b"\n_START_ARTICLE_\nDopasowanie sekwencji\n_START_SECTION_\nSposoby przedstawienia\n_START_PARAGRAPH_\nDopasowania s\xc4\x85 cz\xc4\x99sto prezentowane zar\xc3\xb3wno graficznie, jak i w formacie tekstowym. W prawie wszystkich sposobach przedstawienia dopasowa\xc5\x84 sekwencje zapisywane s\xc4\x85 w wierszach, u\xc5\x82o\xc5\xbconych tak \xc5\xbce dopasowane reszty tworz\xc4\x85 kolejne kolumny. W formatach tekstowych, dopasowane kolumny, zawieraj\xc4\x85ce identyczne lub podobne symbole (reszty) s\xc4\x85 oznaczone znaczkami okre\xc5\x9blaj\xc4\x85cymi stopie\xc5\x84 konserwatywno\xc5\x9bci. Jak na powy\xc5\xbcszym obrazku gwiazdka (ewentualnie pionowa linia \xe2\x80\x9eI\xe2\x80\x9d) s\xc4\x85 u\xc5\xbcywane, aby zaznaczy\xc4\x87 identyczno\xc5\x9b\xc4\x87 pomi\xc4\x99dzy dwiema sekwencjami w danej pozycji; rzadziej u\xc5\xbcywane symbole to dwukropek na oznaczenie konserwatywnych substytucji i kropka dla podstawie\xc5\x84 semikonserwatywnych. Wiele program\xc3\xb3w wizualizuj\xc4\x85cych sekwencje u\xc5\xbcywaj\xc4\x85 kolor\xc3\xb3w stosownie do w\xc5\x82a\xc5\x9bciwo\xc5\x9bci poszczeg\xc3\xb3lnych element\xc3\xb3w sekwencji. W przypadku DNA i RNA sprowadza si\xc4\x99 to do przypisania ka\xc5\xbcdemu nukleotydowi innego koloru. W dopasowaniach sekwencji bia\xc5\x82ek, jak na rycinie powy\xc5\xbcej, kolory s\xc4\x85 cz\xc4\x99sto u\xc5\xbcyte do oznaczenia w\xc5\x82a\xc5\x9bciwo\xc5\x9bci aminokwas\xc3\xb3w, u\xc5\x82atwiaj\xc4\x85c ocen\xc4\x99 konserwatywno\xc5\x9bci danego podstawienia. W przypadku dopasowania wielu sekwencji, ostatni wiersz stanowi cz\xc4\x99sto sekwencj\xc4\x99 konsensusow\xc4\x85; sekwencja konsensusowa jest r\xc3\xb3wnie\xc5\xbc cz\xc4\x99sto przedstawiona graficznie w postaci logo sekwencyjnego,w kt\xc3\xb3rym rozmiar ka\xc5\xbcdego nukleotydu lub oznaczenia literowego aminokwasu odpowiadaj\xc4\x85 stopniowi jego zakonserwowania._NEWLINE_Dopasowania sekwencji mog\xc4\x85 by\xc4\x87 przechowywane w r\xc3\xb3\xc5\xbcnorodnych plikach w formacie tekstowym, z kt\xc3\xb3rych wiele zosta\xc5\x82o rozwini\xc4\x99tych w po\xc5\x82\xc4\x85czeniu z konkretnym programem do dopasowa\xc5\x84.\n_START_SECTION_\nDopasowania globalne i lokalne\n_START_PARAGRAPH_\nDopasowania globalne, obejmuj\xc4\x85ce pe\xc5\x82ny zakres wszystkich sekwencji, s\xc4\x85 najbardziej u\xc5\xbcyteczne, gdy zestawiane sekwencje s\xc4\x85 podobne i o zbli\xc5\xbconych rozmiarach. (Co nie znaczy jednak, \xc5\xbce dopasowania globalne nie mog\xc4\x85 ko\xc5\x84czy\xc4\x87 si\xc4\x99 przerwami). Og\xc3\xb3lna technika dopasowania globalnego jest znana jako algorytm Needlemana-Wunscha i jest oparta na programowaniu dynamicznym. Dopasowania lokalne s\xc4\x85 bardziej przydatne dla sekwencji nie wykazuj\xc4\x85cych w ca\xc5\x82o\xc5\x9bci wi\xc4\x99kszego podobie\xc5\x84stwa, co do kt\xc3\xb3rych istnieje przypuszczenie, \xc5\xbce zawieraj\xc4\x85 podobne podsekwencje czy motywy. Algorytm Smitha-Watermana jest og\xc3\xb3ln\xc4\x85 technik\xc4\x85 dopasowania lokalnego, opart\xc4\x85 na programowaniu dynamicznym. W przypadku sekwencji dostatecznie podobnych, rezultaty dopasowa\xc5\x84 globalnego i lokalnego s\xc4\x85 takie same._NEWLINE_Metody mieszane, znane jako semiglobalne, staraj\xc4\x85 si\xc4\x99 znale\xc5\xba\xc4\x87 najlepsze mo\xc5\xbcliwe dopasowanie obejmuj\xc4\x85ce pocz\xc4\x85tek i koniec jednej lub drugiej z sekwencji. Mog\xc4\x85 one by\xc4\x87 szczeg\xc3\xb3lnie u\xc5\xbcyteczne, gdy cze\xc5\x9b\xc4\x87 3' ko\xc5\x84cowa jednej sekwencji zachodzi na cz\xc4\x99\xc5\x9b\xc4\x87 5' ko\xc5\x84cow\xc4\x85 drugiej z sekwencji. W takim wypadku ani globalne, ani lokalne dopasowanie nie jest w pe\xc5\x82ni odpowiednie: metody globalne stara\xc5\x82oby si\xc4\x99 wymusi\xc4\x87 na dopasowaniu obj\xc4\x99cie rejonu poza obszarem pokrywania, podczas gdy dopasowania lokalne mog\xc5\x82oby nie w pe\xc5\x82ni pokrywa\xc4\x87 rejon pokrywania.\n_START_SECTION_\nDopasowanie par sekwencji\n_START_PARAGRAPH_\nMetody dopasowywania par sekwencji s\xc4\x85 u\xc5\xbcywane w celu znalezienia mo\xc5\xbcliwie najlepszych dopasowa\xc5\x84 lokalnych lub globalnych dw\xc3\xb3ch analizowanych sekwencji. Metody te mog\xc4\x85 by\xc4\x87 u\xc5\xbcyte do dopasowania jednocze\xc5\x9bnie tylko dw\xc3\xb3ch sekwencji, ale ich obliczanie jest efektywne i s\xc4\x85 one cz\xc4\x99sto u\xc5\xbcywane, gdy nie jest potrzebna wysoka precyzja (np. w czasie szukania w bazie danych sekwencji o znacznej homologii wzgl\xc4\x99dem naszej sekwencji. Trzy g\xc5\x82\xc3\xb3wne metody tworzenia dopasowa\xc5\x84 par sekwencji to metody dot-matrix, programowanie dynamiczne i metody \xe2\x80\x9ek\xe2\x80\x9d - krotek (metody oparte na s\xc5\x82owach);. Metody dopasowywania wielu sekwencji mog\xc4\x85 zosta\xc4\x87 tak\xc5\xbce zastosowane do dopasowa\xc5\x84 par. Chocia\xc5\xbc ka\xc5\xbcda z metod ma swoje s\xc5\x82abe i mocne strony, wszystkie trzy metody dopasowa\xc5\x84 par sekwencji maj\xc4\x85 trudno\xc5\x9bci z silnie repetytywnymi sekwencjami o niskiej ilo\xc5\x9bci informacji \xe2\x80\x93 szczeg\xc3\xb3lnie gdy ilo\xc5\x9b\xc4\x87 powt\xc3\xb3rze\xc5\x84 w obu sekwencjach jest r\xc3\xb3\xc5\xbcna. Jednym ze sposob\xc3\xb3w wyra\xc5\xbcania ilo\xc5\x9bciowego u\xc5\xbcyteczno\xc5\x9bci danego dopasowania pary sekwencji jest 'maximum unique match', czyli najd\xc5\x82u\xc5\xbcsza podsekwencja, kt\xc3\xb3ra wyst\xc4\x99puje w obu dopasowywanych sekwencji. D\xc5\x82u\xc5\xbcsze zazwyczaj odzwierciedlaj\xc4\x85 bli\xc5\xbcsze pokrewie\xc5\x84stwo.\n_START_SECTION_\nMetody dot-matrix\n_START_PARAGRAPH_\nDot-matrix, dostarczaj\xc4\x85ca rodzin\xc4\x99 dopasowa\xc5\x84 dla poszczeg\xc3\xb3lnych rejon\xc3\xb3w sekwencji, jest prostym podej\xc5\x9bciem jako\xc5\x9bciowym, jednak analiza wynik\xc3\xb3w na du\xc5\xbc\xc4\x85 skal\xc4\x99 jest czasoch\xc5\x82onna. Pewne cechy sekwencji \xe2\x80\x93 insercje, delecje, powt\xc3\xb3rzenia proste czy odwr\xc3\xb3cone \xe2\x80\x93 s\xc4\x85 \xc5\x82atwo dostrzegalne na graficznej wizualizacji dot-matrix. Konstruuj\xc4\x85c tak\xc4\x85 wizualizacj\xc4\x99 zapisujemy nasze dwie sekwencje, odpowiednio, w pierwszym wierszu i pierwszej kolumnie dwuwymiarowej macierzy. W miejscu odpowiadaj\xc4\x85cym identycznym/podobnym pozycjom w obu sekwencjach stawiana jest kropka. Niekt\xc3\xb3re implementacje r\xc3\xb3\xc5\xbcnicuj\xc4\x85 rozmiar lub intensywno\xc5\x9b\xc4\x87 kropki w zale\xc5\xbcno\xc5\x9bci od stopnia podobie\xc5\x84stwa w odpowiednich pozycjach, przez co mo\xc5\xbcna odr\xc3\xb3\xc5\xbcni\xc4\x87 substytucje mniej i bardziej konserwatywne. W przypadku bardzo zbli\xc5\xbconych sekwencji na takiej macierzy kropki uk\xc5\x82adaj\xc4\x85 si\xc4\x99 w pojedyncz\xc4\x85 lini\xc4\x99 wzd\xc5\x82u\xc5\xbc g\xc5\x82\xc3\xb3wnej przek\xc4\x85tnej._NEWLINE_Macierze takie mog\xc4\x85 zosta\xc4\x87 u\xc5\xbcyte do oszacowania powtarzalno\xc5\x9bci pojedynczej sekwencji. w\xc3\xb3wczas ta sama sekwencja jest zapisana w pierwszym wierszu/kolumnie, a rejony o znacznym podobie\xc5\x84stwie utworz\xc4\x85 linie poza g\xc5\x82\xc3\xb3wn\xc4\x85 przek\xc4\x85tn\xc4\x85. Z tak\xc4\x85 sytuacj\xc4\x85 mamy do czynienia, gdy bia\xc5\x82ko sk\xc5\x82ada si\xc4\x99 z wielu podobnych domen strukturalnych.\n_START_SECTION_\nProgramowanie dynamiczne\n_START_PARAGRAPH_\nTechnika programowania dynamicznego mo\xc5\xbce by\xc4\x87 zastosowana do dopasowa\xc5\x84 globalnych przez algorytm Needlemana-Wunscha, oraz dopasowa\xc5\x84 lokalnych przez algorytm Smitha-Watermana. Typowo, dopasowania bia\xc5\x82ek wykorzystuj\xc4\x85 macierz substytucji, zawieraj\xc4\x85c\xc4\x85 wk\xc5\x82ad identycznych aminokwas\xc3\xb3w i r\xc3\xb3\xc5\xbcnych substytucji do warto\xc5\x9bci dopasowania, oraz kary za przerwy, tj. zestawienie aminokwasu w jednej z sekwencji z przerw\xc4\x85 w drugiej. Dopasowania DNA i RNA mog\xc4\x85 wykorzystywa\xc4\x87 macierz warto\xc5\x9bci, ale cz\xc4\x99sto po prostu przypisana jest dodatnia warto\xc5\x9b\xc4\x87 dopasowaniom, ujemna niedopasowaniom, podobnie przewidziana jest kara za przerwy._NEWLINE_Programowanie dynamiczne mo\xc5\xbce by\xc4\x87 u\xc5\xbcyteczne przy dopasowywaniu sekwencji nukleotydowej do sekwencji bia\xc5\x82ka, zadanie to jest utrudnione przez mo\xc5\xbcliwe mutacje powoduj\xc4\x85ce zmian\xc4\x99 ramki odczytu (insercje lub delecje). Metody framesearch tworz\xc4\x85 seri\xc4\x99 dopasowa\xc5\x84 globalnych lub lokalnych par sekwencji \xe2\x80\x93 sekwencji nukleotydowej dostarczonej w zapytaniu i przeszukiwanego zestawu sekwencji bia\xc5\x82ek, lub vice versa. Chocia\xc5\xbc metoda ta jest bardzo powolna, jest u\xc5\xbcyteczna w przypadku sekwencji zawieraj\xc4\x85cych wiele indeli, kt\xc3\xb3re mo\xc5\xbce by\xc4\x87 bardzo trudno dopasowa\xc4\x87 przy u\xc5\xbcyciu bardziej efektywnych metod heurystycznych. W praktyce metoda ta wymaga znacznej mocy obliczeniowej lub systemu, kt\xc3\xb3rego architektura jest ukierunkowana na programowanie dynamiczne."