3.Smith-Waterman - Revision history

Mka: /* Aufgabe 1: Definitionen */

2021-01-31T19:26:39Z

Aufgabe 1: Definitionen

← Older revision		Revision as of 21:26, 31 January 2021
Line 11:		Line 11:

	* '''Gap penalty''': Bewertung von Lücken, die in ein Alignment eingefügt wurden. Als Folge ein Abzug im Alignmentscore, wenn bei einem lokalen Alignment eine Base ungepaart ist (Das Beispiel hat an Position 3 ein Gap und somit eine Gap penalty.		* '''Gap penalty''': Bewertung von Lücken, die in ein Alignment eingefügt wurden. Als Folge ein Abzug im Alignmentscore, wenn bei einem lokalen Alignment eine Base ungepaart ist (Das Beispiel hat an Position 3 ein Gap und somit eine Gap penalty.
	{\|		<center>
	\|-
	\|
	AATTGGCC		AATTGGCC
	TT-AACCGG		TT-AACCGG
	\|}		</center>
	*'''Algorithmus''': Verarbeitungsvorschfrift, die aus einer endlichen Folge von eindeutig ausführbaren Anweisungen besteht, mit der man eine Vielzahl gleichartiger Probleme lösen kann. Alternative Definition: Handlungsanweisung zur Lösung eines Problems, besteht aus definierten, sequentiellen Abschnitten.		*'''Algorithmus''': Verarbeitungsvorschfrift, die aus einer endlichen Folge von eindeutig ausführbaren Anweisungen besteht, mit der man eine Vielzahl gleichartiger Probleme lösen kann. Alternative Definition: Handlungsanweisung zur Lösung eines Problems, besteht aus definierten, sequentiellen Abschnitten.

Mka: /* Aufgabe 5: Lander-Waterman-Modell */

2021-01-31T17:11:36Z

Aufgabe 5: Lander-Waterman-Modell

← Older revision		Revision as of 19:11, 31 January 2021
Line 118:		Line 118:
	Mit dem Lander-Waterman-Modell kann man berechnen wie viele Gaps in einem Alignment zu erwarten sind.		Mit dem Lander-Waterman-Modell kann man berechnen wie viele Gaps in einem Alignment zu erwarten sind.

	Die Formel zur Berechung lautet: <math> P=e^{-C} </math> wobei <math> C= \frac{N*L}{G} </math>		Die Formel zur Berechung lautet: P(nicht abgedecktes bp)= <math>e^{-C} </math> wobei <math> C= \frac{N*L}{G} </math>

	Hierbei ist C die Coverage, die sich aus der Anzahl der reads N, der durchschnittlichen readlänge L und der Templatesequenz G berechnet.		Hierbei ist C die Coverage, die sich aus der Anzahl der reads N, der durchschnittlichen readlänge L und der Templatesequenz G berechnet.
Line 157:		Line 157:

	Es würde also eine Coverage von über 21 gebraucht werden um statistisch gesehen keine Gaps mehr zu erwarten.		Es würde also eine Coverage von über 21 gebraucht werden um statistisch gesehen keine Gaps mehr zu erwarten.
			[[File:LWM.png\|frameless\|center]]

Mka: /* Aufgabe 4: Alignment */

2021-01-31T17:02:24Z

Aufgabe 4: Alignment

← Older revision		Revision as of 19:02, 31 January 2021
Line 109:		Line 109:
	Smith-Waterman nutzt man für lokale Alignments, hier ist dies nützlich da wir Ausschnitte aus zwei funktionell ähnlichen Domänen vergleichen.		Smith-Waterman nutzt man für lokale Alignments, hier ist dies nützlich da wir Ausschnitte aus zwei funktionell ähnlichen Domänen vergleichen.

	[[File:~~U3A4~~.png\|~~thumb~~]]		[[File:Smith waterman3.png\|frameless\|400px\|center]]

	~~Das Alignment ist somit:~~
	{\|
	\|-
	\|
	~~DCGD~~
	~~DGGD~~
	\|}

	== Aufgabe 5: Lander-Waterman-Modell ==		== Aufgabe 5: Lander-Waterman-Modell ==

Mka: /* Aufgabe 3: lokales Alignment */

2021-01-31T17:00:33Z

Aufgabe 3: lokales Alignment

← Older revision		Revision as of 19:00, 31 January 2021
Line 88:		Line 88:
	Welches optimale lokale Alignment ergibt sich?		Welches optimale lokale Alignment ergibt sich?
	Rechts ist die Lösungsmatrix dargestellt, der Score des Alignments ist 6.		Rechts ist die Lösungsmatrix dargestellt, der Score des Alignments ist 6.
	[[File:~~U3A3~~.png\|frameless\|center]]		[[File:Smith waterman2.png\|frameless\|center]]

	== Aufgabe 4: Alignment ==		== Aufgabe 4: Alignment ==

Mka: /* Aufgabe 3: lokales Alignment */

2021-01-31T16:47:06Z

Aufgabe 3: lokales Alignment

← Older revision		Revision as of 18:47, 31 January 2021
Line 85:		Line 85:
	Verwende den Ähnlichkeitsscore S: Match = 3 \| Mismatch = -2 \| Gap = -4		Verwende den Ähnlichkeitsscore S: Match = 3 \| Mismatch = -2 \| Gap = -4

	Berechne für die beiden Sequenzen ein optimales lokales Alignment ~~nah~~ Smith-Waterman mit den gleichen Bedingungen.		Berechne für die beiden Sequenzen ein optimales lokales Alignment nach Smith-Waterman mit den gleichen Bedingungen.
	Welches optimale lokale Alignment ergibt sich?		Welches optimale lokale Alignment ergibt sich?
	Rechts ist die Lösungsmatrix dargestellt, der Score des Alignments ist 6.		Rechts ist die Lösungsmatrix dargestellt, der Score des Alignments ist 6.
	[[File:~~A3U3~~.png\|~~thumb~~]]		[[File:U3A3.png\|frameless\|center]]














	== Aufgabe 4: Alignment ==		== Aufgabe 4: Alignment ==

Mka: /* Aufgabe 2: Smith-Waterman */

2021-01-31T16:39:41Z

Aufgabe 2: Smith-Waterman

← Older revision		Revision as of 18:39, 31 January 2021
Line 66:		Line 66:
	Die Matrix wird berechnet bis alle Werte bestimmt sind. Dann wird der höchste Wert der gesamten Matrix gesucht. Von diesem Punkt beginnt das Alignment. Von dort aus wird rückwärts die Sequenz bestimmt, indem die Rechnung rückwärts verfolgt wird. Der nächste Sequenzteil ist dann jeweils immer die Zelle von der aus man den höchsten Wert berechnet hat. Sobald man jedoch nach links oder nach oben geht anstatt diagonal zu gehen, muss man beachten dass man hierbei ein Gap in das Alignment einbaut und dies auch so aufschreiben muss.		Die Matrix wird berechnet bis alle Werte bestimmt sind. Dann wird der höchste Wert der gesamten Matrix gesucht. Von diesem Punkt beginnt das Alignment. Von dort aus wird rückwärts die Sequenz bestimmt, indem die Rechnung rückwärts verfolgt wird. Der nächste Sequenzteil ist dann jeweils immer die Zelle von der aus man den höchsten Wert berechnet hat. Sobald man jedoch nach links oder nach oben geht anstatt diagonal zu gehen, muss man beachten dass man hierbei ein Gap in das Alignment einbaut und dies auch so aufschreiben muss.

	~~<gallery>~~		Zuerst berechnet man jede Zelle der Matrix, dann findet man das Aligment
			[[File:Matrix berechnen.png\|left\|frameless\|340px]]
	File:Matrix berechnen.png\|~~Zuerst berechnet man jede Zelle der Matrix...~~		[[File:Alignment finden.png\|right\|frameless\|340px]]
	File:Alignment finden.png\|~~...und geht dann vom höchsten Wert rückwärts~~		<br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br>
	<~~/gallery~~>

	'''b''': Wo in der Smith-Waterman-Matrix beginnt und endet das optimale Alignment?		'''b''': Wo in der Smith-Waterman-Matrix beginnt und endet das optimale Alignment?

Mka: /* Aufgabe 2: Smith-Waterman */

2021-01-31T16:29:35Z

Aufgabe 2: Smith-Waterman

← Older revision		Revision as of 18:29, 31 January 2021
Line 49:		Line 49:
	Berechnet wird es mit folgender Matrix:		Berechnet wird es mit folgender Matrix:

	* <math>S(i,j) = \max \begin{Bmatrix}		[[file:Smith_Waterman_Algorithmus.jpg\|center\|frameless\|500px]]
	~~0 \\~~
	~~H(i-1,j-1) + \ s(a_i,b_j) & \text{I} \\~~
	~~H(i-1,j) + \ s(a_i,eps) & \text{II} \\~~
	~~H(i,j-1) + \ s(eps,b_j) & \text{III}~~
	~~\end{Bmatrix}~~

	~~</math>~~

	Erklärt bedeutet dies, das eine Matrix aufgespannt wird mit der Größe Länge von Sequenz A x Länge der Sequenz B, so repräsentiert jede Zelle in der Matrix eine Kombination von einer Base aus Sequenz A und einer Base aus Sequenz B und kann somit als Match oder Mismatch identifiziert werden.		Erklärt bedeutet dies, das eine Matrix aufgespannt wird mit der Größe Länge von Sequenz A x Länge der Sequenz B, so repräsentiert jede Zelle in der Matrix eine Kombination von einer Base aus Sequenz A und einer Base aus Sequenz B und kann somit als Match oder Mismatch identifiziert werden.

Mka: /* Aufgabe 1: Definitionen */

2021-01-31T16:23:14Z

Aufgabe 1: Definitionen

← Older revision		Revision as of 18:23, 31 January 2021
Line 10:		Line 10:
	* '''lokales Alignment''': Alignment von zwei (Teil)-Sequenzen, wird mit dem Smith-Waterman-Algorithmus durchgeführt. Zur Berechnung müssen die Teilsequenzen gefunden werden, die den höchsten Alignmentscore besitzen.		* '''lokales Alignment''': Alignment von zwei (Teil)-Sequenzen, wird mit dem Smith-Waterman-Algorithmus durchgeführt. Zur Berechnung müssen die Teilsequenzen gefunden werden, die den höchsten Alignmentscore besitzen.

	* '''Gap penalty''': Bewertung von Lücken, die in ein Alignment eingefügt wurden. Als Folge ein Abzug im Alignmentscore, wenn bei einem lokalen Alignment eine Base ungepaart ist (~~z.B~~.		* '''Gap penalty''': Bewertung von Lücken, die in ein Alignment eingefügt wurden. Als Folge ein Abzug im Alignmentscore, wenn bei einem lokalen Alignment eine Base ungepaart ist (Das Beispiel hat an Position 3 ein Gap und somit eine Gap penalty.
	{\|		{\|
	\|-		\|-
Line 17:		Line 17:
	TT-AACCGG		TT-AACCGG
	\|}		\|}
	~~hätte an Position 3 ein Gap und somit eine Gap penalty.)~~		*'''Algorithmus''': Verarbeitungsvorschfrift, die aus einer endlichen Folge von eindeutig ausführbaren Anweisungen besteht, mit der man eine Vielzahl gleichartiger Probleme lösen kann. Alternative Definition: Handlungsanweisung zur Lösung eines Problems, besteht aus definierten, sequentiellen Abschnitten.

	*'''Algorithmus''': Verarbeitungsvorschfrift, die aus einer endlichen Folge von eindeutig ausführbaren Anweisungen besteht, mit der man eine Vielzahl gleichartiger Probleme lösen kann.

	Alternative Definition: Handlungsanweisung zur Lösung eines Problems, besteht aus definierten, sequentiellen Abschnitten.


	* '''Fasta-Format''': textbasiertes Format in dem DNA, RNA und '''Protein'''sequenzen gespeichert werden. Besteht aus 2-3 Zeilen pro Sequenz. Die erste Zeile besteht aus einem Header, der mit > beginnt und Namen und Beschreibung der Sequenz beinhaltet. Danach folgt eine optinale Kommentarzeile, gefolgt von der Zeile mit der eigentlichen Sequenz. Mehrere Sequenzen können in einer Datei gespeichert werden, wenn man einen neuen Header für jede Sequenz beginnt.		* '''Fasta-Format''': textbasiertes Format in dem DNA, RNA und '''Protein'''sequenzen gespeichert werden. Besteht aus 2-3 Zeilen pro Sequenz. Die erste Zeile besteht aus einem Header, der mit > beginnt und Namen und Beschreibung der Sequenz beinhaltet. Danach folgt eine optinale Kommentarzeile, gefolgt von der Zeile mit der eigentlichen Sequenz. Mehrere Sequenzen können in einer Datei gespeichert werden, wenn man einen neuen Header für jede Sequenz beginnt.

Pge: /* Aufgabe 5: Lander-Waterman-Modell */

2020-10-03T20:08:34Z

Aufgabe 5: Lander-Waterman-Modell

← Older revision		Revision as of 22:08, 3 October 2020
Line 177:		Line 177:


	'''c''': Wie hoch ist die Häufigkeit nicht abgedeckter bp bei einer Coverage von 45?		'''c''': Wie hoch ist die Häufigkeit nicht abgedeckter bp bei einer Coverage von 40?

	Hier können wir das Lander-Waterman-Modell anwenden:		Hier können wir das Lander-Waterman-Modell anwenden:
	<math> P=e^{-C} = e^{-60} = 8,~~7565~~*10^{-27}</math>		<math> P=e^{-C} = e^{-40} = 4,24835*10^{-18}</math>

Pge at 20:02, 3 October 2020

2020-10-03T20:02:09Z

← Older revision		Revision as of 22:02, 3 October 2020
Line 2:		Line 2:
	== Aufgabe 1: Definitionen ==		== Aufgabe 1: Definitionen ==

	a.: Definiere die folgenden Begriffe:		'''a''': Definiere die folgenden Begriffe:

	* '''Alignment''': Methode, bei der verschiedene Sequenzen optimal aneinander ausgerichtet werden, um übereinstimmende Teile untereinander sichtbar zu machen. Die kann entweder zwischen einem Read und einem Referenzgenom passieren oder zwischen zwei Reads im Zuge der RNAseq.		* '''Alignment''': Methode, bei der verschiedene Sequenzen optimal aneinander ausgerichtet werden, um übereinstimmende Teile untereinander sichtbar zu machen. Die kann entweder zwischen einem Read und einem Referenzgenom passieren oder zwischen zwei Reads im Zuge der RNAseq.
Line 37:		Line 37:
	\|}		\|}

	b.: Welche grundsätzlichen Arten von Alignment gibt es?		'''b''': Welche grundsätzlichen Arten von Alignment gibt es?

	Lokales Alignment: Alignment von unterschiedlichen (Teil)-Sequenzen, normalerweise unter der Verwendung des Smith-Waterman-Algorithmuses. Wird mit längeren Teilsequenzen immer aufwändiger.		Lokales Alignment: Alignment von unterschiedlichen (Teil)-Sequenzen, normalerweise unter der Verwendung des Smith-Waterman-Algorithmuses. Wird mit längeren Teilsequenzen immer aufwändiger.
Line 48:		Line 48:
	== Aufgabe 2: Smith-Waterman ==		== Aufgabe 2: Smith-Waterman ==

	a.: Erkläre welche Funktion der Smith-Waterman-Algorithmus hat und wie er funktioniert.		'''a''': Erkläre welche Funktion der Smith-Waterman-Algorithmus hat und wie er funktioniert.

	Der Smith-Waterman Algorithmus wird verwendet um lokale Alignments zu finden.		Der Smith-Waterman Algorithmus wird verwendet um lokale Alignments zu finden.
Line 84:		Line 84:
	</gallery>		</gallery>

	b.: Wo in der Smith-Waterman-Matrix beginnt und endet das optimale Alignment?		'''b''': Wo in der Smith-Waterman-Matrix beginnt und endet das optimale Alignment?

	Das optimale Alignment beginnt bei den höchsten Wert, folgt dann dem Berechnungsstrang bis das erste Mal auf eine 0 getroffen wird. Dort bricht das Alignment ab.		Das optimale Alignment beginnt bei den höchsten Wert, folgt dann dem Berechnungsstrang bis das erste Mal auf eine 0 getroffen wird. Dort bricht das Alignment ab.

	c.: Welche Alignment-Art wird durch den Smith-Waterman Algorithmus bestimmt?		'''c''': Welche Alignment-Art wird durch den Smith-Waterman Algorithmus bestimmt?

	Mit dem Algorithmus wird ein lokales Alignment bestimmt.		Mit dem Algorithmus wird ein lokales Alignment bestimmt.
Line 147:		Line 147:
	== Aufgabe 5: Lander-Waterman-Modell ==		== Aufgabe 5: Lander-Waterman-Modell ==

	a. Was sagt das Lander-Waterman-Modell aus? Benne die darauf beruhende Formel		'''a''': Was sagt das Lander-Waterman-Modell aus? Benne die darauf beruhende Formel
	sowie ihre Bestandteile.		sowie ihre Bestandteile.

Line 157:		Line 157:


	b.Suche im Internet die Länge des menschlichen Genoms heraus. Verwende dafür folgende
			'''b''': Suche im Internet die Länge des menschlichen Genoms heraus. Verwende dafür folgende
	Internetseite: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/		Internetseite: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/

Line 176:		Line 177:


	c. Wie hoch ist die Häufigkeit nicht abgedeckter bp bei einer Coverage von 45?		'''c''': Wie hoch ist die Häufigkeit nicht abgedeckter bp bei einer Coverage von 45?

	Hier können wir das Lander-Waterman-Modell anwenden:		Hier können wir das Lander-Waterman-Modell anwenden:
Line 182:		Line 183:


	d. Wie müsste die Anzahl der Reads gewählt werden, sodass eine möglichst komplette		'''d''': Wie müsste die Anzahl der Reads gewählt werden, sodass eine möglichst komplette
	Übersicht über die Genomsequenz erhalten wird?		Übersicht über die Genomsequenz erhalten wird?