موضوع مقاله: هم‌ترازسازی چندتوالی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # هم‌ترازسازی چندتوالی | مقدمه: در بسیاری از حالات، فرض شده‌است که مجموعهٔ ورودی از توالی‌های درخواستی یک رابطهٔ تکاملی با هم دارند به‌طوری‌که همهٔ آن‌ها اجداد یک جد مشترک هستند. | ## بخش 1: هم‌ترازسازی چندتوالی | از روی نتایج MSA، می‌توان به تشابه توالی پی برد و همچنین آنالیز تکامل نژادی می‌تواند به ارزیابی منشأ تکاملی مشترک توالی‌ها منجر شود. شکل سمت چپ نمایشی از هم تراز سازی را نشان می‌دهد که در آن جهش‌ها از قبیل جهش‌های نقطه‌ای (تغییر در تنها یک آمینو اسید یا نوکلئتید) به صورت تفاوت در کاراکترهای یک ستون، یا جهش‌های رخنه‌ای یا حذفی (indel) به صورت خط تیره در یک یا چندتوالی ظاهر شده‌اند. هم تراز کردن چندتوالی غالباً برای ارزیابی کانزرویشن توالی از نواحی پروتئینی، ساختارهای دوم یا سوم و حتی برای یک آمینو اسید یا یک نوکلئوتید استفاده می‌شود. از آنجا که همتراز سازی سه یا بیشتر توالی‌های با طول بیولوژیکی توسط دست کاری بس دشوار و زمانبر است، الگوریتم‌های محاسباتی برای تولید و آنالیز همترازی‌ها (alignments) استفاده می‌شوند. MSAها به متدلوژی‌های پیچیده تری نسبت به همترازسازی دوبدو نیاز دارند، زیرا که از لحاظ محاسباتی پیچیده ترند. تولید شده توسط کلاستال برنامه‌نویسی پویا و پیچیدگی محاسباتی یک روش مستقیم برای تولید MSA استفاده از تکنیک برنامه‌نویسی پویاست که می‌تواند جواب بهینه برای همتراز سازی را مشخص کند. امتیازهای ماتریس جانشینی در حالتی که همترازسازی کلی مد نظر است می‌تواند یا همه مثبت باشند یا ترکیبی از امتیازهای مثبت و منفی باشد، اما در حالت همترازسازی محلی حتماً باید ترکیبی از امتیازهای مثبت و منفی باشد. برای 'n' توالی منفرد، یک روش ساده و ابتدایی احتیاج به ساختن ماتریس n بعدی متناظر با ماتریسی که در همترازسازی دوبدو استاندارد تشکیل می‌شود، دارد؛ بنابراین فضای جستجو با افزایش مقدار n به صورت نمایی افزایش می‌یابد و علاوه بر این به طول توالی شدیداً وابسته‌است. 5, 1073-1082 التسکال یک روش عملی ارائه داد که از همترازسازی دوبدو برای محدود کردن فضای جستجو n بعدی می‌کرد. در این روش بر روی هر جفت توالی از مجموعهٔ ورودی همترازسازی دوبدو به صورت برنامه‌نویسی پویا اعمال می‌شود، و فقط فضای n بعدیِ نزدیک به تقاطع این همترازسازی‌ها جستجو می‌شود. لگوریتم MSA حاصلجمع تمام جفت کاراکترهای هر موقعیت در همترازسازی را بهینه می‌کند و در یک برنامهٔ نرم‌افزاری پیاده‌سازی شده‌است. ساخت همترازسازی جلورونده پراستفاده‌ترین روش برای هم تراز کردن چندتوالی از یک جستجوی اکتشافی به نام تکنیک جلورونده (روش سلسله مراتبی یا درختی) استفاده می‌کند، که MSA نهایی را از روی ترکیب همترازسازی دوبدوهایی که با شبیه‌ترین جفت شروع می‌شوند و تا دورترین جفت‌ها ادامه پیدا می‌کند، می‌سازد. تمام همترازسازی جلورونده به دو مرحله احتیاج دارند: مرحلهٔ اول که در آن رابطهٔ بین توالی‌ها به وسیلهٔ یک درخت که درخت راهنما نام دارد نمایش داده می‌شود و مرحلهٔ دوم که در آن MSA با توجه به درخت راهنما و از اضافه کردن توالی‌ها به یکدیگر بدست می‌آید. مشکل اصلی این است که وقتی خطاهایی در هر یک از مراحل ساخت MSA رخ می‌دهد، این خطاها به مراحهٔ نهایی انتشار پیدا می‌کنند. اکثر روش‌های جلورونده تابع امتیازدهی شان را از روی یک تابع وزن دهی ثانویه تغییر می‌دهند. این تابع وزن دهی ثانویه به هر یک از اعضای مجموعهٔ درخواستی یک فاکتور مقیاس گذاری غیرخطی انتساب می‌دهد که این مقدار از روی فاصلهٔ فیلوژنتیکی از نزدیکترین همسایه‌ها بدست می‌آید. این کار باعث اصلاح انتخاب غیر تصادفی از توالی‌های داده شده، برای ورودی دادن به برنامهٔ همتراز سازی می‌شود. روش‌های همترازسازی جلورونده به اندازهٔ کافی کارآمد هستند که روی مقیاس‌های بزرگ (۱۰۰ تا ۱۰۰۰) از تعداد توالی‌ها پیاده‌سازی شوند. سرویس‌های همترازسازی جلورونده بر روی وب سرورهای عمومی دردسترس هستند بنابراین لازم نیست که کاربران به‌طور محلی برنامه‌های کاربردی موردنظر خود را نصب کنند. | ## بخش 2: هم‌ترازسازی چندتوالی | یکی دیگر از رایجترین روش‌های همترازسازی جلورونده روش تی-کافی است که البته از روش Clustal و مشتقاتش کندتر است اما به‌طور کلی همترازهای دقیق تری برای توالی‌هایی که از هم دورند تولید می‌کند. از همترازسازی حاصل و همچنین درخت فیلوژنتیک به عنوان راهنمایی برای تولید فاکتورهای وزنی بیشتر و دقیق تر استفاده می‌شود. چون روش‌های جلورونده اکتشافی هستند و هیچ تضمینی وجود ندارد که به جواب بهینهٔ کلی همگرا شوند، ارزیابی کیفیت همترازسازی دشوار خواهد بود و مفهوم واقعی بایولوژیکی آن گنگ و مبهم خواهد بود. یک متد نیمه جلورونده که کیفیت همترازسازی را ارتقا می‌دهد و همچنین از روش اکتشافی پراتلاف استفاده نمی‌کند و در عین حال در زمان چندجمله‌ای اجرا می‌شود در برنامهٔ PSAlign PSAlign . روش‌های تکراری مجموعه‌ای از روش‌های تولید MSA که خطاهای ناشی از الگوریتم‌های جلورونده را کاهش می‌دهند در زمرهٔ روش‌های تکراری قرار می‌گیرند چونکه عملکردشان بسیار شبیه به روش‌های جلورونده‌است با این تفاوت که مرتباً توالی‌های اولیه را دوباره همترازسازی می‌کند و به MSA اضافه می‌کند. یکی از دلایلی که روش‌های جلورونده شدیداً وابسته به توالی با کیفیت بسیار بالای اولیه هستند این است که همیشه جواب نهایی از روی این توالی‌ها بدست می‌آید. در مقابل، روش‌های تکراری می‌توانند به همترازسازی دوبدوهای محاسبه شدهٔ قبلی یا زیر MSAهای بدست آمده رجوع کنند و بدین وسیله تابع هدف کلی را که می‌تواند برای مثال یافتن امتیاز همترازسازی با کیفیت بالا باشد بهینه کند. روش‌های تکراری متعددی که تفاوت‌های جرئی با هم دارند در بسته‌های نرم‌افزاری موجود هستند: بازبینی‌ها و مقایسه‌ها مفیدند اما اینکه کدام یک بهترین تکنیک هستند را تعیین نمی‌کنند.[13] بستهٔ نرم‌افزاری PRRN/PRRP از یک الگوریتم تپه نوردی برای بهینه کردن امتیاز همترازسازی MSA استفاده می‌کند و به صورت تکراری هم وزن‌های همترازسازی و هم ناحیه‌های پرش دارِ MSA را بهینه می‌کند. یکی دیگر از برنامه‌هایی که به صورت تکراری عمل می‌کنند، DIALING است که از یک روش غیرمعمول بهره می‌گیرد به اینصورت که بدون ارائهٔ جریمهٔ پرش تمرکز دقیقی روی همترازهای محلی بین زیرقطعات یا توالی‌های موتیف می‌کند. سپس همترازسازی هر یک از موتیف‌ها با استفاده از یک ماتریس نمایش دهی مانند ماتریس رسم نقطه‌ای (dot plot) که در همترازسازی دوبدو به کار گرفته می‌شد، بدست می‌آید. مدل‌های مارکوف پنهان مدل‌های مارکوف پنهان (HMM) مدل‌های احتمالی ای هستند که می‌توانند برای تمام حالات ممکن از ترکیب پرش‌ها، تطابق‌ها و عدم تطابق‌ها احتمالاتی (likelihood) را نسبت دهند تا محتمل‌ترین MSA یا مجموعه‌ای از MSAها را تعیین کنند. HMMها می‌توانند تنها یک امتیازدهی با بالاترین مقدار راتولید کنند اما در عین حال می‌توانند خانواده‌ای از همتراز سازی‌های ممکن را که از نظر بایولوژیکی قابل ملاحظه هستند نیز تولید کنند. اگرچه روش‌های مبتنی بر HMM نسبتاً به تازگی توسعه پیدا کرده‌اند، اما پیشرفت‌های قابل ملاحظه‌ای در سرعت محاسبات داشته‌اند، مخصوصاً در مورد توالی‌هایی که حاوی نواحی همپوشانی دار هستند. معمولاً روش‌های مبتنی بر HMM به اینگونه کار می‌کنند که MSA را به صورت یک گراف جهتدار بدون دور نمایش می‌دهند که شامل یک سری از گره هاست که نشان دهندهٔ ستون‌های محتمل برای یک MSA هستند. در این نحوهٔ نمایش دادن ستونی که به‌طور قطع حفظ شده‌است (به این معنی که تمام توالی‌های یک MSA در یک کاراکتر خاص و در یک مکان خاص با هم مشترکند) به عنوان گره‌ای که به تعداد کاراکترهای ممکن از ستون بعدیِ هم ترازسازی ارتباط خروجی دارد، کد می‌شود. بر حسب مدل مارکوف پنهان، وضعیت‌های مشاهده شده همان ستون‌های همترازسازی و وضعیت‌های پنهان معرف اجداد توالی‌هایی از مجموعهٔ درخواستی هستند که مفروض به داشتن نوادگان می‌باشند. یکی از انواع جستجوی کارآمد برنامه‌نویسی پویا، معروف به الگوریتم ویتربای، برای همتراز کردن MSA در حال توسعه با توالی‌های بعدی از مجموعهٔ درخواستی به منظور تولید MSA جدید استفاده می‌شود. برنامه‌های نرم‌افزاری متعددی برای انواع روش‌های مبتنی بر HMM پیاده‌سازی شده‌اند و از نظر مقیاس پذیری و کارایی مورد ملاحظه قرار گرفته‌اند، اگرچه استفادهٔ صحیح از HMM به مراتب پیچیده‌تر از روش‌های جلوروندهٔ معمولی است. SAM به عنوان منبعی برای پیش‌بینی ساختار پروتئین مورد استفاده قرار می‌گیرد و از آن در آزمایش‌های پیش‌بینی ساختار CASP و توسعهٔ پایگاه داده‌ای از ساختارهای پیش‌بینی شده در گونه‌های مخمر ساکارومایسس سرویزیهکمک گرفته می‌شود. | ## بخش 3: هم‌ترازسازی چندتوالی | الگوریتم ژنتیک و الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده از الگوریتم ژنتیک برای تو لید MSA برای شبیه‌سازی فرایند تکاملی ای که منجر ایجاد به داده‌های متنوع و واگرا در مجموعهٔ درخواستی شده‌است، استفاده می‌شود. این روش یه اینگونه عمل می‌کند که MSAهای ممکن را به چندین بخش تقسیم می‌کند و مرتباً با ایجاد پرش در جاهای مختلف از این بخش‌ها آن‌ها را بازچینی می‌کند. در طی فرایند شبیه‌سازی یک تابع هدف کلی بهینه می‌شود، به‌طور کلی این تابع همان تابع «حاصلجمع جفت هاًست که در قسمت برنامه‌نویسی پویا معرفی شد و قصد بر این است که مقدار این تابع ماکزیمم شود. تکنیک تبرید شبیه‌سازی شده با یک MSA موجود که در ابتدا از یک روش دیگر تولید شده‌است کار را آغاز می‌کند و با اعمال یک سری بازچینی‌های طراحی شده سعی در یافتن فضاهای همترازسازی بهتری نسبت به آنچه که همترازسازی ورودی در حال حاضر اشغال کرده‌است، می‌کند. روش تبرید شبیه‌سازی شده نیز همانند الگوریتم ژنتیک یک تابع هدف را (مثل تابع حاصلجمع جفت‌ها) ماکزیمم می‌کند. موتیف یابی یا تحلیل پروفایل، روش یافتن توالی‌های موتیف در MSAهای کلی است که هم روشی برای تولید MSAهای بهتری و هم وسیله‌ای برای و هم وسیله‌ای برای تولید ماتریس نمره دهی برای جستجوی موتیف‌های مشابه در سایر توالی هاست. در تحلیل پروفایل استاندارد، برای هر کاراکتر ممکن و هم پرش درایه‌ای در ماتریس اختصاص داده می‌شود. از طرف دیگر، همترازسازی‌های الگویابی آماری، می‌توانند به جای یافتن مشتقات MSA موتیف‌هایی که پیشرو هستند را بیابند. در مواقعی که مجموعهٔ درخواستی صرفاً شامل تعداد کمی توالی یا توالی‌های به شدت به هم وابسته هست، سودونات اضافه می‌کنند تا توزیعی که در ماتریس نمره دهی وجود دارد نرمال شود. تحلیل بلاک روشی برای موتیف یابی است که موتیف‌ها را محدود به نواحی بدون پرش در همترازسازی می‌کند. بلاک‌ها می‌توانند از روی MSA تولید شوند یا از روی توالی‌های همتراز نشده‌استخراج شوند. تطابق الگوی آماری هم توسط الگوریتم ماکزیمم سازی انتظار و هم توسط نمونه برداری گیبز پیاده‌سازی شده‌است. یکی از معروف‌ترین ابزارهای موتیف یابی MEME می‌باشد که از ماکزیمم سازی انتظار و مدل مارکوف‌های مخفی استفاده می‌کند تا موتیف‌هایی را تولید کند که از آن پس به همراه MAST که در مجموعهٔ MEME/MAST موجود است برای ابزارهای جستجو استفاده شود. ابزارهای تصویری و ابزارهای ویرایش استفاده از روش‌های اکتشافی برای همترازسازی چندتوالی به این معنی است که برای هر مجموعهٔ دلخواه از پروتئین‌ها همیشه این شانس وجود دارد که همترازسازی با خطا همراه باشد. ناظران همترازسازی چندتوالی این امکان را فراهم کرده‌اند که همترازسازی‌ها به صورت شهودی و بصری قابل بازبینی باشند. علاوه بر این برخی این قابلیت را فراهم کرده‌اند که بتوان خطاها را (معمولاً خطاهای کوچک و جرئی) را اصلاح کرد. کاربرد در فیلوژنتیک‌ها همترازسازی چندتوالی می‌تواند در ساخت درخت فیلوژنتیک استفاده شود. دلیل اول اینکه نواحی کارکردی که در توالی‌های تفسیر شده شناخته شده هستند می‌توانند برای همترازسازی توالی‌های تفسیر نشده به کار گرفته شوند. | ## جمع‌بندی | دلیل دیگر این است که نواحی حفظ شده‌ای که می‌دانیم از لحاظ کاکردی مهم هستند را می‌توان یافت؛ بنابراین این امکان فراهم می‌شود که همترازسازی چندتوالی برای تحلیل و یافتن روابط تکاملی بین توالی‌ها استفاده شود.