Multiple Sequence Alignment and Molecular phylogeny

Señala las ventajas de realizar MSA (Multiple Sequence Alingment). Aporta más información sobre la historia evolutiva de las secuencias que comparten un antecesor común. La homología y, por tanto, el hecho de que dos secuencias compartan un antecesor común se determina mediante Pairwise alingment. MSA, al igual que Pairwise alingmnet, permite identificar los residuos conservados y, por tanto, los que tienen mayor probabilidad de ser claves para la estructura y la función de la proteína. A diferencia de los Pairwise Alingment, MSA permite identificiar los residuos conservados entre varias secuencias que comparten un antecesor común, permitiendo establecer con mayor seguridad qué residuos son importantes para la estructura y función de las proteínas. Los MSA pueden emplearse para buscar residuos que afecten drásticamente a la función de una proteína. Una aplicación sería inhibir la actividad de una enzima de interés.

Aporta mayor información sobre la historia evolutiva de una secuencia. MSA (Multiple Sequences Alingment). Pairwise alingment.

Aumenta el ratio señal/ruido. MSA (Multiple Sequences Alingment). Pairwise alingment.

¿Qué suele estar más conservado entre proteínas homólogas?. La secuencia de aminoácidos (estructura primaria). La estructura tridimensional (estructura terciaria).

Si dos proteínas son homólogas pero se encuentran bastante distanciadas. la mejor opción de estudio es a través de Pairwise alingment, dado que la identidad será alta. la mejor opción de estudio es a través de Multiple Sequence Alingment, dado que aunque tengan pocos residuos en común (baja identidad, pero superior al 25% para ser homólogos), los residuos importantes para la estructura tridimensional se encontrarán conservados en posiciones importantes.

Una ventaja de Pairwise alingment es que puedo relacionar secuenciias de forma indirecta (X es homóloga de Y, Y es homóloga de Z, por tanto puedo establecer que X y Z son homólogos). Verdadero. Falso, es precisamente una de las ventajas de MSA sobre Pairwise Alingment.

Permite establecer relaciones filogenéticas entre moléculas y dirigir la ingeniería de proteínas. MSA. BLAST.

Señala lo correcto. En MSA hay algoritmos que permiten llegar al mejor alineamiento múltiple (óptimos) y algoritmos heurísticos (aproximadores). La programación dinámica puede emplearse en MSA. MSA solo emplea métodos heurísticos. Los algoritmo empleados en MSA pueden ser de tres tipos: 1) progresivos o jerárquicos; 2) iterativos; 3) de consistencia.

Un dendograma es un árbol filogenético. Verdadero. Falso.

Un problema de los métodos de MSA progresivos es. que la clasificación inicial de las secuencias en el dendograma (orden en el que se irán progrsiavamente alienando) tiene mucho impacto en el resultado final. Lo que implica que un error en el proceso afectará en gran medida al resultado final. que utilizan programación dinámica en alguno de sus pasos.

Los métodos iterativos (MAFFT or MUSCLE). emplean el mismo fundamento que los métodos progresivos, pero modifican el alineamiento obtenido para intentar mejorarlo hasta que se llega a una convergencia. Por ejemplo quitan secuencias o realinean grupos de secuencias entre ellas. generan alineamientos globales y locales mediante diferentes algoritmos y comparan el resultado entre ellas, usando la consistencia entre ellos como método de puntuar el resultado final. se basan en la información estructural conocida para optimizar el alineamiento.

Los métodos de consistencia (T-COFFE). emplean el mismo fundamento que los métodos progresivos, pero modifican el alineamiento obtenido para intentar mejorarlo hasta que se llega a una convergencia. Por ejemplo quitan secuencias o realinean grupos de secuencias entre ellas. generan alineamientos globales y locales mediante diferentes algoritmos y comparan el resultado entre ellas, usando la consistencia entre ellos como método de puntuar el resultado final. se basan en la información estructural conocida para optimizar el alineamiento.

T-COFEE EXPRESSO. emplean el mismo fundamento que los métodos progresivos, pero modifican el alineamiento obtenido para intentar mejorarlo hasta que se llega a una convergencia. Por ejemplo quitan secuencias o realinean grupos de secuencias entre ellas. generan alineamientos globales y locales mediante diferentes algoritmos y comparan el resultado entre ellas, usando la consistencia entre ellos como método de puntuar el resultado final. se basan en la información estructural conocida para optimizar el alineamiento.

Relaciona. MUSCLE. MAFFT. CLUSTAL. T-COFFE. T-COFFE EXPRESSO.

Señala los diferentes métodos de puntuación final de los MSA. Utilizar una de las secuencias del alineamiento múltiple como referencia y sumar la puntuación de todos los pares de alineamientos con esa secuencia. Utilizar el dendrograma como guía para ir sumando el score de cada uno de los alinemaientos que se van generando durante el proceso hasta obtener el alineamiento final. Suma de pares. Se suman todos los scores de los pares de alineamientos posibles (de secuencias iniciales no de ya alineadas), dándoles un peso a cada una en función de la cercanía en el dendograma.

Relaciona. Pairwise alingment. MSA.

La penalización de los gaps en MSA es mayor en. los extremos de la secuencia. zonas con residuos hidrofílicos (que probablemente formen loops).

Si quieres estudiar la variabilidad genética entre organismos emplearás. Pairwise alingment. Multiple Sequences Alingment (MSA).

Los algoritmos de MSA empleados para proteínas son los mismo que para secuencias de nucleótidos. Falso. Dada la degeneración del código genético y la variabilidad existente entre genomas, se requieren otros métodos como MLAGAN o MULTIZ. Verdadero.

Señala aquella opción que no sea una forma de representar los MSA. Secuencia consenso. Patrón (expresión regular). PSSM ( Position Specific Scoring Matrices, Matrices de puntucaicón específica de posición). HMM (Hiden Markov Model, modelos ocultos de Markov). Dendogramas.

El PSI-BLAST y PHI-BLAST mejoran el Pairwise alingment mediante búsquedas reitirativas en las que genera. PSSM (Position Specific Scoring Matrix). HMM (Hiden Markov Model).

¿En qué momento genera el PSI-BLAST una PSSM?. 1 paso (lanzar la búsqueda). 2 paso (tras lanzar la búsqueda y encontrar resultados, seleccionas secuencias para formar PSSM).

La diferencia entre PSI-BLAST y PHI-BLAST es. Que el primero genera PSSM y el segundo expresiones regulares (patrón). Que el primero genera PSSM y el segundo HMM. Ambos generan PSSM pero el primero en el segundo paso y el segundo al lanzar la búsqueda. Ambos generan PSSM pero en el primer paso PHI-BLAST permite introducir una expresión regular que acote la búsqueda con la que luego se hará la PSSM.

Relaciona. Prosite. Pfam. SMART.

Interpro predice la presencia de dominios y sitios importantes en la secuencia mediante la búsuqeda de perfiles en distintas bases de datos. ¿Cuáles son?. Pfam-A (curada). Pfam-B (no curada). SMART. Prosite. GenBank. PIR.

¿Cuáles son bases de datos primarias (con información experimental sin tratar)?. EMBL, GenBank y DDBJ. GEO, Array Express. Protein Atlas. PDB. RefSEq, SwissProt. EMSBL UCSC. TrEMBL, PIR. SCOP, CATH. PROSITE, Pfam, SMART.

¿Cuáles son bases de datos secundarias (con información transformada procedente de la información experimental, curada o no curada)?. EMBL, GenBank y DDBJ. GEO, Array Express. Protein Atlas. PDB. RefSEq, SwissProt. EMSBL UCSC. TrEMBL, PIR. SCOP, CATH. PROSITE, Pfam, SMART.

¿Qué bases de datos usarías para conocer las coordenadas atómicas de una estructura?. EMBL, GenBank y DDBJ. GEO, Array Express. Protein Atlas. PDB. RefSEq, SwissProt. EMSBL UCSC. TrEMBL, PIR. SCOP, CATH. PROSITE, Pfam, SMART.

¿Qué bases de datos usarías para conocerla expresión y localización de una proteína?. EMBL, GenBank y DDBJ. GEO, Array Express. Protein Atlas. PDB. RefSEq, SwissProt. EMSBL UCSC. TrEMBL, PIR. SCOP, CATH. PROSITE, Pfam, SMART.

¿Qué bases de datos usarías para realizar análisis ómicos del transcriptoma (RNA-seq) y de ChIP-Seq?. EMBL, GenBank y DDBJ. GEO, Array Express. Protein Atlas. PDB. RefSEq, SwissProt. EMSBL UCSC. TrEMBL, PIR. SCOP, CATH. PROSITE, Pfam, SMART.

¿Qué bases de datos almacenan información procedente de proyectos de secuenciación (cDNA, EST, variabilidad)?. EMBL, GenBank y DDBJ. GEO, Array Express. Protein Atlas. PDB. RefSEq, SwissProt. EMSBL UCSC. TrEMBL, PIR. SCOP, CATH. PROSITE, Pfam, SMART.

¿Qué bases de datos almacenan información sobre secuencias curadas?. EMBL, GenBank y DDBJ. GEO, Array Express. Protein Atlas. PDB. RefSEq, SwissProt. EMSBL UCSC. TrEMBL, PIR. SCOP, CATH. PROSITE, Pfam, SMART.

¿Qué bases de datos son navegadores genómicos?. EMBL, GenBank y DDBJ. GEO, Array Express. Protein Atlas. PDB. RefSEq, SwissProt. EMSBL UCSC. TrEMBL, PIR. SCOP, CATH. PROSITE, Pfam, SMART.

¿Qué bases de datos emplearías para conocer la clasificación de una proteína en función de su estructura?. EMBL, GenBank y DDBJ. GEO, Array Express. Protein Atlas. PDB. RefSEq, SwissProt. EMSBL UCSC. TrEMBL, PIR. SCOP, CATH. PROSITE, Pfam, SMART.

¿Qué bases de datos emplearías para conocer la posible presencia de motivos o dominios en una proteína?. EMBL, GenBank y DDBJ. GEO, Array Express. Protein Atlas. PDB. RefSEq, SwissProt. EMSBL UCSC. TrEMBL, PIR. SCOP, CATH. PROSITE, Pfam, SMART.