موضوع مقاله: فست ای | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # فست ای | مقدمه: فست ای این توانایی را داشت که جستجوی دی ان ای:دی ان ای و همچنین جستجوی پروتئین ترجمه شده:دی ان ای را انجام دهد، همچنین برنامه پیچیده تری جهت ارزیابی اهمیت آماری آن ارائه نمود. | ## بخش 1: فست ای | این بسته نرم‌افزاری شامل برنامه‌های مختلف می‌باشد که امکان همترازسازی رشته‌های پروتئینی و دی ان ای را می‌دهد. کاربردها فست ای "fast A" تلفظ شده و همچنین به آن "FAST-All" هم گفته می‌شود، بدین دلیل که این زبان برنامه نویسی قابلیت کار با کلیه حروف الفبایی را دارد. بسته نرم‌افزاری فست ای که هم‌اکنون مورد استفاده قرار می‌گیرد شامل برنامه‌هایی برای جستجوی پروتئین:پروتئین، دی ان ای:دی ان ای، پروتئین:دی ان ای ترجمه شده(همراه با تغییرات محتوا) و جستجوی پپتیدهای آرایش یافته و آرایش نیافته، می‌باشد. نسخه‌های نهایی فست ای شامل الگوریتمهای جستجوی ویژه‌ای می‌باشد که جهت تصحیح خطاهای تغییر محتوا، هنگام بررسی توالی داده پروتئین با نوکلئوتید، مورد استفاده قرار می‌گیرد. بیشترین تمرکز این بسته نرم‌افزاری بر روی صحت آمار مشابه می‌باشد، بنابراین زیست شناسان براحتی می‌توانند در مورد اینکه یک همترازی به صورت اتفاقی حاصل شده یا ممکن است به واسطه هومولوژی باشد، اظهار نظر نمایند. FASTA file format به عنوان ورودی این نرم‌افزار، امروزه در مقیاس وسیعی توسط دیگر ابزارات جستجوی پایگاه داده توالی(مانند بلاست) یا برنامه‌های هم‌ترازسازی توالی(مانند کلاستال, تی-کافی و...) مورد استفاده قرار می‌گیرد. روش بررسی فست ای یک نوکلئوتید یا یک رشته آمینو اسید را به عنوان ورودی دریافت کرده و به کمک هم‌ترازسازی محلی توالی داده ی ورودی و توالی‌هایی که در پایگاه داده هستند، تشابهات توالی‌های متعلق به پایگاه داده‌های یکسان را پیدا کند. روش کار بدین صورت است که برنامه ابتدا یک الگو برای شناخت کلمات در نظر می‌گیرد سپس بر اساس طول جمله، کلمات متناظر با هم را تفکیک می‌نماید سپس کلماتی را که داری بیشتر احتمال تناظر هستند را (قبل از اجرای بیشتر یک جستجوی بهینه‌سازی زمانگیر با استفاده از الگوریتم Smith-Waterman ) علامت می زند. سایز لغت ورودی که با تحت عنوان ktup نامگذاری می‌شود، تعیین‌کننده سرعت و حساسیت اجرای برنامه می‌باشد. | ## بخش 2: فست ای | با وجود این هر دوی آن‌ها دارای چهار مرحله هستند و هر دوی آن‌ها از سه امتیازبندی جهت توصیف و قالب بندی کردن نتایج تشابه توالی‌ها استفاده می‌کنند.که عبارتند از: شناسایی مناطقی که دارای بیشترین تعداد رشته‌های مشابه می‌باشند (با ktup با اندازهٔ ۱ یا ۲). در این مرحله همه گروه‌ها یا یک گروه از تشابهات رشته‌های متناظر با استفاده از جدول look-up شناسایی شده‌است. مقیاس ktup مشخص می‌کند که چه تعداد تطابق پشت سرهم نیاز است تا یک مچ اتفاق بیفتد. پس از آن برنامه تمام تمام مکانهای مشابه محلی را که به صورت قطرهایی با طول مشخص در نمودار نقطه ای نمایش داده شده اند را شناسایی می نماید . که در واقع این کار از طریق شمارش تطابق ktup‌ها و جریمه کردن عدم تطابق‌ها میسر می‌شود. در ادامه مناطق محلی که بیشترین میزان تطابق در قطرها صورت گرفته از بقیه ایزوله می‌شوند. در نهایت ۱۰ تا از بهترین ناحیه‌های محلی از بین همهٔ قطرها انتخاب شده در کنار هم قرار می‌گیرند و سپس ذخیره می‌گردند. اسکن مجدد مناطق انتخاب شده با استفاده از ماتریس نمره دهی جهت کسب بالاترین امتیاز ممکن. در این مرحله از ماتریس امتیاز بندی جهت امتیاز بندی مناطقی که طول کمتر از ktup دارند، استفاده می‌شود. | ## بخش 3: فست ای | با وجود اینکه توالی‌های پروتئین‌ها از ماتریس BLOSUM50 (که امتیازدهی را براساس کمترین میزان تغییراتی که نیاز است تا یک جابجایی رخ دهد) استفاده می‌کنند،از یک معیار شباهت دیگر به اسم PAM هم می‌توان استفاده کرد. به ازای هر قطری که به این صورت اسکن می‌شود، مناطقی با بیشترین امتیاز مشخص می‌شوند. امتیاز اولیه‌ای که در مرحله ی 1 بدست آمد، برای رتبه‌گذاری کتابخانه ی توالی‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. سپس امتیاز شباهت را محاسبه کنید که این مقدار برابر با حاصل جمع مناطق الحاق شده با جریمهٔ گپ برابر با 20 است. در این مرحله برنامه مناطق اولیه که ترکیبی از مناطق با بیشترین امتیاز هستند را به صورت بهینه‌ای همتراز(Align) می‌کند. این فرایند الحاق‌سازی حساسیت را افزایش می دهد ولی باعث می‌شود انتخابهای ما بهینه نباشد. در این مرحله از الگوریتم اسمیت واترمن برای بدست آوردن یک امتیاز بهینه برای هر هم ترازسازی توالی‌های query و توالی‌های موجود در پایگاه داده استفاده می‌کند. سپس یک باند 32 تایی حول منطقه ی init1 که در مرحله ی 2 بدست آمده کشیده شود تا همترازی بهینه محاسبه شود. پس از اینکه همهٔ توالی‌ها جستجو شدند، برنامه امتیازهای اولیه ی هر توالی موجود در پایگاه داده را در یک بافت‌نگار رسم می‌کند و امتیازهایی که از نظر آماری معنی دارند را محاسبه می‌کند. | ## جمع‌بندی | برای توالی پروتئین‌ها هم‌ترازسازی نهایی با هم‌ترازسازی اسمیت واترمن بدست می‌آید.