La PD no es adecuada para buscar en BD

Presentación del tema: "La PD no es adecuada para buscar en BD"— Transcripción de la presentación:

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2 La PD no es adecuada para buscar en BD

3 Heurística

4 Un poco de historia

5

6 PNAS (1988) 85, El artículo original

7 ¿Bueno bonito y barato? No existe

8 Las ventajas de FASTA Mayor velocidad de computación
Menor consumo de memoria Mayor sensibilidad = menos FN Mayor selectividad = menos FP selectividad = especificidad Las ventajas de FASTA

9 El algoritmo FASTA

10 Etapa nº 1: Identidad

11 2 for proteins = 400 k-tuples
A partir de una secuencia problema se obtienen todos los k-tuplos posibles mediante el método de la ventana deslizante. Se comparan con los de las secuencias de la BD. Las regiones idénticas aparecen como una diagonal. Secuencia problema Secuencia de la BD Se agrupan las diagonales que estén a una cierta distancia una de otra y, para cada secuencia de la BD se localizan las 10 regiones con más densidad de k-tuplos idénticos. 6 for DNA = 4096 k-tuples IDENTIDAD 2 for proteins = 400 k-tuples Etapa nº 1: Localizar k-tuplos idénticos (top ten)

12 Etapa nº 2: Similitud (limitada al top ten)

13 Se puntúan los top ten (init1)
Las 10 regiones con mayor densidad de k-tuplos idénticos seleccionadas en la etapa anterior se vuelven a puntuar, esta vez utilizando una matriz de sustitución. Esta puntuación es la variable init1. Se identifican las subregiones que obtienen una mayor puntuación (las denominadas regiones iniciales). La región inicial con mayor valor init1 aparece marcada con un asterisco. SIMILITUD Se puntúan los top ten (init1)

14 Etapa nº 3: Unión de regiones iniciales (con huecos)

15 Puntuación initn y ranking de secuencias
FASTA intenta unir las regiones iniciales cuya puntuación supera un determinado cutoff. Se vuelven a puntuar las regiones unidas penalizando los huecos creados. Esta puntuación se denomina initn y permite hacer un ranking con las secuencias de la BD. Las secuencias que superen cierto umbral de puntuación initn pasan a la cuarta etapa Puntuación initn y ranking de secuencias

16 Etapa nº 4: Programación dinámica “bandeada”

17 Etapa nº 4: Alineamiento óptimo “bandeado” (opt)
Se utiliza un algoritmo de PD modificado (SW bandeado) para alinear la secuencia problema con la secuencia de la BD. El alineamiento se limita a una estrecha banda centrada en el segmento init1 y que engloba a las diagonales de mayor puntuación. La puntuación de este alineamiento es el parámetro opt, con el que se hace un ranking de alineamientos. También se determina su significación estadística (E-value). Etapa nº 4: Alineamiento óptimo “bandeado” (opt)

18 Las cuatro etapas de FASTA
Etapa nº 1 SIMILITUD IDENTIDAD Etapa nº 2 Los 10 mejores init1 UNIÓN (gaps) Etapa nº 3 initn Etapa nº 4 opt + E-value Resultado Operación PD bandeada Las cuatro etapas de FASTA

19

20 Variantes del programa FASTA

21

22

23 BLAST1 J. Mol. Biol. (1990),

24 Aplicaciones de BLAST

25 1.- Procesamiento previo de la secuencia problema

26 Mediante el método de la “ventana deslizante” se descompone la secuencia problema en “palabras”. El parámetro W (word size) determina el número de caracteres de las palabras. Habitualmente, para proteínas W = 3 y para ADN W = 11 Al aumentar W se gana velocidad a costa de perder sensibilidad Se descompone la secuencia problema en “palabras”

27 A cada palabra se le asocian “vecinas” (neighbors)
Se puntúa cada palabra aplicando una matriz de sustitución. Sólo se tendrán en cuenta las palabras cuya puntuación supere un valor T. Al aumentar T se gana velocidad a costa de perder sensibilidad A cada palabra se le asocian “vecinas” (neighbors)

28 Resultado de la primera etapa de BLAST
Con cada palabra se elabora una lista de “palabras parecidas” Resultado de la primera etapa de BLAST

29 2.- Se buscan coincidencias en las secuencias de la BD

30 Coincidencias (word hits) entre dos secuencias

31 Efecto de los parámetros W (word size) y T (threshold)
Un valor de W pequeño aumenta la sensibilidad pero disminuye la velocidad. Un valor de T elevado disminuye la sensibilidad (se reduce le número de “hits” y se puede perder algún alineamiento significativo) pero aumenta la velocidad. Una selección adecuada de W, T y la matriz de puntuación permite controlar de manera eficaz la sensibilidad y la rapidez del algoritmo Efecto de los parámetros W (word size) y T (threshold)

32 Etapa nº 3: extensión de las “coincidencias” (hits)
BLAST1 intenta extender el alineamiento a ambos lados de cada coincidencia (sin dejar huecos), utilizando una variante del algoritmo de Smith-Waterman. Etapa nº 3: extensión de las “coincidencias” (hits)

33 ¿Cuándo se detiene la extensión? → el parámetro X
Caída (X) = 5 (se para y retrocede hasta el valor máximo) Máximo = 9 Caída (X) = 2 (sigue) ¿Cuándo se detiene la extensión? → el parámetro X

34 Selección de los HSP (high scoring pairs)

35 Etapa nº 4: ranking de HSP (en función del valor E)

36 El valor E

37 BLAST2 Nucleic Acids Res. 25: (1997)

38 Etapa nº 3: algoritmo de la “doble coincidencia”
BLAST-2 utiliza el algoritmo de la doble coincidencia (two-hit algorithm): una palabra sólo se extiende (sin huecos) si existe otra en la misma diagonal a una distancia menor que A. El valor del parámetro A lo establece el usuario. Esta extensión genera una serie de alineamientos con una puntuación elevada (HSP, high scoring pairs) Etapa nº 3: algoritmo de la “doble coincidencia”

39 Se reduce T para compensar la menor sensibilidad
Este requisito reduce la sensibilidad del método (se extienden menos palabras). Esta circunstancia se puede compensar disminuyendo el parámetro T (el umbral de puntuación que se utiliza en la primera etapa para generar la lista de “palabras parecidas”). + (T = 13) • (T = 11) Se reduce T para compensar la menor sensibilidad

40 Se hace una extensión con huecos en los mejores HSP

41 ¿Dónde empieza el alineamiento con huecos?
Subsecuencia del HSP de 11 caracteres con la máxima puntuación Residuo central de Alanina donde comienza, en ambas direcciones, el alineamiento local con huecos ¿Dónde empieza el alineamiento con huecos?

42 ¿Dónde acaba el alineamiento con huecos?
El alineamiento local con huecos se lleva a cabo en ambas direcciones siempre y cuando la máxima puntuación alcanzada no se reduzca en un valor superior a Xg. ¿Dónde acaba el alineamiento con huecos?

43 Los resultados se ordenan en función del valor E
Los alineamientos se muestran en función del valor E (ordenados de menor a mayor). El valor E indica el número de veces que uno esperaría encontrar por puro azar un alineamiento con una puntuación igual o mayor en una BD de igual tamaño y composición. Los resultados se ordenan en función del valor E

44 NCBI-BLAST

45 WU-BLAST