de la 1ère génération présentait des mutations dans les séquences 5, 8, 12 et 14 comme dans le tableau 5 . Le nombre de mutations dans les séquences respectives est détaillé comme suit :

Ainsi, le processus se répète encore et encore jusqu'à ce qu'un tracé de valeurs de fitness se rapproche d'une constante.

3.4.6.6. Graphiques des résultats de la valeur de la condition physique

Les résultats des itérations sont effectués jusqu'à la 10ème génération car pour un nombre de générations plus élevé, le système n'est pas encore supportant. Les dernières valeurs obtenues à la 10e itération sont présentées comme dans le tableau 6 .

Ainsi, le graphique des valeurs de fitness pour les 10e générations sur la base des résultats obtenus peut être montré dans la Fig. (7).

Figure. ( 7 ) apparaît que le résultat est encore loin d'être convergent, il doit donc être réitéré jusqu'à ce que le résultat soit presque constant.


Résultats et discussion

Nous évaluons CMSA en utilisant des séquences d'ARNr 16s sur un poste de travail CPU/GPU hétérogène. Dans cette section, nous présentons d'abord les environnements expérimentaux, puis évaluons l'efficacité et l'évolutivité de CMSA ainsi que notre algorithme basé sur des bitmaps. Enfin, nous comparons CMSA avec certains des outils MSA de pointe.

Montage expérimental

Plateforme expérimentale

Les expérimentations sont réalisées sur une plate-forme CPU/GPU hétérogène, qui dispose de 32 Go de RAM, d'un processeur Intel Xeon E5-2620 2,4 GHz et d'une carte graphique NVIDIA Tesla K40. Centos 6.5 est installé et CUDA Toolkit 6.5 est utilisé pour compiler le programme. Le processeur est composé de 12 cœurs. Les spécifications détaillées de Tesla K40 sont présentées dans le tableau 3.

Ensembles de données

Le BALiBASE est petit et ne convient que pour l'alignement des protéines. Comme il n'y a pas d'ensembles de données de référence contenant des séquences d'ADN/ARN à grande échelle, nous utilisons des génomes mitochondriaux humains (génomes mt) et de l'ARNr 16s. Les séquences d'ARNr 16s sont souvent utilisées pour déduire des relations phylogénétiques et pour distinguer les espèces dans les analyses du génome environnemental microbien (Hao et al., 2011). Toutes les séquences sont obtenues à partir de la base de données GenBank du NCBI (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed). Le génome mt est un ensemble de données très similaire. Pour traiter les séquences ADN/ARN à faible similarité, nous avons également testé notre programme sur l'ARNr 16s. Nous avons classé ces séquences d'ARNr 16s en trois ensembles de données en fonction de leurs longueurs moyennes, nommées respectivement D1, D2 et D3, comme indiqué dans le tableau 4.

Métrique

Le score de la somme des paires (SP) est souvent choisi pour mesurer la précision de l'alignement. Le score SP est la somme de chaque score d'alignement par paire du MSA. Mais pour les ensembles de données à grande échelle, il peut être très volumineux et dépasser les limites de l'ordinateur. Ainsi, nous utilisons la valeur SP moyenne, qui est simplement divisée par la valeur SP par le nombre de séquences, n. Le SP moyen peut également décrire les performances d'alignement. Dans les tests expérimentaux, un programme, « bali_But», téléchargé à partir du benchmark Balibase (http://www.lbgi.fr/balibase/) a été utilisé pour comparer les résultats d'alignement.

Lignes de base

Pour montrer l'efficacité et la précision de CMSA, nous comparons CMSA avec des outils MSA de pointe, notamment Kalign, MAFFT et HAlign. La plupart des logiciels MSA de pointe ne peuvent pas gérer des ensembles de données à grande échelle. En fonction de la taille de traitement des données, ces outils sont T-Coffee (petit), CLUSTAL (moyen), MAFFT (moyen-grand) et Kalign (grand), comme suggéré par EMBL-EBI. Par conséquent, le MAFFT, Kalign v2 est adopté. En outre, HAlign est le logiciel de pointe utilisant la stratégie d'étoile centrale. Par conséquent, nous utilisons HAlign, MAFFT et Kalign v2 comme références, et les paramètres par défaut de Kalign v2, MAFFT et HAlign sont utilisés. Pour une comparaison plus juste, toutes les expériences sont menées sur un nœud.

Algorithme basé sur le bitmap pour sélectionner la séquence centrale

Comme nous l'avons vu dans la section « Stratégie en étoile centrale », HAlign et CMSA sont tous deux basés sur la stratégie en étoile centrale. HAlign utilise un algorithme basé sur l'arbre de pneus pour trouver la séquence centrale tandis que CMSA utilise un algorithme basé sur le bitmap. Pour évaluer notre nouvel algorithme proposé, nous comparons d'abord le temps d'exécution de la première étape de HAlign et CMSA. Ensuite, nous effectuons les étapes suivantes en utilisant la séquence centrale sélectionnée par HAlign et comparons ses résultats avec les nôtres. En plus de nos propres ensembles de données, nous testons également HAlign et CMSA sur l'ensemble de données du génome mitochondrial humain (marqué comme MT), qui est utilisé dans les expériences de HAlign. L'ensemble de données du génome mitochondrial humain est un ensemble de données très similaire. Il a un total de 672 génomes mitochondriaux humains présentés dans le tableau 4.

Le tableau 5 montre le temps d'exécution et le score SP de HAlign et CMSA (CPU) sur la base de différents algorithmes de sélection de séquence centrale. Par souci d'équité, le HAlign a été testé sur un seul nœud. La séquence centrale indiquée dans le tableau est l'indice de base zéro des séquences. Comme nous pouvons le voir, CMSA est beaucoup plus rapide que HAlign dans toutes les expériences car notre algorithme basé sur des bitmaps a une complexité temporelle inférieure (O(mn)). De plus, HAlign manque de mémoire lors du calcul de l'ensemble de données D3 avec 5000 séquences. Lors du traitement du jeu de données D2 avec 1000 séquences et du jeu de données D3 avec 1000 séquences, HAlign et CMSA trouvent la même séquence centrale. Hormis ces deux tests, HAlign et CMSA parviennent à un résultat différent. Et lors de l'inspection du score SP moyen, CMSA fonctionne mieux que HAlign. En outre, le meilleur score SP moyen se produit avec les ensembles de données à forte similarité. Ainsi, nous pouvons conclure que notre nouvel algorithme utilisé pour trouver la séquence centrale est efficace et précis avec une similitude élevée et faible.

Efficacité et évolutivité

Comme indication de la façon dont CMSA évolue avec la taille de l'ensemble de données, la figure 3 a montre le temps d'exécution de CMSA sur les trois ensembles de données décrits dans le tableau 4. Il est clair que plus la longueur moyenne est longue, plus cela coûterait de temps. De plus, dans les trois jeux de données, le temps d'exécution augmente linéairement à mesure que le nombre de séquences augmente, ce qui démontre une grande évolutivité de CMSA. La figure 3b montre l'accélération des mêmes expériences. La meilleure accélération n'est pas atteinte dans un premier temps car avec un faible nombre de séquences, le temps d'exécution du pré-calcul et de l'initialisation constitue une part non négligeable. Avec l'augmentation du nombre de séquences, le calcul réel dominerait la majeure partie du temps d'exécution, ce qui à son tour rapporte une meilleure accélération.

Expériences sur des ensembles de données avec un nombre différent de séquences. D1, D2, D3 représentent trois types d'ensembles de données décrits dans le tableau 4. une Durée de fonctionnement et b Accélérer

Nous avons testé le CMSA (CPU/GPU) avec différents nombres de séquences (longueur moyenne : 252). Le tableau 6 montre le ratio de charge de travail (R) décrit dans la section « Répartition de la charge de travail ». D'après le tableau, les valeurs du ratio de charge de travail sont similaires et le ratio de charge de travail moyen du GPU et du processeur est de 1,420. Nous pouvons confirmer que CMSA a la bonne méthode de répartition de la charge de travail pour le CPU et le GPU.

Comparaison avec des outils de pointe

Pour montrer l'efficacité et la précision de CMSA, nous comparons CMSA avec des outils MSA de pointe. Dans cette section, CMSA(CPU) et CMSA(CPU/GPU) sont tous deux testés.

Le tableau 7 montre le temps consommé pour trois ensembles de données avec un nombre différent de séquences calculées. Dans nos expériences, Kalign ne peut pas gérer les ensembles de données constitués de plus de 100 000 séquences. MAFFT fonctionne sans problème, mais cela prend trop de temps, par ex. 18 h pour J1 avec 100 000 séquences et plus de 24 h pour J2 et J3 avec 100 000 séquences. Nous n'enregistrons donc pas le temps d'exécution exact de CMSA pour D2 et D3 avec plus de 100 000 séquences. En comparaison, HAlign et CMSA peuvent gérer tous les ensembles de données dans un délai acceptable. Moreover, in all experiments, CMSA is the fastest one and also the one having the best scalability as the number of sequences increases. When computing D3, CMSA is 13× faster than HAlign when the dataset size is 10,000 and 24× faster when the size increases to 500,000.

Table 8 shows the comparison result of average SP scores for 16 s rRNA datasets. From Table 8, we can observe that MAFFT produced better alignment results than other state-of-the-art MSA softwares when addressing the large-scale datasets. The average SP of CMSA was lower than that of MAFFT and higher than that of HAlign. Therefore, we confirm the robustness of CMSA, whether with large-scale or small datasets.


Aligning multiple sequences in heterogeneous group - Biology

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Sequence alignments

Last modified April 10, 2018

Sélectionnez le Aligner tab of the toolbar to align two or more protein sequences with the Clustal Omega program (cf also this ClustalO FAQ):

  1. Enter either protein sequences in FASTA format or UniProt identifiers into the form field.
  2. Click the Run Align bouton.

The following kinds of UniProt identifiers are supported:

P00750 UniProtKB entry
P00750-2 UniProtKB entry isoform sequence
A4_HUMAN UniProtKB entry name
UPI0000000001 UniParc entry
UniRef100_P00750 UniRef entry

To limit the range within a sequence, append the range in square brackets to the identifier. For example, P00750[1-10] represents the first ten amino acids of P00750.

Instead of entering identifiers into the form, you can collect sequences by clicking into the checkboxes next to them. Once two or more sequences have been marked, the Run Align button becomes available:

Similarly, you can align the sequences that you have collected into your basket.

After you have submitted your data, a status page is shown. This page is reloaded in regular intervals until the alignment is complete. The final result page shows a colored version of the alignment and allows to download in Clustal format.

  • An * (asterisk) indicates positions which have a single, fully conserved residue.
  • A : (colon) indicates conservation between groups of strongly similar properties - scoring > 0.5 in the Gonnet PAM 250 matrix.
  • UNE . (period) indicates conservation between groups of weakly similar properties - scoring =< 0.5 in the Gonnet PAM 250 matrix.

Jobs have unique identifiers, which (depending on the job type) can be used in queries (e.g. to get the intersection of two sequence similarity searches). Job identifiers and the related data are kept for 7 days, and are then deleted.

To add sequences to your alignment, a text box just after the alignment results allows you to do so, in FASTA format:

To rerun the alignment with fewer sequences, check the box for "Result info" under "Display", and scroll down to the bottom of the page. Use the checkboxes to select the sequences you want to realign:

If you want to use another sequence alignment service, click on the Télécharger instead of the Aligner button to download the sequences, or copy the sequences from the form in the result page.

'Annotation' and 'Amino acid properties' highlighting options are available on the left column. This allows to highlight key regions in the sequence alignment.


Les références

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Prediction of Mutational Effects

The mutational fitness landscape provides deep insight into biology. Coupling next-generation sequencing with a mutagenesis screen allows parallel readout of tens of thousands of variants of a single protein (62). The detail and coverage of these experiments provides a view into the mutational fitness landscape of individual proteins, giving quantitative relationships between sequence and protein function. We adapt the Transformer protein language model to predict the quantitative effect of mutations.

First, we investigate intraprotein variant effect prediction, where a limited sampling of mutations is used to predict the effect of unobserved mutations. This setting has utility in protein engineering applications (63). We evaluate the representations on two deep mutational scanning datasets used by recent state-of-the-art methods for variant effect prediction, Envision (64) and DeepSequence (26). Collectively, the data includes over 700,000 variant effect measurements from over 100 large-scale experimental mutagenesis datasets.

Fine-tuning the Transformer yields a mutational effect predictor that is comparable to the results of Envision. Envision (64) relies on protein structural and evolutionary features to generalize. We assess whether the Transformer can achieve similar generalization results without direct access to structural features. The same methodology for partitioning data for training and evaluation is used as in Gray et al. (64) to allow a comparison of the results. We use the 34-layer Transformer trained on UR50/S. Fig. 7 shows the fine-tuned Transformer exceeds the performance of Envision on 10 of the 12 proteins. For each protein, a fraction p = 0.8 of the data are used for training, and the remaining data are used for testing. We report mean and SDs for fivefold cross validation in Annexe SI, Table S5. Results varying the fraction of data that is used for training are reported in Annexe SI, Fig. S5.

Representation learning enables state-of-the-art supervised prediction of the quantitative effect of mutations. (La gauche) Envision dataset (65). (Droit) DeepSequence dataset (26). Transformer representations (34-layer, UR50/S) are compared to the LSTM bidirectional language model (large model, UR50/S). The result of fivefold cross validation is reported for each protein. For each partition, supervised fine-tuning is performed on 80% of the mutational data for the protein, and results are evaluated on the remaining 20%. Transformer representations outperform baseline LSTM representations on both datasets. State-of-the-art methods are also shown for each dataset. Gray et al. (65) is a supervised method using structural, evolutionary, and biochemical features, trained with the same protocol as used for the Transformer. Riesselman et al. (26) is an unsupervised method trained on the MSA of each protein. Mean and SD across the five partitions for Transformer model and LSTM baseline.

We also evaluate using the same fivefold cross validation methodology on the deep mutational scanning experiments assembled for DeepSequence (26). The fine-tuned Transformer model outperforms the fine-tuned LSTM baselines. While not directly comparable, we also include the performance of the original DeepSequence method, which is unsupervised and represents state of the art for this dataset.

Generalization to a New Fitness Landscape.

We analyze the Transformer’s ability to generalize to the fitness landscape of a new protein. Following the protocol introduced in Envision, we use a leave-one-out analysis: to evaluate performance on a given protein, we train on data from the remaining n − 1 proteins and test on the held-out protein. Annexe SI, Fig. S6 shows that the Transformer’s predictions from raw sequences perform better than Envision on five of the nine tasks.


LocARNA - Alignment & Folding

LocARNA is a tool for multiple alignment of RNA molecules. LocARNA requires only RNA sequences as input and will simultaneously fold and align the input sequences. Specifications of additional constraints or fixed input structures are possible. LocARNA outputs a multiple alignment together with a consensus structure. For the folding it makes use of a very realistic energy model for RNAs as it is by RNAfold of the Vienna RNA package (or Zuker's mfold). For the alignment it features RIBOSUM-like similarity scoring and realistic gap cost. The LocARNA software is available for download as part of the LocARNA package (GPL 3).

For articles describing the tool and webserver refer to the reference section below. Please cite us when using our tools.
For more information check the help page.

  • snoRNAs with constraints (input|result)
  • tRNA alignment with fixed structure (input|result)
  • tRNA alignment (input|result)
  • RNA Boundaries with LocARNA-P (input|result)



Commentaires:

  1. Atworth

    Soit dit en passant, cette magnifique phrase tombe

  2. Hakizimana

    Je crois que vous vous trompez. Discutons.

  3. Brandeles

    L'essentiel est que lorsque vous cherchez à dormir, ce n'est pas Hotzza!

  4. Jozsi

    Je cherchais un résumé dans Yandex et je suis tombé sur cette page. J'ai recueilli un peu d'informations sur mon sujet de l'essai. J'en voudrais plus et merci !

  5. Dakinos

    Je vous suggère de visiter un site sur lequel il y a beaucoup d'informations sur un thème intéressant.



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