Oqsil strukturalarini oldindan aytish va modellashrtirish

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

---

II BOB. Oqsil strukturalari va ularni modellashtirish 
2.1. Oqsil strukturalarini modellashtirish 
Global statistik modelni amalga oshiradigan eng qadimgi EC usullari bilan bir 
qatorda, foydali kontaktlarni bashorat qilish uchun zarur bo'lgan bir nechta ketma-
ketlikni moslashtirishning minimal hajmini taxmin qilish uchun ko'plab qo'llanmalar 
taklif qilingan. Dastlab, 1000 ta ketma-ketlik gomologlari aniq bashorat qilish uchun 
minimal deb hisoblangan (Jons va boshqalar. , 2012 yil belgilari va boshqalar. , 
2012 Andreani & Söding, 2015 yil). Yaqinda Marks va hamkasblari o'z usullari 
uchun 
ko'proq 
ketma-ketlikka 
xos 
uzunlikka 
bog'liq 
omilni 
tavsiya 
qilishdi. EVFold , bunda yaxshi olish uchun hizalanishdagi ketma-ketlik soni oqsil 
uzunligidan besh marta oshib ketishi kerak ab initio katlama natijalari (Marks va 
boshqalar. , 2012). Boshqalar ham shunga o'xshash talablarni taklif qilishgan 
(Kamisetty va boshqalar. , 2013), ammo so'nggi ishlar kovariatsiyani aniqlash 
algoritmlarini yaxshilash orqali bu chegarani biroz pasaytirdi (Ovchinnikov, 
Kinch). va boshqalar. , 2015) yoki prognoz qilingan aloqa xaritasini dekodlash 
uchun tizimli ma'lumotlardan foydalanish (Jeong & Kim, 2016). Biroq, bu 
taxminlarning hech biri ketma-ketliklar to'plamidagi xilma-xillikni ushlamaydi, bu 
kontaktni aniq bashorat qilish uchun ham muhimdir va shuning uchun ular noto'g'ri 
bo'lishi mumkin. Eng so'nggi ko'rsatmalardan biri taxminan 80% ketma-ketlik 
identifikatorida klasterlashgandan so'ng bir nechta ketma-ketlikni moslashtirishdagi 
xilma-xillikni ko'rib chiqadi: samarali ketma-ketliklar soni. Garchi turli guruhlar 
ketma-ketlikni aniqlashni tanlashda farq qilsalar ham (Markos va boshqalar. , 2011 
Jons va boshqalar. , 2015 Skwark va boshqalar. , 2014 yil Hopf va boshqalar. , 

---

2012), umumiy konsensus shuni ko'rsatadiki, samarali ketma-ketliklar soni 
hizalanish xilma-xilligining eng samarali o'lchovidir va shuning uchun bashorat 
aniqligining foydali prognozchisi. Eng so'nggi EC usullari eng yaxshi kontaktlarni 
bashorat qilish to'g'ri bo'lishi uchun taxminan 100 � samarali ketma-ketlikni talab 
qiladi (Jons va boshqalar. , 2015 Skwark va boshqalar. , 2014). To'g'ri bashorat 
qilinishi mumkin bo'lgan kontaktlarning soni samarali ketma-ketliklar soni bilan 
ortadi: aniq uch o'lchovli struktura modellarini yaratish uchun taxminan besh 
baravar ko'proq ketma-ketliklar kerak (Ovchinnikov). va boshqalar. , 2017 ).