一种用于多序列比对分析的逐次子群划分方法

本文讨论了一种蛋白质多序列比对的新方法：该方法实质上与基于替换矩阵的方法（如基于 BLOSUM 或 PAM 的方法）相对应，并意味着一种更具确定性的氨基酸化学/物理子群划分方法。氨基酸通过逐次推导被划分为子群，从而产生基于所考虑性质的聚类。这些性质可由用户定义，或从默认方案中选择，如本文分析中所用的方案。从 20 种天然氨基酸的初始集合出发，根据其极性/疏水指数对它们进行逐次划分，分辨率逐渐提高至四级细分。其他细分方案也是可能的：在本论文工作中，还采用了一种基于物理/结构性质（溶剂暴露度、侧链流动性和二级结构倾向）的方案，出于测试目的将其与化学方案进行了比较。在本章所述的方法中，比对中每个位置的总得分考虑了氨基酸之间不同程度相似性的贡献。得分值源自所考虑的每个单独性质的每个选择性水平的贡献。简而言之，该方法（称为 M_Al）逐个位置分析 n 序列比对，并分配一个得分，该得分由氨基酸同一性的贡献加上对 n 个已比对氨基酸间化学或结构亲和力的综合评估构成。该方法已在一系列用 Python 语言编写的程序中实现；这些程序已在一些生物学案例中进行了基准测试。