ProbCons

ProbCons는 아미노산 배열의 개방 소스 확률론적 일관성 기반 다중 정렬이다.이는 Clusteral ^[1][2]및 MAFFT를 포함한 유사한 도구에 비해 통계적으로 유의한 정확도 이점을 반복적으로 입증했기 때문에 가장 효율적인 단백질 다중 배열 정렬 프로그램 중 하나입니다.

알고리즘.

다음은 ProbCons 알고리즘의 ^[3]기본 개요에 대해 설명합니다.

순서 1: 얼라인먼트 엣지의 신뢰성

각 시퀀스 쌍에 대해 $문자{\displaystyle {}_{}}$ $xi$와$$$(\$$})$가 모델에 의해 생성되는 정렬 that$${\$displaystyle$ a$^{*}$로 쌍을 이룰 확률을 계산합니다.

${\displaystyle {begin{i}P(x_{i}\sim y_{i}x,y)&{\stackrel {def}{=}Pr[x_i}\sim y_{i}{\text{in some a}x,y}\text{\}\\&=\sum _{\text{a와 }x_{i}-y_{i}}Pr[a x,y]\\&=\sum _{\text{alignment a}}\mathbf {1} \{x_{i}-y_{i}\in a\}Pr[a x,y]\end {aligned}}$

($여기$서 1${\displaystyle }${ x${\displaystyle {}_{}{i}_{}}$ ~ ${\displaystyle y_{}}$ i${\displaystyle {}_{}a}$ a$$ { $displaystyle$\ $mathbf {1}$\ {$x$_ { $i$} \ $sim$y _ { i } \ $in a$} )는 x$$i { \ $displaystyle$ x$_$ {$i$ } 및$$ $y{\displaystyle {}_{}}$\ $displaystyle y$_ { $i$} 가$$ 정렬되어 있는 $경우{\displaystyle {}_{}}$ 1과 같습니다).

순서 2: 최대 예상 정확도

다른 $얼라인먼트{\displaystyle }$$(\$displaystyle $a$$)$에 대한${\displaystyle {}^{}}얼라인먼트{\displaystyle {}^{}}$(\$display style$ a$^{*})$의 정밀도는 공통 얼라인먼트 페어를 짧은 시퀀스의 길이로 나눈 값으로 정의됩니다.

각 시퀀스의 예상 정확도 계산:

$디스플레이 스타일E_{Pr[a x,y]}(acc(a^{*},a))&=\sum _{a}Pr[a x,y]acc(a^{*},a)\&=bsum {1}{a}\mathbf {1}\{x_{i}\in a\}Pr[x,y]\\cdot \sum frac {1}\mathbf {i}\sum\&=simfrac {1}{min(x, y)}}\cdot \sum _{x_{i}-y_{i}P(x_{i}\sim y_{j}x,y)\end{aligned}}}}$

그러면 최대 예상 정확도(MEA) 정렬이 생성됩니다.

$(\displaystyle E(x,y)=\arg \max _{a^{*}}\;E_{Pr[a x,y]}(acc(a^{*},a)})}})$

3단계: 확률론적 일관성 변환

이제 $모든{\displaystyle \mathcal{}}$ 시퀀스$$S$(\displaystyle\mathcal$ {S$})$ 집합의$$ 모든 시퀀스 x,y 쌍이 모든 중간 시퀀스 z를 사용하여 다시 추정됩니다.

${\displaystyle P'(x_{i}-y_{i} x,y)=sum frac {1}{{mathcal {S}}}\sum _{z}\sum _{1\leq z}P(x_i}\sim z_{i}x,z)\cdot P(z_i)$

이 단계를 반복할 수 있습니다.

스텝 4: 가이드 트리 계산

MEA 점수를 시퀀스 유사도 점수로 사용하여 계층적 클러스터링을 통해 가이드 트리를 구성합니다.클러스터 유사성은 쌍별 시퀀스 유사도에 대한 가중 평균을 사용하여 정의됩니다.

순서 5: 컴퓨팅 MSA

마지막으로 프로그레시브 얼라인먼트 또는 반복 얼라인먼트를 사용하여 MSA를 계산합니다.

「 」를 참조해 주세요.

• 시퀀스 얼라인먼트 소프트웨어
• 클러스터
• 근육
• AMAP
• 티커피
• 프로발린

레퍼런스

외부 링크

• 공식 웹사이트