Persejajaran sekuen jamak
Persejajaran sekuen jamak () merupakan persejajaran tiga atau lebih sekuen asam nukleat, protein, atau RNA. Persejajaran ini dapat digunakan untuk melihat homologi baik secara keseluruhan ataupun parsial, yang nanti datanya dapat digunakan untuk melihat kekerabatan antar spesies.
Kegunaan persejajaran sekuen jamak antara lain:
Dalam persejajaran sekuen jamak terdapat sejumlah tantangan, yaitu:
Teknik ini digunakan untuk mencari persejajaran yang terbaik dari sekuen yang ada dengan menggunakan persejajaran global. Terdapat dua jenis teknik dalam menilai hasil dari pemograman dinamis:
Jika metode sebelumnya digunakan hanya untuk tiga sekuen atau sekuen pendek (sekitar enam hingga delapan asam amino), maka metode ini juga menggunakan pemograman dinamik, lalu secara progresif menambahkan sekuen yang tidak terlalu berhubungan. Hubungan antar sekuen dimodelkan dalam pohon filogenetika; cabang dan daunnya adalah hasil dari persejajaran sekuen. Algoritme yang biasa digunakan adalah Feng Doolittle, ditemukan oleh Da-Fei Feng dan Russel Doolittle.
Program yang menggunakan metode ini salah satunya adalah ClustalW. Clustal telah lama ada, sudah lebih dari sepuluh tahun dan Clustal membuat persejajaran global-jamak. Huruf W dari ClustalW memiliki kepanjangan yaitu "weighting" yang berarti memiliki kemampuan untuk menyediakan bobot pada sekuen dan parameter program. ClustalW akan memberikan hasil yang baik bila sekuen memiliki kemiripan lebih dari 6σ.
Tahap pengerjaan mencakup: membuat persejajaran berpasangan dari semua sekuen, menggunakan skor persejajaran untuk membuat pohon filogenetika, dan mensejajarkan progresif sekuens jamak yang mengacu pada pohon filogenetika, sehingga sekuen yang paling mirip akan disejajarkan terlebih dahulu. Dalam pembuatan pohon filogenetika, jarak genetika antar sekuen diperlukan. Jarak genetika adalah jumlah posisi yang tidak berpasangan dibagi dengan posisi yang berpasangan.
Clustal W juga memiliki pilihan untuk menambah satu atau lebih sekuen dengan bobot atau persejajaran yang sudah ada. Ketika satu pohon filogenetika telah dibuat, dengan tambahan tersebut dapat memungkinkan terjadi perubahan jamak.
Hal yang harus diperhatikan adalah sekuen pertama yang disejajarkan harus paling dekat dengan pohon sekuen, maka kejanggalan yang dihasilkan tidak akan banyak.
Metode ini menghitung terlebih dahulu hal yang membuat persejajaran tersebut lebih baik, lalu diulang terus menerus hingga mendapatkan nilai persejajaran yang lebih tinggi.
Jika metode-metode sebelumnya menjelaskan persejajaran secara global. Ketika analisis secara global banyak ditemukan kesenjangan, dan telah dapat disubstitusi, sehingga persejajaran dari area tersebut menjadi sebuah sekuen baru yang dapat ditentukan. Area baru tanpa kesenjangan disebut blok, dan blok ini dapat dipakai dalam persejajaran sekuen.
Teknik persejajaran secara lokal dapat dilakukan dengan analisis profil, analisis blok, ekstraksi blok dari persejajaran secara global dan lokal, pencarian pola (pattern), blok yang diproduksi oleh server BLOCKS dari sekuen yang belum disejajarkan, metode emotif dari analisis motif.
Hal yang pertama kali dilakukan adalah menganalisis secara global, lalu pada bagian yang sangat mirip ("highly conserved") dari semua sekuen yang dianalisis dihapus, sehingga terbentuk sekuen yang lebih pendek. Kelemahannya adalah hanya merepresentasikan variasi dari famili sekuen. Jika beberapa sekuen memiliki elemen yang mirip maka akan menjadi bias.
Proses ini memakai bagian yang mirip ("conserved"), karena pada bagian ini sedikit sekali elemen yang mengalami insersi dan delesi, tetapi hal yang ditampilkan dari sekuen-sekuen tersebut adalah elemen yang cocok dan tidak cocok. Penggunaan statistika dan statistika Bayessian dapat menunjukkan area yang memiliki bagian yang mirip. Melalui analisis blok, pohon filogenetika dapat dibentuk. Metode ini tidak menggunakan matriks PAM dan BLOSUM, sehingga mereka akan mencari pasangan yang cocok yang sedikit input.
Bagian yang tidak senjang dapat diekstraksi dan digunakan untuk memproduksi blok baru. Blok yang dihasilkan akan bagus bisa sumber ekstraksinya juga bagus.
Pola suatu area dari berbagai sekuen dapat diacu dari sebuah katalog. Pola tersebut dapat menyatakan fungsi yang mirip dari sekuen yang dianalisis. Contoh, suatu protein A memiliki pola yang mirip dengan enzim tertentu, sehingga dapat diprediksikan fungsi protein A mirip dengan enzim tersebut.
Server BLOCKS dapat mengekstraksi area yang mirip dan tidak senjang untuk membuat sebuah blok. Server yang sama dapat juga mencari blok pada set dari sekuen yang belum disejajarkan, input sekuen-sekuen, dan menjaga "database" blok yang besar.
Metode ini sangat berbeda tetapi sangat berguna untuk mengidentifikasi motif dalam sekuen protein. Dari "database" BLOCKS dan "database" HSSP, set dari karakteristik substitusi asam amino dari persejajaran ditemukan.