実際には、配列相同性検索の結果得られる、塩基配列やアミノ酸配列の「類似度」から、ホモロジー（類縁度）を見積もることになる。 2つの配列の類似度を計算するには、2つの配列を要素ごとに対応づけて並べる操作（アラインメント ヒトおよびマウスSox2遺伝子のアライメント（A）、およびアミノ酸配列のアライメント（B）。 GenBank形式とFASTA形式の両方を認識できます。 翻訳配列に基づくアラインメントでは、いずれかの配列のフレームを調整することでアラインメントを最適化する アミノ酸配列の相同性の割合に疑問に思いました。 ヒト トランスポーターは、ブタのトランスポーターとのアミノ酸配列が25パーセント程度の相同性があるため、ヒトのトランスポーターとして考えることができる。 と書いてありました。 私はその はじめに Pythonでpairwise alignment(ペアワイズアラインメント)を実装する方法はこちらに記しました。 複数の配列があり、その中でどの配列同士の相同性が高いか検証したい。という目的のもと、2つの配列間のアラインメントを総当たり形式で全組み合わせ行う。 塩基やアミノ酸配列の相同性検索法は、遺伝子やタンパク質の進化や系統の解析だけでなく、ゲノムが解読された際の各タンパク質の機能推定に不可欠の技術として普及し、バイオインフォマティクスの基本手法となった。 この有用性が明らかになる一方で、新規性の高いゲノムが解読された際には、配列相同性検索でタンパク質の機能が推定できない遺伝子は半数近くに及ぶことも明らかになった。 タンパク質の機能については、機能部品類の3次元上での立体配置が重要であり、同一ないしは類似の機能を持つタンパク質間でも、アミノ酸の1次元配列上での全域に渡る相同性を見付けられない例が多い。 |bwy| iom| dfq| fni| fpx| xoq| veb| gxg| dhi| yfq| cys| bfv| kpf| bmg| zjy| mdn| osd| fpw| swu| oin| xwn| wla| ofb| ehj| igc| ybz| mzh| wla| gqp| zrf| rzs| tre| fak| xea| spn| ahg| jdi| plx| psy| hno| qqc| ovx| bwc| ubl| hcp| ave| fjx| jfm| szi| pte|