Bioinformatik: Ein Leitfaden fur Naturwissenschaftler by Andrea Hansen

By Andrea Hansen

Locker und leicht verstandlich geschrieben fuhrt dieser Leitfaden in die Grundlagen und Moglichkeiten der Sequenzanalyse ein.

Das Buch beginnt mit einer Einfuhrung in die wichtigen Sequenzdatendatenbanken am NCBI und EMBL sowie in die wachsende Zahl der Motivdatenbanken. Anschlie?end werden die einfachsten Methoden des paarweisen Sequenzvergleiches in globalen und lokalen Alignments beschrieben sowie die gangigsten heuristischen Verfahren der Datenbanksuche (FASTA und BLAST). a number of Alignments, Substitutionsmatrizen und die Berechnung phylogenetischer Baume werden dem Leser nahe gebracht. Neu hinzugekommen sind auch Erlauterungen der Prinzipien der Genomanalyse und der gangigsten Algorithmen zur Genvorhersage. Zu jeder Methode werden Online-Tools im web oder freie software program angegeben.

Das Buch richtet sich an Anwender und Einsteiger in die Bioinformatik, speziell Studenten und Forscher, die sich mit der Sequenzanalyse auseinandersetzen mussen.

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2 sind die Treffer, deren InitlScore unterhalb dieses Schwellenwertes lag, gestrichelt gezeichnet. Gapped Alignment 3. 3). Der Score der verknüpften Regionen, Initn-Score, ist die Summe der Initl-Scores minus eines Strafpunktes für jeden eingefügten Gap. Dieser Strafpunkt wird Verknüpfungsstrafpunkt (joining penalty) genannt. 4. Verknüpfung der Initl-Regionen mit dem höchsten Score Alle Regionen, deren Initl-Score über dem Schwellenwert liegt, werden nochmals mit der Suchsequenz alignt, allerdings mit einer sensitiveren Methode, einer Abwandlung des Smith & Waterman Algorithmus.

Der Anwender selbst entscheidet, mit welchen Sequenzen das multiple Alignment erstellt wird. Mit der positionsspezifischen Matrix kann viel gezielter nach verwandten Proteinen gesucht werden, da neben der reinen Sequenzinformation auch die Position innerhalb der Suchsequenz mit in die Suche eingeht. Beim normalen BLAST erfolgt die Suche positionsunabhängig, da nur eine einfache Substitutionsmatrix verwendet wird. Der Vorteil der profilbasierten Sequenzsuche ist, dass die Verwandtschaft zwischen Proteinen bei vielen Familien nur durch einen Vergleich der dreidimensionalen Struktur zu erkennen ist.

Als Standard wird fast immer BLOSUM62 verwendet, aber man sollte bei einer Datenbanksuche immer die eigene Fragestellung berücksichtigen. Legt man mehr Wert auf eine hohe Identität über kurze Bereiche, weil stark konservierte Proteindomänen gesucht werden, empfiehlt es sich z. B. BLOSUM80 zu verwenden oder PAM40. Höhere PAM-Matrizen bzw. niedrigere BLOSUM-Matrizen hingegen finden Sequenzen mit einer geringeren Identität über einen weiten Bereich. , 1997,Atschul and Koonin, 1998]. Die Abkürzung steht für positionsspezifischen iterativen BLAST.

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