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BLAST-Algorithmus

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BLAST-Algorithmus
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BLAST (Abkürzung für englisch Basic Local Alignment Search Tool) ist der Überbegriff für eine Sammlung der weltweit am meisten genutzten Programme zur Analyse biologischer Sequenzdaten. BLAST wird dazu verwendet, experimentell ermittelte DNA- oder Protein-Sequenzen mit bereits in einer Datenbank vorhandenen Sequenzen zu vergleichen. Als Ergebnis liefert das Programm eine Reihe lokaler Alignments, d. h. Gegenüberstellungen von Stücken der gesuchten Sequenz mit ähnlichen Stücken aus der Datenbank. Darüber hinaus gibt BLAST an, wie signifikant die gefundenen Treffer sind. Die Suche in der Datenbank erfolgt entweder über eine Webschnittstelle oder mit Hilfe von verschiedenen Stand-Alone-Programmen, die lokal installiert werden können.

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Foto 1: Schematischer Ablauf einer BLAST-Abfrage.

Das Programm BLAST wurde von Stephen Altschul, Warren Gish, David J. Lipman, Webb Miller und Eugene Myers an den National Institutes of Health entwickelt.[1][2] Beteiligt an der Algorithmenentwicklung war auch Samuel Karlin.

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Funktionsweise

Die Idee des Algorithmus basiert auf der Wahrscheinlichkeit, dass Alignments mit vielen Treffern kurze Stücke von großer Identität besitzen. Diese Teilstücke werden dann während der Suche nach besseren und längeren Alignments weiter vergrößert.

Indem diese Segmente kurz gehalten werden, ist es möglich, die Abfragesequenz vor einer Suche zu bearbeiten und eine Tabelle aller möglichen Teilstücke mit ihrem Ursprung in der Originalsequenz vorzuhalten.

Dabei stellt der Algorithmus eine Liste aller benachbarten Worte fester Länge auf, die einen Treffer auf der Abfragesequenz mit einem höheren Scoring als ein zu wählender Parameter erzeugen würden. Anschließend wird die Zieldatenbank nach Worten in dieser Liste abgefragt und die gefundenen Treffer erweitert, um mögliche maximale zusammenhängende Treffer in beiden Richtungen zu finden.

Die Hauptanwendung von BLAST ist die Suche nach paralogen und orthologen Genen und Proteinen innerhalb eines oder mehrerer Organismen.

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Methoden (Auswahl)

Zusammenfassung
Kontext
Weitere Informationen Methode, Beschreibung ...
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Suchergebnisse

Die Homologie der bearbeiteten Suchsequenz wird anhand von Score und E-Wert definiert.

Der Score ist eine quantitative Bewertung der Ähnlichkeit der Suchsequenz mit einer bekannten Sequenz (je höher, desto höher ist auch die Identität der Sequenzen).

Der E-Wert gibt die erwartete Anzahl der Hits an, deren Score mindestens so groß ist wie der beobachtete (je kleiner, desto besser).

Die Abkürzungen vor und innerhalb der Suchergebnisse bedeuten (Auswahl):

GenBankgi-number|gb|accession|locus
EMBL Data Librarygi-number|emb|accession|locus
DDBJ, DNA Database of Japangi-number|dbj|accession|locus
NCBI Reference Sequencegi-number|ref|accession|locus
SWISS-PROTgi-number|sp|accession|name
General database identifierdatabase|identifier
Local Sequence identifieridentifier

Anm: Die gi-Nummer ist eine Abfolge von Ziffern, die einen Datenbankeintrag des NCBI markiert.

Siehe auch

Literatur

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Einzelnachweise

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