Completed notes of the course

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1 ALGORITMI DI ALLINEAMENTO OTTIMO Per allineare due sequenze la cosa più semplice è il dot plot con matrice orlata con le due sequenza e poi si individuano le corrispondenze che possono es sere di una singola base o non necessariamente di un nucleotide oppure non vado a cercare una corrispondenza esatta ma ho una finestra di una certa ampiezza (window matching) che scorre lungo le sequenze a confronto e avrò corrispondenza solo se le corrispondenze dentro la finestra superano una certa soglia. Tuttavia questo tipo di rappresentazione non è quella migliore. Con gli algoritmi di allineamento ottimo la corrispondenza trovata è la migliore. Ci sono due algoritmi gemelli. Nell’allineamento globale si cerca di allineare le sequenze nella loro interezza per tro vare il migliore punteggio di similarità . Si parla di sequenze sia nucleotidiche che amminoacidiche. Nell’allineamento locale otterremo un allineamento che riguarda una porzione delle sequenze in analisi, non necessariamente tutta la sequenza. Ci serve pe nsare a un punteggio per poter dare un carattere quantitativo all’algoritmo. In generale nell’allineamento i caratteri di una sequenza e dell’altra sono messi in corrispondenza e in base all’uguaglianza/ differenza dei caratteri corrispondenti possiamo def inire un punteggio di uguaglian za o differenza. Avrò eventi d’ inserzione o delezione di un carattere. Per il DNA posso immaginare uno schema molto semplice: punteggio 1 per le corrispondenze, -1 per i caratteri allineati che differiscono e la comparsa di gap. La motivazione biologica per il punteggio nella seguente immagine è perché vi sono basi purine e pirimidine (classificazione che dipende dall’ingombro molecolare). Quindi in generale il punteggio che viene assegnato ricalca questa suddivisione. 2…