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By Andrea Hansen

Locker und leicht verstandlich geschrieben fuhrt dieser Leitfaden in die Grundlagen und Moglichkeiten der Sequenzanalyse ein.

Das Buch beginnt mit einer Einfuhrung in die wichtigen Sequenzdatendatenbanken am NCBI und EMBL sowie in die wachsende Zahl der Motivdatenbanken. Anschlie?end werden die einfachsten Methoden des paarweisen Sequenzvergleiches in globalen und lokalen Alignments beschrieben sowie die gangigsten heuristischen Verfahren der Datenbanksuche (FASTA und BLAST). a number of Alignments, Substitutionsmatrizen und die Berechnung phylogenetischer Baume werden dem Leser nahe gebracht. Neu hinzugekommen sind auch Erlauterungen der Prinzipien der Genomanalyse und der gangigsten Algorithmen zur Genvorhersage. Zu jeder Methode werden Online-Tools im net oder freie software program angegeben.

Das Buch richtet sich an Anwender und Einsteiger in die Bioinformatik, speziell Studenten und Forscher, die sich mit der Sequenzanalyse auseinandersetzen mussen.

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LAMA (Local Alignment 0/ Multiple Alignments) ist ein Programm, dass Blöcke (multiple Alignments von konservierten Bereichen) miteinander vergleichen kann [Pietrokovoski, 1996]. Das Programm ermöglicht es, neue Motive zu finden, die Hinweise auf die Funktion von unbekannten Proteinen geben. Der LAMA-Algorithmus ist sehr sensitiv und kann auch sehr schwache Ähnlichkeit zwischen Proteinfamilien finden. 4) für das Block-Alignment berechnet. Die PSSM des untersuchten Blocks wird mit den PSSMs der Blöcke in der Datenbank verglichen, indem mit Hilfe des Smith & Waterman Algorithmus nach lokalen Alignments der PSSMs gesucht wird.

2) Die Matrix hat für n Sequenzen (n - 1) . n/2 Felder. 1) sind es 10 Felder. Da so eine Distanzmatrix in sich gespiegelt ist, benötigt man nur die untere (oder obere) Hälfte der Felder. Die Diagonale in dieser Matrix hat immer den Wert 0, weil die Differenz zwischen zwei Sequenzen mit sich selbst 0 ist. Sie liefert also keine Informationen, um die Sequenzen miteinander zu alignen. 1 M N .... 0' 0' 0' 0' C/l C/l C/l C/l Q) Q) Q) 2 Q) I . Cluster Seq 1 , - - - - - Seq 1 Seq 2 3 . 2: Multiples Alignment nach Feng & Doolittle.

Allerdings sagt dieser Z-Score noch nichts über die statistische Signifikanz des Alignments aus. Daher wird mit dem Z-Score die Wahrscheinlichkeit berechnet, mit der dieses Alignment auch durch Zufall entstanden sein kann. Die Wahrscheinlichkeit wird als E-Wert angegeben. Je kleiner dieser Wert ist, um so glaubwürdiger ist das errechnete Alignment. 1. FASTA E größer, so nimmt auch die Wahrscheinlichkeit zu, dass das Alignment durch Zufall entstanden ist. Am Anfang der Datenbanksuche wird vom Anwender ein E-Wert als Schwellenwert bestimmt, bis zu dessen Höhe Alignments angegeben werden.

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