2023年度バイオインフォマティクス川柳第三週目優秀川柳賞/2023Bioinformatics Haiku prize week3
先週は配列解析の２回目、マルチプルアラインメントを学びました。
一対一のアラインメントからは一致、不一致、ギャップの場所が分かりますが、
一致している部分の保存の程度や意義は分かりません。
また、二つの配列がどちらがどのように変化/進化したのかも推測の域を出ません。
複数の配列を比較することで、これらの点が解消できますが、
計算に時間がかかるため、効率よく比較することが重要です。
比較するのかしないのか、ギャップもしくは挿入を入れるのかなど、条件を変えて比較します。
この時に役立つのが、隠れマルコフモデル（状態遷移モデル）です。
アラインメントを実施するかしないかを確率的に取り扱うことで、
高頻度に出現するモチーフの検出が容易になります。
さて、先週の優秀川柳は以下の10句です。
-クラスタルで 君との縁を 調べたい
-この科目で 上げたい私の 会話力
-ペアワーク 優しき隣人 ありがとう
-内容が どんどん数値化 お手上げだ
-プロファイル 確率論的 数学か！
-行列と ここで再会 するとはね
-マルコフは 見えないとこまで お見通し
-遠縁も 重み付けなら 探索可
-我々は トリよりフグに 近いらしい
-類似性 比較で浮かぶ 系統樹
下の写真は、マルチプルアラインメントを行うウェブサイClustalOmegaです。
複数の配列を入力することで素早くアラインメントを行い、系統樹も作成してくれます。
興味がある方は一度お試しを。
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