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云之南

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专业背景:计算机科学 研究方向与兴趣: JavaEE-Web软件开发, 生物信息学, 数据挖掘与机器学习, 智能信息系统 目前工作: 基因组, 转录组, NGS高通量数据分析, 生物数据挖掘, 植物系统发育和比较进化基因组学

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得分矩阵PAM与BLOSUM的比较与区别  

2011-05-03 09:33:23|  分类: 生物信息学 |  标签: |举报 |字号 订阅

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  对于蛋白质序列,计分矩阵主要用于记录在做序列比对时两个相对应的残基的相似度,一旦这个矩阵定义好了以后,比对程式就可以利用这个矩阵,尽量将相似的残基排在一起,以达到最好的比对。
  得分矩阵主要有两种,第一种就是PAM(Point Accepted Multation),另一种就是BLOSUM。
1、PAM矩阵(Point Accepted Mutation)
   基于进化的点突变模型,如果两种氨基酸替换频繁,说明自然界接受这种替换,那么这对氨基酸替换得分就高。一个PAM就是一个进化的变异单位, 即1%的氨基酸改变,但这并不意味100次PAM后,每个氨基酸都发生变化,因为其中一些位置可能会经过多次突变,甚至可能会变回到原来的氨基酸。
PAM矩阵的制作步骤:
  构建序列相似(大于85%)的比对
  计算氨基酸 j 的相对突变率mj(j被其它氨基酸替换的次数)
  针对每个氨基酸对 i 和 j , 计算 j 被 i 替换次数
  替换次数除以相对突变率(mj)
  利用每个氨基酸出现的频度对j 进行标准化
  取常用对数,得到PAM-1(i, j)
  将PAM-1自乘N次,可以得到PAM-N。

  这种矩阵的缺点是一旦PAM1的矩阵有效地误 差,那么自乘250后得到的PAM250矩阵的误差就会变得很大。如,PAM120矩阵用于比较相距120个PAM单位的序列。
一个PAM-N矩阵元素(i,j)的值:
反应两个相距N个PAM单位的序列中第i种氨基酸替换第j种氨基酸的频率。
针对不同的进化距离采用PAM 矩阵
序列相似度 = 40%       50%       60% 
                   |              |              |
打分矩阵 = PAM120 PAM80 PAM60
PAM250 → 14% – 27% 
2、BLOSUM 矩阵
此矩阵与PAM矩阵的不同之处在于:
(1)用于产生矩阵的蛋白质家族及多肽链数目,BLOSUM比PAM大约多20倍。  
(2)PAM:家族内成员相比,然后把所有家族中对某种氨基酸的比较结果加和在一起,产生“取代”数据(PAM-1 );PAM-1自乘n次,得PAM-n。
BLOSUM:首先寻找氨基酸模式,即有意义的一段氨基酸片断(如一个结构域及其相邻的两小段氨基酸序列) 
,分别比较相同的氨基酸模式之间氨基酸的保守性(某种氨基酸对另一种氨基酸的取代数据),然后,以所有 60%保守性的氨基酸模式之间的比较数据为根据,产生BLOSUM60;以所有80%保守性的氨基酸模式之间的比 较数据为根据,产生BLOSUM80。 
(3)PAM-n中,n 越小,表示氨基酸变异的可能性越小;相似的序列之间比较应该选用n值小的矩阵,不太相似 的序列之间比较应该选用n值大的矩阵。PAM-250用于约 20%相同序列之间的比较。BLOSUM-n中,n越小,表示氨基酸相似的可能性越小;相似的序列之间比较应该选用 n 值大的矩阵,不太相似的序列之间比较应该选 用n值小的矩阵。BLOSUM-62用来比较62%相似度的序列,BLOSUM-80用来比较80%左右的序列。

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