Berilgan vazifa belgilangan muddatda elektron hamda qog’oz shakllida topshirilishi kerak. Algoritmni tasvirlash usullari Maqsad

Kombinatorial kengaytma
Kombinatorial kengaytma (Idoralar) usuli DALIga o'xshaydi, chunki u ham so'rovdagi har bir strukturani bir qator bo'laklarga ajratib, so'ngra to'liq tekislash uchun qayta o'rnatishga harakat qiladi. O'xshashlik matritsasini aniqlash uchun hizalangan fragment juftliklari yoki AFPs deb nomlangan qismlarning bir juft juft kombinatsiyasidan foydalaniladi, bu orqali yakuniy tekislashni aniqlash uchun optimal yo'l hosil bo'ladi. Faqatgina mahalliy o'xshashlik mezonlariga javob beradigan AFPlar kerakli qidiruv maydonini kamaytirish va shu bilan samaradorlikni oshirish vositasi sifatida matritsaga kiritilgan.^[22] Bir qator o'xshashlik ko'rsatkichlari mumkin; Idoralar uslubining asl ta'rifi faqat strukturaviy superpozitsiyalarni va qoldiqlar orasidagi masofani o'z ichiga olgan, ammo keyinchalik ikkilamchi tuzilish, erituvchiga ta'sir qilish, vodorod bilan bog'lanish naqshlari va mahalliy atrof-muhit xususiyatlari bilan kengaytirildi. dihedral burchaklar.^[22]
Hizalama yo'li ketma-ketliklar bo'ylab chiziqli harakat qilish va keyingi mumkin bo'lgan yuqori balli AFP juftligi bilan tekislashni kengaytirish orqali o'xshashlik matritsasi orqali eng maqbul yo'l sifatida hisoblanadi. Tizishni nukleatsiya qiladigan dastlabki AFP juftligi ketma-ketlik matritsasining istalgan nuqtasida sodir bo'lishi mumkin. Kengaytmalar, keyinchalik masofaning past o'lchamlariga moslashtirishni cheklaydigan masofa mezonlariga javob beradigan keyingi AFP bilan davom etadi. Har bir AFP ning kattaligi va maksimal bo'shliq kattaligi talab qilinadigan kirish parametrlari talab qilinadi, lekin odatda empirik ravishda 8 va 30 qiymatlari bilan belgilanadi.^[22] DALI va SSAP singari, Idoralar hammasi uchun katlama tasnifini yaratish uchun ishlatilgan ma'lumotlar bazasi PDBdagi ma'lum protein tuzilmalaridan.
The RCSB PDB yaqinda CE, Mammoth va FATCAT ning yangilangan versiyasini RCSB PDB oqsillarni taqqoslash vositasi. U aniqlay oladigan Idoralarning yangi o'zgarishini ta'minlaydi dumaloq permutatsiyalar oqsil tuzilmalarida.^[23]
Mamont
MAMMOTH ^[12] deyarli barcha usullardan farqli o'laroq, moslashtirish muammosiga boshqa maqsaddan yondashadi. Ko'p sonli qoldiqlarni maksimal darajada joylashtiradigan hizalamayı topishga harakat qilish o'rniga, tasodifan yuzaga kelishi mumkin bo'lgan eng kam tizimli hizalamayı qidiradi. Buning uchun u qaysi qoldiqlar bir vaqtning o'zida yanada qat'iy mezonlarni qondirishini ko'rsatadigan bayroqlar bilan mahalliy motifni tekislashni belgilaydi: 1) Mahalliy tuzilish bir-birining ustiga chiqib ketishi 2) muntazam ikkilamchi tuzilish 3) 3D-superpozitsiya 4) asosiy ketma-ketlikda bir xil tartib. Qoldiqlar sonining statistikasini yuqori ishonchga ega o'yinlar bilan va oqsilning hajmini tasodifan natija uchun kutish qiymatini hisoblash uchun o'zgartiradi. Masofaviy gomologlar, xususan, SCOP kabi tuzilmalar oilalari uchun ab initio tuzilishini bashorat qilish natijasida hosil bo'lgan tuzilmalardan ustun turadi, chunki u maksimal ketma-ketlikni yoki maksimal 3D superpozitsiyani qo'lga kiritishda emas, balki statistik jihatdan ishonchli pastki hizalanishni ta'kidlaydi.^[2][3]
Ketma-ket ketma-ket keladigan 7 qoldiqning har bir oynasi uchun u qo'shni C-alfa qoldiqlari orasidagi siljish yo'nalishi birligi vektorlari to'plamini hisoblab chiqadi. Barchasiga qarshi mahalliy motiflar URMS ballari asosida taqqoslanadi. Ushbu qiymatlar urug 'juftligi bo'yicha qoldiqlarni moslashtirishni ishlab chiqaradigan dinamik dasturlash uchun juftlikni tenglashtirish yozuvlari bo'ladi. Ikkinchi bosqichda modifikatsiyalangan MaxSub algoritmi qo'llaniladi: har bir oqsilda bitta 7 ta turg'un juftlik ikkita to'liq uzunlikdagi oqsil tuzilishini faqat shu 7 C-alfani maksimal darajada joylashtirish uchun yo'naltirish uchun ishlatiladi, keyin bu yo'nalishda har qanday qo'shimcha tekislangan juftlarni qidiradi 3D-ga yaqin. Ushbu kengaytirilgan to'plamni joylashtirish uchun tuzilmalarni qayta yo'naltiradi va 3D-da boshqa juftliklar mos kelmaguncha takrorlanadi. Ushbu jarayon urug'larni tekislashdagi har 7 qoldiq oynasi uchun qayta boshlanadi. Chiqish - bu har qanday dastlabki urug'lardan topilgan atomlarning maksimal soni. Ushbu statistika oqsillarning o'xshashligi uchun kalibrlangan E qiymatiga o'tkaziladi.
Mamont dastlabki tekislashni takrorlash yoki yuqori sifatli pastki qismni kengaytirishga urinmaydi. Shuning uchun u ko'rsatadigan urug 'tekisligini DALI yoki TM align bilan taqqoslash mumkin emas, chunki u shunchaki izlash maydonini kesish uchun evristik sifatida shakllangan. (Agar tanani uzoq masofaga qattiq tanani atomik moslashtirish agnostikasiga asoslangan mahalliy tuzilish-motif o'xshashligi agnostikasi asosida hizalanishni istasa ishlatilishi mumkin.) Xuddi shu parsimonlik tufayli u DALI, CE va TM-align-dan o'n baravar tezroq. ^[24]Odatda, bu juda sekin vositalar bilan birgalikda to'liqroq superpozitsiya yoki qimmat hisob-kitoblar uchun eng yaxshi E qiymatiga tegishli tuzilmalarni ajratib olish uchun katta ma'lumotlar bazalarini oldindan ko'rish uchun ishlatiladi. ^[25][26]
Ayniqsa, "inqiroz" tuzilmalarini ab initio tuzilishini taxmin qilishda muvaffaqiyatli tahlil qildi.^[1][2][3] Ushbu aldovlar mahalliy parchalarning motif tuzilishini to'g'rilash va to'g'ri uchlamchi tuzilishning ba'zi yadrolarini shakllantirish bilan mashhur, ammo butun uzunlikdagi uchinchi darajali tuzilishni noto'g'ri qilish. Ushbu alacakaranlıkta uzoqdan gomologik rejimda, Mamontning CASP uchun elektron qiymatlari^[1] oqsil tuzilishini bashorat qilishni baholash SSAP yoki DALIga qaraganda odamlarning reytingi bilan sezilarli darajada bog'liqligini ko'rsatdi.^[12] Mamontlarning ma'lum kriteriyali oqsillar bilan qisman ustma-ust tushish va ularni to'g'ri E qiymatlari bilan saralash qobiliyati mamontlarning tezligi bilan birgalikda ko'p sonli firibgar modellarni PDB ma'lumotlar bazasiga qarab skanerlashni engillashtirishi mumkin. ma'lum oqsillarga masofaviy homologiya. ^[2]
SSAP
SSAP (ketma-ket tuzilmani tekislash dasturi) uslubida double ishlatiladi dinamik dasturlash atomdan atomga asoslangan tizimli tekislashni hosil qilish vektorlar tuzilish makonida. Odatda strukturaviy hizalamada ishlatiladigan alfa karbonlar o'rniga, SSAP o'z vektorlarini beta uglevodlar glitsindan tashqari barcha qoldiqlar uchun, bu usul har bir qoldiqning rotamerik holatini va uning orqa miya bo'ylab joylashishini hisobga oladi. SSAP birinchi navbatda har bir qoldiq va har bir oqsilda uning eng yaqin qo'shni bo'lmagan qo'shnilari o'rtasida qoldiqlararo masofa vektorlarini yaratish orqali ishlaydi. Keyinchalik vektorlar qurilgan qoldiqlarning har bir jufti uchun qo'shnilar o'rtasidagi vektor farqlarini o'z ichiga olgan bir qator matritsalar tuziladi. Har bir olingan matritsaga tatbiq etiladigan dinamik dasturlash bir qator maqbul mahalliy tekislashlarni belgilaydi, so'ngra "qisqacha" matritsaga yig'ilib, unga umumiy tizimli moslashtirishni aniqlash uchun yana dinamik dasturlar qo'llaniladi.
SSAP dastlab faqat juftlik bo'yicha hizalamalarni ishlab chiqargan, ammo keyinchalik bir nechta hizalamalarda ham kengaytirilgan.^[27] "I-to-hamma" deb nomlangan ierarxik katlama tasniflash sxemasini yaratish uchun qo'llanilgan KATH (Sinf, arxitektura, topologiya, homologiya),^[28] qurish uchun ishlatilgan CATH oqsillari tuzilishi tasnifi ma'lumotlar bazasi.