Alignement de séquences (2/2)
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- Marie-Agnès Dupuis
- il y a 7 ans
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1 Alignement de séquences (2/2) Observation à l aide de l outil graphique : le dotplot. Simple, visuel, Très informatif : Permet de repérer une similarité globale Permet de repérer des similarités locales Permet de repérer des répétitions Oui mais!!!! Pas de mesure quantitative de similarité D1
2 Alignement de séquences identité Insertion / Délétion substitution D2 Alignement : mise en correspondance de deux séquences Quantifier et localiser la similarité dans une paire de séquences Trouver la meilleure mise en correspondance des résidus qui conserve l ordre des séquences Utilisation de la méthode des scores Trouver le meilleur score
3 Alignement de séquences Calcul de score? Le score de l alignement est la somme des scores des événements élémentaires identité substitution Insertion / Délétion D3 Matrice de similarité Pénalités
4 Alignement de séquences Rappel sur les acides aminés. D4 B Aspartic Acid ou Glutamic Acid Z Glutamine ou Glutamic Acid X inconnu Proprités physico-chimiques diagramme Venn
5 Alignement de séquences Calcul de score : matrices de similarité Blosum 62 A R N D P W A G K M H C W A Total = 13 Matrices protéiques : BLOSUM (Henikoff & Henikoff, 1992) PAM (Dayhoff, 1969) Choix de la matrice? Il n existe pas de matrice idéale!!! Blosum62 semble être la plus générale. D5
6 Alignement des séquences Calcul de score : matrices de similarité Matrice d acides nucléiques : Matrice d ADN Mésappariement de 2 purines ou 2 pyrimidines D6
7 Alignement des séquences Calcul de score : matrices de similarité D7
8 Alignement de séquences Calcul de score : pénalité des indel Ouverture Extensions pénalités ouverture extension Ajustement des pénalités? augmenter le score en fonction de la longueur du «gap» : choisir une pénalité d ouverture > à la pénalité d extension, D8 faire en sorte de ne pas affecter le score en fonction de la longueur du «gap» : pénaliser juste l ouverture du «gap», très peu ou pas du tout l extension.
9 Alignement de séquences Calcul de score : exercices Calculer les scores pour chacun des alignements et selon les 2 matrices de similarité : BLOSUM62 et BLOSUM50 Blosum 62 D9 Blosum 50
10 Alignement de séquences On distingue différents types d alignements : L alignement par paires : alignement global, alignement sur la totalité de la longueur de deux séquences nécessité d ajout d indel dans l une des séquences Algorithme de Needleman-Wunsch alignement local, identification de régions de forte homologie alignement sur les régions conservées seulement Algorithme de Smith-Waterman D10 L alignement multiple Alignement global entre plus de 2 séquences.
11 Alignement de séquences Construire des alignements de séquence? Calcul informatique (1) : approche exhaustive (naïve) o les différentes solutions alternatives d alignement possibles sont proposées, o Les scores sont calculés pour chacune de ces alternatives, o Est conservé le meilleur alignement, càd celui qui a le score le plus élevé. D11 Simple, mais temps de calcul bien trop élevé Op. x n n!!!!! Estimation du temps de calcul : alignement de 2 séquences de longueur n=20, temps de calcul (1 itération Op.=0,1 s) 300 millions d années.
12 Alignement de séquences Construire des alignements de séquence? Calcul informatique (2) : approche dynamique o Optimiser le score pour chaque paire de résidus (m*n paires), o Le meilleur score est la somme des meilleurs scores de chaque paire. D12 Exact, rapide [temps de calcul Op. x(m*n)], mais gourmand en mémoire!!!!! Estimation du temps de calcul : alignement de 2 séquences de longueur n=20, temps de calcul (1 itération Op.=0,1ms) 40 s.
13 Alignement de séquences Construire des alignements de séquence? Programmation dynamique : Alignement global de Needlemann & Wunsch (1970) Etape 1 : Construction de la matrice de comparaison. Matrice(m,n) Etape 2 : Transformation de la matrice par addition des scores. D13
14 Alignement de séquences Construire des alignements de séquence? Programmation dynamique : Alignement global de Needlemann & Wunsch (1970) Matrice initiale : Avec : S(i,j) : score dans la case (i,j)de la matrice transformée. i j Etape 2 : Transformation de la matrice par addition des scores : o Initialisation de (m,0) et (0,n) o Addition des scores : Démonstration : construction de la matrice transformée D14 se(i,j) : score élémentaire de la case d indice i et j de la matrice initiale. + y x
15 Alignement de séquences Construire des alignements de séquence? Programmation dynamique : Alignement global de Needlemann & Wunsch (1970) Matrice initiale : Avec : S(i,j) : score dans la case (i,j)de la matrice transformée. i j Etape 2 : Transformation de la matrice par addition des scores : o Initialisation de (m,0) et (0,n) o Addition des scores : Démonstration : construction de la matrice transformée D15 se(i,j) : score élémentaire de la case d indice i et j de la matrice initiale. + y x
16 Alignement de séquences Construire des alignements de séquence? Programmation dynamique : Alignement global de Needlemann & Wunsch (1970) Etape 2 : Transformation de la matrice par addition des scores : o Initialisation de (m,0) et (0,n) o Addition des scores : Matrice transformée intermédiaire : Matrice transformée finale : D16 Processus ascendant
17 Alignement de séquences Construire des alignements de séquence? Programmation dynamique : Alignement global de Needlemann & Wunsch (1970) Etape 3 : Chemin des scores maxima i j D17 Processus descendant i j
18 Alignement de séquences Construire des alignements de séquence? Programmation dynamique : Alignement global de Needlemann & Wunsch (1970) Les deux séquences présentent une similarité que l alignement global ne révèle pas!!!!! Alignement local de Smith-Waterman (1981) D18
19 Alignement de séquences Construire des alignements de séquence? Programmation dynamique : Alignement local de Smith-Waterman (1981) Dans le cas de l alignement local : N importe quelle cellule de la matrice de comparaison peut être prise comme point de départ pour le calcul des scores sommes. Tout score somme qui devient négatif stoppe la progression du calcul. Cette nouvelle case peut être initialisée à 0 et constituer un nouveau point de départ. D19
20 Alignement de séquences Un outil d alignement : Align. Choix de la méthode : «needle» (global) Needleman-Wunsch «water» (local) Smith-Waterman D20
21 Alignement de séquences Un outil d alignement : Align. Etape 1 : Entrée des deux séquences à analyser D21 Etape 2 : Choix :. des penalités et. de la matrice de similarité. Etape 3 : Exécution.
22 Alignement de séquences Un outil d alignement : Align. Des Résultats : Identité : Proportion des paires de résidus identiques entre les deux séquences alignées (exprimée en %) Similarité : Mesure de la ressemblance entre les deux séquences alignées. Le degré de similitude entre les deux séquences est quantifié par un score basé sur le % de similarité (% d identité + % de substitutions conservatives). Score : Somme des scores des événements élémentaires. D22
23 Recherche de similitudes dans une base de séquences (base de données)??? Pourquoi? Savoir si ma séquence ressemble à d autres séquences déjà connues, Trouver toutes les séquences d une même famille, Rechercher toutes les séquences qui contiennent un motif donné. D23
24 Recherche de similitudes dans une base de séquences (base de données)??? Méthodes? Recherche à grande échelle (bases de données contenant des 10zaines de milliers de séquences) pas raisonnable d utiliser des programmes classiques d alignement D24 Utilisation d heuristiques : BLAST & FASTA Basic Local Alignment Search Tool (Altschul et al, 1990) Méthodes approximatives basées sur une idée de filtrage.
25 D25 BLAST : Basic Local Aligment Search Tool : Recherche de régions de similarité locales. L algorithme BLAST : Étape 1 : création d une liste de tous les fragments (mots) de taille k (avec k petit: 11 pour les acides nucléiques, 2 ou 3 pour les protéines) trouvés dans la séquence requête et qui obtiennent un score > à un seuil donné. Etape 2 : construction d un automate fini déterministe pour retrouver les positions de tous les mots dans toutes les séquences de la banque de données. A partir de ces positions, BLAST essaie d étendre l alignement local tant que le score reste au dessus d un seuil donné. Toutes ces positions dans les séquences de la banque permettent ainsi de construire la liste des segments les plus similaires ou HSP (High Scoring Segment Pairs). Étape 3 : ordonner les alignements locaux, appelés MSP (Maximal-scoring Segment Pairs) en fonction de leur score maximun.
26 Étape 1 : Création d une liste de tous les fragments (mots) de taille k trouvés avec un score > seuil Etape 2 : Construction d un automate retrouver les positions dans séquences de la BD. Extension de l alignement local score reste au dessus d un seuil donné =>construction de la liste des HSP, D26 Etape 3 : Construction de la liste de MSP (HSP à score maximal)
27 BLAST : Basic Local Aligment Search Tool : Recherche de régions de similarité locales. Evaluer les résultats de BLAST : les indicateurs Le score brute : est la somme des scores des MSP qui composent cet alignement. Le score modifié : scores bruts convertis du logarithme (utilisés pour la création de la matrice de scores) au logarithme à base 2. Cela permet de comparer les scores obtenus entre différents alignements. La E-value : donne les informations sur la significativité d un alignement donné. La E-value d un alignement indique le nombre d alignements que l on s attendrait à trouver dans les banques avec un score supérieur ou égal au score qu obtiendrait la séquence requête contre une banque de données aléatoire (probabilité d'observer au hasard ce score à travers la banque de séquences considérée). Plus la E-value est faible, plus l'alignement est significatif. D27
28 BLAST : Basic Local Aligment Search Tool : Recherche de régions de similarité locales. Evaluer les résultats de BLAST : les indicateurs D28
29 Implémentation de l algorithme BLAST : NCBI BLAST & WU-BLAST? NCBI BLAST & WU-BLAST : Utilisables en tant que serveurs Web ou paquetage logiciel téléchargeable. NCBI BLAST : disponible sur le serveur du NCBI. Pour les versions les plus récentes : profit du développement de méthodes permettant de comparer les profils de séquences multiples. WU-BLAST : version alternative développée et maintenue à partir de la version NCBI Interrogation de bases de données protéines. D29
30 BLAST : Basic Local Aligment Search Tool : Recherche de régions de similarité locales. Les différents programmes BLAST : blastp : séquence requête protéique contre banque de données de séquences protéiques. blastn : séquence requête nucléique contre banque de données de séquences nucléiques. blastx : séquence requête nucléique traduite dans les six phases de lecture contre banque de données de séquences protéiques. tblastn : séquence requête protéique contre banque de données de séquences nucléiques dynamiquement traduite dans les six phases de lecture. tblastx : séquence requête nucléiques traduite dans les six phases de lecture contre banque de données de séquences nucléiques dynamiquement traduites suivant les six phases de lecture. D30
31 BLAST : Basic Local Aligment Search Tool : Recherche de régions de similarité locales. Les différents programmes BLAST : D31
32 Choisir l espèce étudiée : Choisir le programme : Choisir la base de données : D32
33 Entrer la séquence requête : Ajuster la sélection de la base de données : Optimisez les contraintes de sélection : D33
34 Réglez les paramètres de votre recherche : D34
35 Les résultats!! D35
36 D36
37 D37
38 D38
39 D39
40 D40
41 D41
42 D42
43 D43
44 D44
45 D45
46 D46
47 D47
48 D48
49 D49
50 Alignement multiple de séquences? CLUSTALL : Algorithme de type progressif. Composé de trois étapes : D50 Alignement par paires A B C D Calcul d un arbre de guidage Alignement progressif. A B C D A B C D Matrice de similarité B D Arbre de A guidage C similarité
51 Alignement multiple de séquences? CLUSTALL : Algorithme de type progressif. Composé de trois étapes : Calcul d un arbre de guidage Alignement progressif. B D Arbre de guidage A C similarité D51 B D Alignement des paires les plus similaires Gaps pour optimiser l alignement A C B D A C Nouveaux gaps pour optimiser L alignement (BD) avec (AC)
52 D52
53 D53
54 Merci de votre attention!!!!!!!! D54
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