Введение в биоинформатику. Лекция 9

Будущее медицины
Митио Каку
(род. 1947)

Понятие биоинформатики.
Задачи и методы биоинформатики.
Молекула ДНК.
Основы анализа нуклеиновых последовательностей.
Выравнивание нуклеиновых последовательностей.
Анализ последовательностей с использованием компьютера.
План

Молекулярная эволюция – это наука, изучающая изменения генетических макромолекул (ДНК, РНК, белков) в процессе эволюции, закономерности и механизмы этих изменений, а также реконструирующая эволюционную историю генов и организмов.
Объекты исследования:
Последовательности нуклеиновых кислот (ДНК и РНК) как носителей генетической информации.
Последовательности белков.
Структура белков.
Геномы организмов.
Основные задачи:
1. Выявление закономерностей эволюции генетических макромолекул.
2. Реконструкция эволюционной истории генов и организмов.
Молекулярная эволюция

Биоинформатика — совокупность методов и подходов, включающих в себя:
математические методы компьютерного анализа в сравнительной геномике (геномная биоинформатика);
разработку алгоритмов и программ для предсказания пространственной структуры биополимеров (структурная биоинформатика);
исследование стратегий, соответствующих вычислительных методологий, а также общее управление информационной сложностью биологических систем.
Биоинформатика

1868 г. - Фридрих Мишер открыл ДНК.
1953 г. – структура ДНК расшифрована Francis Crick, James Watson, Maurice Wilkins and Rosalind Franklin.
Молекула ДНК обеспечивает хранение и передачу информации о развитии и функционировании живых органзмов из поколения в поколение.
Молекула ДНК

Структура:
ДНК состоит из повторяющихся единиц –
нуклеотидов:
A – Adenine;
T – Thymine;
C – Cytosine;
G – Guanine.
Молекула ДНК состоит из двух цепей, которые соединены через нуклеотиды по принципу комплиментарности:
A – T and C – G.
Пурины – аденин, гуанин.
Пиримидины – тимин, цитозин.
Молекула ДНК

При воспроизведении генетической информации возникают ошибки.

Преимущество белого медведя перед бурым при охоте «в снегу».

Один медведь не эволюционирует, эволюционирует ПОПУЛЯЦИЯ!!!

Кто родственник человека???
(участок ДНК, отвечающий за усвоение сахаров)

Все живые объекты –
результат
молекулярной эволюции

Проблема анализа большого объема данных
Проблема анализа последовательностей возникла с появлением быстрых методов секвенирования.
Объем баз данных первичных последовательностей растет экспоненциально.
По состоянию на август 2014 года база данных GeneBank (NCBI) содержит ~166 млрд. п.о., а база данных UniProt ~17 млрд. а.к.
Что делать с этим колоссальным объемом данных?

Процедура анализа молекулярной эволюции

Выравнивание - процедура попарного сопоставления остатков в последовательностях, направленное на поиск соответствия между ними.
Выравнивание позволяет сопоставить и сравнить последовательности.
Считается, что белки с более чем 45% идентичных остатков в выравнивании, это ОЧЕНЬ похожие белки, более 25% - имеют сходную пространственную укладку, 18-25% - "переходная зона". Менее 18% - сходства, как правило, нет.
Выравнивание последовательностей
Тем не менее миоглобин кашалота и леггемоглобин люпина (15%) действительно гомологи

Задание последовательности.
Статистический анализ.
Выравнивание последовательностей.
Анализ последовательностей
с использованием компьютера

Задание последовательностей
randseq
Seq=randseq(SeqLength)
Seq=randseq(SeqLength, ...'Alphabet', AlphabetValue,...)
randseq(20)
ans =
TAGCTGGCCAAGCGAGCTTG

Задание последовательностей
aa2nt
Преобразование аминокислотной последовательности в нуклеотидную.
nucleo_seq= aa2nt(amino_seq, 'GeneticCode', code_number, …'alphabet', 'alphabet_name'),
Пример:
>> nucl_seq1=aa2nt('LifeSciense','alphabet','rna')
nucl_seq1 =
CUCAUUUUUGAGAGUUGCAUUGAGAAUUCUGAA

Статистический анализ
aacount
amino_s=aacount(amino_seq, 'chart', chart_value),
>> seq=randseq(25,'alphabet','amino')
>> amino_acid=aacount(seq)
seq =
RCYDTLVRHNVASTWRGQTHYDQNN
amino_acid =
A: 1
R: 3
N: 3
D: 2

Статистический анализ
ntdensity
nucl_dens=ntdensity(nucleotide_seq),
Пример:
>> S=randseq(20)
S =
TTATGACGTTATTCTACTTT
>> nucl_dens =ntdensity(S)
nucl_dens =
A: [1x20 double]
C: [1x20 double]
G: [1x20 double]
T: [1x20 double]

Выравнивание

Способы выравнивания
Глобальное выравнивание (последовательности одинаковой длины)
Локальное выравнивание

Выравнивание
Глобальное выравнивание
Алгоритм Нидлмана-Вунша
[score, alignment]=nwalign(seq_1, seq_2, 'showscore', true)
s_1='lifescience';
s_2='sefesici';
[score, alignment]=nwalign(s_1, s_2, 'showscore',true)
Результат:
score =
0.6667
alignment =
L I F E S C I E N C E
| | | | |
S E F E S - I - - C I

Выравнивание
Локальное выравнивание
Алгоритм Смита-Ватермана
[score, alignment]=swalign(seq_1, seq_2, 'showscore', true).
s_1='lifescience';
s_2='sefesici';
[score, alignment]=swalign (s_1, s_2, 'showscore',true)
Результат:
score =
9.6667
alignment =
F E S – C I
| | | | |
F E S I C I

Выравнивание
Множественное выравнивание
Более двух последовательностей
aligned_seqs = multialign(sequence_set),
Пример:
>> seqs = strvcat ('CGTTAT', 'TCGTTAC', 'TAGTTGTGC', 'GAGTTAATG');
>> ma = multialign(seqs)
ma =
C G T T A T - -
T C G T T A - - C
T A G T T G T G C
G A G T T A A T G

Выравнивание
Множественное выравнивание
Более двух последовательностей
aligned_seqs = multialign(sequence_set),
Пример:
>> showalignment(ma)

Выравнивание
Множественное выравнивание
Для длинных последовательностей (длиннее 64 символов) нужно использоваться другую форму команды showalignment:
showalignment(Alignment, 'Columns', Columns_Value)
где Columns_Value свойства «Columns» является максимальным целым числом символов, отображаемых в одной строке; например, showalignment(Alignment, 'Columns', 64) отображает 64 буквы в одной строке.

multialignviewer(Alignment)
Выравнивание
Множественное выравнивание

Литература
Обязательная
Бутиловский, А.В. Основные методы молекулярной эволюции: Монография / А.В. Бутиловский, Е.В. Барковский, В.Э. Бутиловский, В.В. Давыдов, Е.А. Черноус, В.В. Хрусталев; под общ. ред. проф. Е.В. Бирковского. – Минск, 2009. – 210 с.
Лазарев, Ю. Ф. Начала программирования в среде Matlab: Учебное пособие. / Ю. Ф. Лазарев. - Киев: НТУУ "КПИ", 2003. - 424 с.
Дащенко, О. Ф. Matlab в инженерных и научных расчетах: Монография / О. Ф. Дащенко, В. Х. Кириллов, Л. В. Коломиец, В. Ф. Оробей. – Одесса: Астропринт, 2003. – 214 с.
Дополнительная
Burstein, L. MATLAB® in bioscience and biotechnology. / L. Burstein. - Woodhead Publishing, 2011. – 248 p.
Мироновский, Л.А. Введение в Matlab: Учебное пособие / Л.А. Мироновский, К.Ю. Петрова. СПб: ГУАП., 2005. – 122 с.
Дьяконов, В. Matlab. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. – СПБ.: Питер, 2002. – 608 с.

Глаз – продукт слепой эволюции???

«Слепой мир»
МУТАЦИЯ

Так видит светочувствительная бактерия

Бактерии научились избегать
солнечного света

Появление светочувствительного пятна
«Отыскивали» солнечный свет

Плоские черви (чешуйчатое углубление)
Видны очертания

Появилось углубление

Сужение отверстие до размеров точки
Покрылось пленкой

Сужение отверстие до размеров точки
Узкое отверстие пропускает меньше света, но изображение более четкое