Який найкращий метод вирівнювання кількох послідовностей?

Найбільш поширений підхід до вирівнювання кількох послідовностей використовує евристичний пошук, відомий як прогресивна техніка (також відомий як ієрархічний або деревний метод), розроблений Да-Фей Феном і Дуліттлом у 1987 році.

Два підходи до множинного вирівнювання послідовностей (MSA) включають прогресивні та ітераційні MSA. Як випливає з назви, прогресивний MSA починається з однієї послідовності та поступово вирівнює інші, тоді як ітеративний MSA перебудовує послідовності під час кількох ітерацій процесу.

Clustal Омега це швидкий, точний елайнер, який підходить для вирівнювання будь-якого розміру. Він використовує напрямні дерева mBed і парний алгоритм на основі HMM, який покращує чутливість і якість вирівнювання.

Швидкість і точність MUSCLE порівнюються з T-Coffee, MAFFT і CLUSTALW на чотирьох тестових наборах еталонних вирівнювань: BAliBASE, SABmark, SMART і новому тесті PREFAB. MUSCLE досягає найвищого або найвищого рівня точності в кожному з цих сетів.

КОБАЛЬТОВИЙ це інструмент вирівнювання кількох послідовностей, який знаходить колекцію попарних обмежень, отриманих із бази даних збережених доменів, бази даних білкових мотивів і подібності послідовностей, використовуючи RPS-BLAST, BLASTP і PHI-BLAST. Попарні обмеження потім включаються в прогресивне множинне вирівнювання.

Оптимальним вирівнюванням двох білкових послідовностей є вирівнювання, яке максимізує суму парних балів мінус будь-який штраф за введені прогалини. Проблема полягає в тому, щоб знайти ефективний спосіб розташування траси, яка задовольняє ці умови.