1-BIN-301, 2-AIN-501 Metódy v bioinformatike, ZS 2018/19

Úvod · Pravidlá · Termíny a zadania · Prednášky a poznámky · Facebook (oznamy a diskusie) (návod a pravidlá)
Zadania domácich úloh a články na journal club nájdete v časti Termíny a zadania.
Pozrite si ukážkové príklady na skúšku.
Rozpis skupín pre journal club je zverejnený.


CI03

Z MBI
Prejsť na: navigácia, hľadanie

Dynamické programovanie

Uvod do proteomiky

Gélová elektroforéza (gel electrophoresis) - uvedene pre zaujimavost, nerobili sme

  • Izolovanie jednotlivých proteínov, porovnávanie ich množstva.
  • Negatívne nabité proteíny migrujú v géli v elektrickom poli. Väčšie proteíny migrujú pomalšie, dochádza v oddeleniu do pruhov. Táto metóda sa používa aj na DNA a RNA. Pre proteíny možno tiež robiť 2D gél (podľa hmotnosti a náboja).
  • Bioinformatický problém: zisti, ktoré fliačiky na dvoch 2D géloch zodpovedajú tým istým proteínom.
  • Automatizovanejšia technológia: kvapalinová chromatografia (liquid chromatography) - separácia proteínov v tenkom stĺpci

Hmotnostná spektrometria (mass spectrometry)

  • Hmotnostná spektrometria meria pomer hmostnosť/náboj molekúl vo vzorke.
  • Používa sa na identifikáciu proteínov, napr. z 2D gélu.
  • Proteín nasekáme enzýmom trypsín (seká na [KR]{P}) na peptidy
  • Meriame hmostnosť kúskov, porovnáme s databázou proteínov.
  • Tandemová hmotnostná spektrometria (MS/MS) ďalej fragmentuje každý kúsok a dosiahne podrobnejšie spektrum, ktoré obsahuje viac informácie
    • v niektorých prípadoch vieme sekvenciu proteínu určiť priamo z MS/MS, bez databázy proteínov

Sekvenovanie proteinov pomocou MS/MS

Vsetky hmotnosti budeme povazovat za cele cisla

Vstup:

  • celková hmotnosť peptidu M,
  • hmotnosti aminokyselín a[1],...,a[20],
  • spektrum ako tabuľka f[0],...,f[M], ktorá hmotnosti m určí skóre f[m] podľa signálu v okolí príslušného bodu grafu

Označenie:

  • Uvažujme postupnosť aminokyselín x=x_{1}\dots x_{k}
  • Nech m(x)=\sum _{{j=1}}^{k}a[x_{j}] je hmotnosť x
  • Nech M_{P}(x)=\{m(x_{1}\dots x_{j})\mid j=1,\dots ,k\} sú hmotnosti prefixov x
  • Nech M_{S}(x)=\{m(x_{j}\dots x_{k})\mid j=1,\dots ,k\} sú hmotnosti sufixov x

Problém 1

Berme do uvahy len b-iony, ktore zodpovedaju hmotnosti prefixu

Výstup:

  • postupnosť aminokyselín x taká, že m(x)=M a \sum _{{m\in M_{P}(x)}}f[m] je maximálna možná
  • Chceme teda najst peptid, ktory maximalizuje sucet skore svojich prefixov

Riešenie

  • Dynamicke programovanie s podproblemom S[m] je skore najlepsieho prefixu s hmotnostou m
  • Rekurencia? Zlozitost? Je to polynomialny algoritmus? (Aky velky je vlastne vstup?)

Problém 2

Berme do uvahy aj y-iony, ktore meraju hmotnost sufixu, scitame skore prefixov a sufixov

Výstup:

  • postupnosť aminokyselín x taká, že m(x)=M a \sum _{{m\in M_{P}(x)}}f[m]+\sum _{{m\in M_{S}(x)}}f[m] je maximálna možná

Riešenie

  • pouzijeme upravenu skorovaciu tabulku g[m]=f[m]+f[M-m] a algoritmus pre problem 1

Problem tejto formulacie:

  • jeden signal sa moze ratat dvakrat, raz ako b-ion, raz ako y-ion, algoritmus ma tendenciu pridavat taketo artefakty

Problém 3

Ak hmotnost nejakeho prefixu a nejakeho sufixu su rovnake, zarataj ich skore iba raz (skore peptidu je skore mnoziny hmotnosti jeho prefixov a sufixov)

Výstup:

  • postupnosť aminokyselín x taká, že m(x)=M a \sum _{{m\in M_{P}(x)\cup M_{S}(x)}}f[m] je maximálna možná

Riesenie:

  • Ina formulacia: maximalizujeme \sum _{{m\in M_{p}(x)\cup M_{S}(x),m\leq M/2}}h[m]
  • h[m]=\left\{{\begin{array}{ll}f[m]+f[M-m]&{\mbox{ak }}m<M/2\\f[m]&{\mbox{ak }}m=M/2\end{array}}\right.
  • Definuj novy podproblem: S[p,s] je najlepsie skore, ktore moze dosiahnut prefix s hmotnostou p a sufix s hmotnostou s, kde 0<=p,s<=M/2,
  • Rekurencia

S[p,s]=\left\{{\begin{array}{ll}\max _{{i=1\dots 20}}S[p,s-a[i]]+h[s]&{\mbox{ak }}p<s\\\max _{{i=1\dots 20}}S[p-a[i],s]+h[p]&{\mbox{ak }}p>s\\\max _{{i=1\dots 20}}S[p-a[i],s]&{\mbox{ak }}p=s\\\end{array}}\right.

  • Ako ukoncime dynamicke programovanie? Zlozitost?
  • Zrychlenie: staci uvazovat s od p-w po p+w kde w je maximalna hmotnost aminokyseliny

Detekcia znamych proteinov pomocou MS (nerobili sme)

  • Predikcia spektra pre dany peptid, porovnanie s realnym spektrom, zlozite skorovacie schemy
  • Filtrovanie kandidatov na proteiny, ktore obsahuju peptidy s pozorovanou hmotnostou
  • Problem: mame danu databazu proteinov a cielovu hmotnost peptidu M, pozname hmotnost kazdej aminokyseliny. Najdite vsetky podretazce s hmotnostou M.
  • Databazu proteinov si vieme predstavit aj ako postupnost cisel - hmotnosti aminokyselin, hladame intervaly so suctom M.
  • Trivialny algoritmus: zacni na kazdej pozicii, pricitavaj kym nedosiahnes hmotnost>=M. Zlozitost? Vieme zlepsit?
  • Predspracovanie: pocitajme hmotnosti vsetkych podretazcov, potom vyhladajme binarne. Zlozitost?