シーケンスアラインメント

シーケンスアラインメントとは

バイオインフォマティクスにおけるシーケンスアラインメントは、DNA、RNA、タンパク質などの配列（一次構造）を比較し、類似した領域を特定するプロセスです。これは、配列の機能的、構造的、または進化的な関係性を理解するための重要な手段となります。

シーケンスアラインメントの基本

アラインメントされた配列は、通常、行列の行として表現され、同一または類似の配列が同じ列に並ぶようにギャップが挿入されます。これにより、配列間の変異や保存された領域を視覚的に把握しやすくなります。

もしアラインメントされた2つの配列が共通の祖先を持つ場合、不一致部分は点変異、ギャップ部分は挿入または欠失（インデル）が生じたものと解釈されます。タンパク質のアラインメントでは、特定の位置におけるアミノ酸の類似性は、配列モチーフがどの程度保存されているかを示す指標となります。

アラインメントの種類

グローバルアラインメントとローカルアラインメント

グローバルアラインメント: 配列全体の類似性を評価するために、配列の全残基をアラインメントします。ほぼ同じ長さの配列の比較に適しています。
ローカルアラインメント: 配列の一部にのみ類似性がある場合に、その部分的な類似性を検出します。配列全体としては類似性が低い場合に有効です。

ペアワイズアラインメント

2つの配列間でのアラインメントで、部分的または全体の類似性を詳細に調べるときに用いられます。

多重配列アラインメント

3つ以上の配列を同時にアラインメントする方法で、進化的に保存された配列の同定などに用いられます。保存された配列モチーフは、酵素の活性部位を特定したり、構造と反応機構の情報を組み合わせるのに役立ちます。

アラインメントの手法

ドットマトリクス法

2つの配列を行と列に割り当てた行列を作成し、一致する残基の位置に点を描画します。視覚的に配列間の類似性を把握するのに役立ちますが、大規模な計算には時間がかかります。

動的計画法

Needleman-Wunsch法: グローバルアラインメントに用いられる代表的な手法です。
Smith-Waterman法: ローカルアラインメントに用いられる代表的な手法です。

これらの手法では、アミノ酸の一致・不一致に対してスコアを付与し、ギャップにはペナルティを課すことで、最適なアラインメントを探索します。

ワード法

クエリ配列を短い部分配列（ワード）に分割し、データベース内の配列との一致を検索します。FASTAやBLASTなどのアラインメントツールで用いられています。

モチーフ検索

クエリセット内の配列から保存されたモチーフ配列を特定します。プロファイル行列を用いて、モチーフの出現を検索します。

計算機科学による方法

隠れマルコフモデルや遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムを用いて、多重配列アラインメントのスコアを最適化します。Burrows–Wheeler変換は、高速な短い配列のアラインメントに用いられます。

構造アラインメント

タンパク質の二次構造や三次構造の情報を用いて、配列アラインメントを構築します。挿入や欠失は、ランダムコイルやループ上で起こるように再アラインメントされます。

その他の応用

シーケンスアラインメントは、自然言語処理や言語学などの分野でも応用されています。例えば、自然言語処理では、ニードルマン-ウンシュ・アルゴリズムが用いられ、言語学では最適マッチング法が用いられます。

まとめ

シーケンスアラインメントは、バイオインフォマティクスにおいて配列の類似性を比較し、機能、構造、進化的な関係性を理解するための強力なツールです。様々な種類と手法があり、目的に応じて適切なものを選択することが重要です。

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