Мотив (молекулярная биология)
Характерными примерами регуляции транскрипции, осуществляемой с помощью белка, распознающего специальный мотив, являются:Одними из наиболее известных примеров регуляции трансляции при помощи мотив-распознающих регуляторов являются:Сила взаимодействия белка или РНК с ДНК мотивом зависит в первую очередь от последовательности данного мотива. Различают «сильные» мотивы, дающие сильное взаимодействие с белком или РНК и «слабые» мотивы, с которыми взаимодействие слабее. Практически всегда удаётся получить так называемую «консенсусную последовательность» («консенсус»), то есть такую последовательность, в каждой позиции которой стоит буква, наиболее часто встречающаяся в соответствующей позиции во последовательностях мотивов из разных организмов. Консенсусная последовательность принимается за самую сильную, каковой она почти всегда и является. Более слабые мотивы получаются из неё с помощью небольшого (чаще всего 1—3) числа замен.
Мотив (молекулярная биология)
Изучение мотивов в ДНК стало возможным благодаря появлению в 1973 году процедуры секвенирования ДНК (определения последовательности нуклеотидов фрагмента ДНК). Первыми были определены последовательности "lac"-оператора и лямбда-оператора. Однако до появления более производительных методов секвенирования, количество последовательностей мотивов оставалось достаточно малым. К концу 1970-х годов появилось множество примеров мутантных последовательностей (сайтов), связывающих транскрипционные факторы и последовательностей с изменённой специфичностью. С увеличением количества последовательностей, стали развиваться и методы теоретического предсказания мотивов. В 1982 году была впервые сконструирована позиционно-весовая матрица (ПВМ) мотива сайта инициации трансляции. С помощью построенной ПВМ были предсказаны другие сайты инициации трансляции. Этот подход оказался достаточно мощным и до сих пор в разных формах применяется для поиска известных мотивов в геномах, а конкретные методы различаются только видом весовой функции. Однако подход, основанный на построении ПВМ на базе уже имеющихся последовательностей, не позволял находить принципиально новые мотивы, что является более сложной задачей. Первый алгоритм, решавший эту задачу, был предложен Галласом с коллегами в 1985 году. Этот алгоритм был основан на поиске общих слов в наборе последовательностей и давал большой процент ложноотрицательных результатов, однако он стал основой для целого семейства алгоритмов. Позднее были разработаны более точные вероятностные методы: алгоритм MEME, основанный на процедуре максимизации ожидания и алгоритм Gibbs Sampler, также основанный на процедуре максимизации ожидания. Оба метода оказались очень чувствительными и используются в настоящее время для предсказания мотивов в наборах последовательностей.