Доступ к веб-сайту и базе данных NCBI

Более подробную информацию о ретинобластоме можно найти в разделе «Гены и заболевания» веб-сайта NCBI.

Ссылка «BLink» на этой странице показывает связанные последовательности в различных организмах. Эти связи могут часто изменяться, поэтому в данном примере можно загрузить набор ранее сохраненных данных из MAT-файла.

load retinoblastoma

Вы также можете использовать getgenpept функция для извлечения информации о последовательности из хранилища данных NCBI и ее загрузки в MATLAB.

human = getgenpept('AAA69808','SequenceOnly',true);
chicken = getgenpept('NP_989750','SequenceOnly',true);
trout = getgenpept('AAD13390','SequenceOnly',true);
xenopus = getgenpept('A44879','SequenceOnly',true);

CAH72243 (человеческий белок) в соответствие с CAA51019 (куриный белок)

Один из подходов к изучению взаимосвязи между этими двумя белками заключается в использовании глобального согласования с nwalign функция.

[sc,hvc] = nwalign(human,chicken)

sc = 1.4543e+03

hvc = 3x938 char array
    'MPPKTPRKTAATAAAAAAEPPAPPPPPPPEEDPEQDSGPEDLPLVRLEFEETEEPDFTALCQKLKIPDHVRERAWLTWEKVSSVDGVLGGYIQKKKELWGICIFIAAVDLDEMSFTFTELQKNIEISVHKFFNLLKE--I--DT-STKVDNAMSRLLKKYDVLFALFSKLERTCELIYLTQPSSSISTEINSALVLKVSWITFLLAKGEVLQMEDDLVISFQLMLCVLDYFIKLSPPMLLKEPYKTAV--IPINGSPRTPRRGQNRSARIAKQLENDTRIIEVLCKEHECNIDEVKNVYFKNFIPFMNSLGLVTSNGLPEVENLSKRYEEIYLKNKDLDARLFLDHDKTLQTDSIDSFETQRTPRKSNLDEEVNVIPPHTPVRTVMNTIQQLMMILNSASDQPSENLISYFNNCTVNPKESILKRVKDIGYIFKEKFAKAVGQGCVEIGSQRYKLGVRLYYRVMESMLKSEEERLSIQNFSKLLNDNIFHMSLLACALEVVMATYSRSTSQ-NLDSG-TDLSFPWILNVLNLKAFDFYKVIESFIKAEGNLTREMIKHLERCEHRIMESLAWLSDSPLFDLIKQSKDREGPTDHLESACPLNLPLQNNHTAADMYLSPVRSPKKKGSTTRVNSTANAETQATSAFQTQKPLKSTSLSLFYKKVYRLAYLRLNTLCERLLSEHPELEHIIWTLFQHTLQNEYELMRDRHLDQIMMCSMYGICKVKNIDLKFKIIVTAYKDLPHAVQETFKRVLIKEEEYDSIIVFYNSVFMQRLKTNILQYASTRPPTLSPIPHIPRSPYKFPSSPLRIP-GGNIYISPLKSPYKISEGLPTPTKMTPRSRILVSIGESFGTSEKFQKINQMVCNSDRVLKRSAEGSNPPKPLKKLRFDIEGSDEADGSKHLPGESKFQQKLAEMTSTRTRMQKQKMNDSMDTSNKEEK'
    '|||| | : |::| :  : | :      |   |   :|      :|||  |: |  |:|||: || || |||:||:|:::::::||: ::| :|||| ||:||||:|:|||||:|||||| |:: |||  ||::|||  :  || |||||:::||| ||||||:||: |:|||| |||| |||| ||:|::|:||||  |||||||||:||||||||||||||:||||||||||||| :||||||:||  : :||| |||||||||:|| :||:::||::||:|||||:||:|||||||| :||||:||||:|:|||||||: |||:|:|:||||||:|||||||||:||| | |   : :|||||:| ||||| : |:||||::||||||||||||||:|:||::||:|||||||||::||||||:::|:|||:|||:||||||:|||||||:||||||||||||||||||||||::|||||||||||| ||||||||:|||||:|::|| :  |: |||||||||||::|||||||||||||||:| :|||:|||||||||||||||||| |||||||||||||:||| ||: | :  ||||||:||||||:|||||||||||:|    ::|:| ::| ::: ||||| ||||||||||||:|||||||:||  |||||||:|| :|||||||||||| ||||||||||||||||||||||||:||:|| ||:|||:||:: |||||||||:||:||||||||| ||||:||||||||||:||||||||||||||||:| :|| |:| |:||||||||||||:|:|: :||||||||||||||||:|||||||||||||||||:  :||||| |: |||||:|||||||:|||||:|||| ||||||||||||||||||||||:||: ||| :|||'
    'MPPK-PLRRAGAARSQRTSPEGGAGTASP---P---GG------TRLEVGEA-E--FVALCDALKAPDSVREKAWMTYQSLAAADGA-SAYNKKKKETWGVCIFIVAIDLDEMTFTFTELLKSLSISVCTFFQFLKEVDVNMDTVSTKVDSTVSRLKKKYDVLLALYHKFERTCGLIYLEQPSSEISAELSSVLVLKNYWITFLLAKGKVLQMEDDLVISFQLLLCVLDYFIKLSPPAMLKEPYKSAVTALTVNGSTRTPRRGQNRNARASKQIDTDTKVIEILCKEHDCNLDEVKNVYFTSFIPFLNSLGVVASNGLPEVDVLSKQYDELYLKNKDIDARLFLDHDETLQPDVIACSQLERTPRKNNPDEEVNHVLPQTPVRAAMNTIQQLMMILNSATDKPSDTLIAYFNNCTVNPEDSILKRVESLGHIFKKKFAEAVGQGCAEIGSQRYQLGVRLYYRVMESMLKSEEERLSVHNFSKLLNDNIFHTSLLACALEIVMATYGRTASQSDGTSAETDLSFPWILNVFDLKAFDFYKVIESFIKVEPSLTRDMIKHLERCEHRIMESLAWQSDSPLFDLIKQSKEREGQTDQPEPTSTLNLPLQHNHTAADLYLSPVRSPKKKASGHPQSGTSNPDAQPSATSQTQKPQKSTSLSLFYKKVFRLAYLRLHTLFFRLLSEHPDLEPLIWTLFQHTLQNESELMRDRHLDQIMMCSMYGICKVKNVDLRFKTIVSAYKELPNTNQETFKRVLIREEQYDSIIVFYNLVFMQKLKTNILQYASNRPPTLSPIPHIPRSPYQFSNSPRRVPAGNNIYISPLKSPYKFSDGFHSPTKMTPRSRILVSIGETFGTSEKFQKINQMVCNSESHVKRSAEPSDAPKPLKRLRFDIEGQDEADGGKHLPQESKFQQKLAEMTSTRTRMQKQKLNDGNDTSANEEK'

В этом выравнивании функция использовала матрицу оценки по умолчанию, BLOSUM62. Различные матрицы оценки могут давать различные выравнивания. Как найти наилучшее выравнивание? Один из подходов состоит в том, чтобы попробовать различные матрицы оценки и искать наивысший балл. Когда оценка из функций выравнивания находится в одной шкале (в данном случае это биты), можно сравнить различные выравнивания, чтобы увидеть, что дает наивысший балл.

В этом примере используется семейство матриц PAM, хотя используемый подход также можно использовать с семейством матриц оценки BLOSUM. Семейство матриц PAM в Toolbox™ Биоинформатика состоит из 50 матриц, PAM10, PAM20,..., PAM490, PAM500.

Возьмите две последовательности (CAH72243 и CAA51019) и выровняйте их с каждым членом семейства PAM, а затем найдите наивысший балл.

score = zeros(1,50);
fprintf('Trying different PAM matrices ')

Trying different PAM matrices 

for step = 1:50
   fprintf('.')
   PamNumber = step * 10;
   [matrix,info] = pam(PamNumber);
   score(step) = nwalign(human,chicken,'scoringmatrix',matrix,'scale',info.Scale);
end

..................................................

Печать результатов

Вы можете использовать plot для создания графика результатов.

x = 10:10:500;
plot(x,score)
legend('Human vs. Chicken');
title('Global Alignment Scores for Different PAM Scoring Matrices');
xlabel('PAM matrix');ylabel('Score (bits)');

Поиск лучшего балла

Вы можете использовать max с двумя выходами, чтобы найти наивысший балл и индекс в векторе результатов, где произошло наибольшее значение. В этом случае наивысший балл имел место с третьей матрицей, то есть PAM30.

[bestScore, idx] = max(score)

bestScore = 2.2605e+03

idx = 3

Приведение в соответствие с другими организмами

Повторите это с разными организмами: ксенопусом и радужной форелью.

xenopusScore = zeros(1,50);
troutScore = zeros(1,50);
fprintf('Trying different PAM matrices ')

Trying different PAM matrices 

for step = 1:50
   fprintf('.')
   PamNumber = step * 10;
   [matrix,info] = pam(PamNumber);
   xenopusScore(step) = nwalign(human,xenopus,'scoringmatrix',matrix,'scale',info.Scale);
   troutScore(step) = nwalign(human,trout,'scoringmatrix',matrix,'scale',info.Scale);
end

..................................................

Добавление дополнительных линий на тот же график

Можно использовать команду hold on указание MATLAB ® добавить новые графики к существующему рисунку. После выполнения этого действия необходимо не забывать отключить эту функцию с помощью hold off.

hold on
plot(x,xenopusScore,'g')
plot(x,troutScore,'r')
legend({'Human vs. Chicken','Human vs. Xenopus','Human vs. Trout'});box on
title('Global Alignment Scores for Different PAM Scoring Matrices');
xlabel('PAM matrix');ylabel('Score (bits)');
hold off

Поиск лучших результатов

Вы увидите, что различные матрицы дают самые высокие оценки для различных организмов. Для человека и ксенопуса лучший балл - с PAM40, а для человека и форели лучший балл - PAM50.

[bestXScore, Xidx] = max(xenopusScore)

bestXScore = 1607

Xidx = 4

[bestTScore, Tidx] = max(troutScore)

bestTScore = 1484

Tidx = 5

Матрица оценки PAM, дающая наилучшее выравнивание для двух последовательностей, является индикатором относительного эволюционного интервала, поскольку организмы расходились: чем меньше число PAM, тем более тесно связаны организмы. Поскольку организмы и белковые семейства в разных организмах развиваются с очень различной скоростью, нет простой корреляции между расстоянием PAM и эволюционным временем. Однако для анализа конкретного семейства белков для нескольких видов соответствующие матрицы PAM обеспечат относительное эволюционное расстояние между видами и позволят получить точное филогенетическое картирование. В этом примере результаты показывают, что человеческая последовательность более тесно связана с последовательностью курицы, чем с последовательностью лягушки, которая, в свою очередь, более тесно связана, чем последовательность форели.