Alineamiento múltiple de seqüències

Un alineament múltiple de seqüències (Multiple sequence alignment MSA, per les seues sigles en anglés) és un alineament de tres o més seqüències biològiques, generalment proteïnas, ADN o ARN. En general, s'assumix que el conjunt de seqüències de consulta que s'ingressa com a entrada (conjunt problema) tenen una relació evolutiva per la qual compartixen un linaje i descendixen d'un ancestro comú. De el MSA resultant, es pot inferir la homologia, i pot portar-se a terme l'anàlisis filogenético per a evaluar els orígens evolutius compartits per les seqüències. Les representacions visuals del alineament ilustren mutacions tals com mutacions puntuals (un sol canvi d'aminoàcits o nucleòtits) que apareixen com a diferents caràcters en una sola columna del alineamiento, i les insercions o supressions de fragments (o indels), que apareixen com a buits en una o vàries de les seqüències en l'alliniació. El alineament múltiple de seqüències a sovint s'utilisa per a evaluar la conservació dels dominis proteics, les estructures terciarias i secundàries, i inclús aminoàcits o nucleòtits individuals.

Alineament múltiple de 27 seqüències de la proteïna hemaglutinina de la grip aviaria, coloreado segons la conservació de residus (més obscur quanta major conservació, dalt) i les seues propietats químiques (avall).

Els alineamientos múltiples de seqüències també es referixen al procés d'alinear-les com un conjunt de seqüències. Com pot ser difícil alinear a mà tres o més seqüències de llongitut biològicament rellevant, i casi sempre consumix molt temps, s'utilisen algoritmes computacionals per a produir i analisar els alineamientos. Els MSA requerixen metodologia més sofisticades que els alineament de parells perque són computacionalment més complexos de produir. La major part dels programes de alineament múltiple de seqüències usen métodos heurístics en lloc d'optimisació global, perque identificar el alineament òptim entre més d'unes poques seqüències de llongitut moderada és prohibitivamente costós computacionalment.

Programació dinàmica i complexitat computacional

El método més directe per a produir alineamientos múltiples de seqüències utilisa la tècnica de programació dinàmica per a identificar la solució de alineament globalment òptima. Per a les proteïnes, este método supon normalment dos conjunts de paràmetros: una penalisació per gap (o buit) i una matriu de substitució que assigna puntuacions o provabilitats al alineament de cada possible parell d'aminoàcits basades en la similitut de les propietats químiques dels mateixos o en la provabilitat evolutiva de la mutació. Per a seqüències de nucleòtits pot usar-se una matriu de substitució, pero ya que solament hi ha quatre caràcters estàndar possibles per seqüència, i que els nucleòtits individuals no diferixen molt en la seua provabilitat de substitució, els paràmetros per a seqüències de ADN i ARN consistixen, normalment, en una penalisació per gap, una puntuació positiva per a coincidències de caràcters, i una puntuació negativa per a desigualtats.

Per a n seqüències individuals, el método requerix construir l'equivalent n-dimensional de la matriu formada en el alineament estàndar de parells de seqüències de la programació dinàmica. D'esta forma, l'espai de busca s'incrementa exponencialment conforme s'incrementa n, depenent també fortament de la llongitut de la seqüència. Trobar d'esta forma l'òptim global per a n seqüències ha mostrat ser un problema NP-complet. Els métodos per a reduir l'espai de busca efectuant inicialment alineamientos de parells per mig de programació dinàmica sobre cada parell de seqüències en el conjunt problema, i buscant solament l'espai solució prop d'estos resultats (trobant de forma efectiva l'intersecció entre trayectòries locals en les afores immediates de cada solució òptima de alineament per parells) representen la tècnica de programació dinàmica més eficient. El método denominat "suma de parells" s'ha implementat en el software MSA, pero no és encara pràctic per a la majoria d'aplicacions de alineament múltiple de seqüències que requerixen el alineament simultàneu de dotzenes (i encara de varis centenars) de seqüències. Els métodos de programació dinàmica solament s'usen ara quan es necessita un alineament de molt alta calitat entre un chicotet número de seqüències, aixina com benchmark estàndar en l'evaluació de noves o millorades tècniques heurístiques.

Construcció progressiva del alineament

Un método per a realisar una busca heurística del alineament és la tècnica progressiva (també conegut com a método jeràrquic o d'arbre) que construïx un alineament múltiple final realisant primer una série de alineamientos de parells sobre seqüències successivament menys emparentades. Tals métodos comencen alineant en primer lloc les dos seqüències més cercanamente relacionades, per a seguir alineant successivament la següent seqüència del conjunt problema més emparentada en el alineament produït en el pas previ. El parell inicial "més relacionat", o emparentat, es determina per mig d'un método eficient de categorisació (o clustering) tal com el neighbour-joining, basat en una simple busca heurística del conjunt problema en una ferramenta com FASTA. Les tècniques progressives, per tant, construïxen automàticament tant un arbre filogenético com un alineamiento.

Una llimitació important dels métodos progressius és la seua forta dependència de l'assignació inicial del parentesc entre les seqüències, aixina com de la calitat del alineament inicial. D'esta manera, els métodos són sensibles també a la distribució de les seqüències en el conjunt problema: el rendiment millora quan la quantificació de l'estructura del parentesc entre les seqüències problema compon un gradient relativament suau en lloc de trobar-se en categories distants. També es degrada significativament el rendiment quan totes les seqüències del conjunt estan prou lejanamente relacionades, ya que llavors són més provables les imprecisions en el alineament inicial. Els métodos progressius més moderns modifiquen la seua funció de puntuació en una funció de ponderació secundària que assigna individualment factors d'escala a membres del conjunt problema de forma no llineal, basada en la seua distància filogenético als seus veïns més pròxims. Una elecció juiciosa dels pesos pot ajudar en l'evaluació de les relacions i mitigar els efectes de alineamientos inicials relativament pobres en instants primerencs de la progressió.

Archiu:Capitales 15 90 ClustalW aln.gif

Primeres noranta posicions del alineament múltiple de seqüències de la proteïna ribosómica P0 (L10E) de varis organismes. Generat en ClustalW.

Els métodos de alineament progressiu són lo prou eficients com per a implementar-los a gran escala per a moltes seqüències, i s'eixecuten a sovint en servidors web públicament accessibles, per lo que els usuaris no necessiten instalar localment les aplicacions d'interés. Un método de alineament progressiu molt popular és la família Clustal, especialment la variant ponderada ClustalW, l'accés del qual es proporciona en un bon número de portals web, incloent GenomeNet, EBI i EMBNet [1] archivat en Wayback Machine.. Diferents portals o implementacions poden variar l'interfaç en l'usuari i fer accessibles a este diferents paràmetros. S'usa Clustal extensivamente en la construcció d'arbres filogenético i com input per a la predicció de l'estructura de proteïnes per mig de modelació per homologia.

Un atre método comú de alineament progressiu denominat T-Coffee és més llent que Clustal i els seus derivats, pero generalment produïx alineamientos més precisos per a conjunts de seqüències lejanamente emparentades. T-Coffee calcula alineamientos de parells combinant el alineament directe del parell en alineamientos indirectes que alineen cada seqüència del parell en una tercera. Usa l'eixida de Clustal aixina com un atre programa de alineament local, LALIGN, que troba regions múltiples de alineament local entre dos seqüències. Els alineamientos i l'arbre filogenético resultants s'usen com a guia per a produir nous i més precisos factors de ponderació.

ya que els métodos progressius són heurístics i, per lo tant, no garantisen la convergència a un òptim global, la calitat del alineament pot ser difícil d'evaluar, i la seua verdadera significació biològica pot ser obscura. Un molt recent método semiprogresivo que millora la calitat del alineament i que no utilisa una heurística "en pèrdues" al mateix temps que s'eixecuta en temps polinòmic s'ha implementat en el programa PSAlign [2] archivat en Wayback Machine..