Outils de comparaisons de séquences - CC2

Question 1

Quel est la base du fonctionnement des méthodes bioinformatiques ?

Answer 1

On cherche un signal (ORFs etc) puis on le compare avec des éléments déjà connus.

Question 2

Pourquoi compare-t-on les séquences trouvées avec cellesconnues ?

Answer 2

Une ressemblance peut indiquer une fonction bio proche, une structure 3D proche ou encore une origine évolutive commune.

Question 3

Comment différentier la notion de similarité de la notion d’homologie ?

Answer 3

La similarité est quantifiable : deux séquences peuvent être plus ou moins similaires. En revanche, deux séquences sont homologues ou ne le sont pas.

Question 4

Qu’implique une homologie ?

Answer 4

Implique l’existance d’une origine évolutive commune.

Question 5

Vrai ou faux : une similarité importante impique une homologie.

Answer 5

Faux : peut impliquer une homologies, mais deux séquences peu similaires peuvent être homologues ou deux séquences très similaires peuvent ne pas l’être.

Question 6

Donner deux méthodes permettant une comparaison efficace de deux séquences.

Answer 6

Matrice de points.

Alignements de séquences nucléiques ou protéiques.

Question 7

Quel est le principe de la matrice de points ?

Answer 7

Deux séquences a comparer sont placées en abcisse et en ordonnées d’un graphe : 2 séquences identiques seront parfaitement alignés avec la diagonale.

Question 8

Que signifieun décalage sur une matrice de points ?

Answer 8

Insertion ou délétion.

Question 9

Que signifie une inversion de diagonale sur une matrice de points ?

Answer 9

Inversion d’une région d’ADN.

Question 10

Que signifie la présence de diagonales parallèles sur une matrice de points ?

Answer 10

Des séquences répétées sont présentes.

Question 11

Quels sont les points apparaissant sur les matrices de points un peu partout sur le graphique, et comment les élimine-t-on ?

Answer 11

Ces points correspondent à du bruit de fond : ils sont éliminés en utilisant des filtres.

Question 12

Comment fonctionnent les filtres sur les matrices de points ?

Answer 12

Selon la comparaison de fenêtre d’une taille w, le calcul d’un score de similarité et l’affichage sur la matrice si le score dépasse un seuil défini. Prend aussi en compte le déplacement de la fenêtre.

Question 13

Comment se calcule un score de similarité ?

Answer 13

Sur la base d’un alignement entre deux séquences : c’est la somme du poids de toutes les paires de l’alignement.

Question 14

Qu’est-ce qu’une matrice de substitution ?

Answer 14

Elle donne un poids aux paires de lettres dans les alignements. Pour les nucléotides, assigne une valeur pour les match et une autre pour les mismatch.

Question 15

Qu’est-ce que le diagramme de Venn ?

Answer 15

C’est un diagramme permettant de comparer les propriétés des acides aminés.-

Question 16

Qu’est-ce qu’une mutation conservative ?

Answer 16

C’est une mutation que la nature tolère et conserve.

Question 17

A quoi correspondent les matrices de substitution d’un point de vue évolutif ?

Answer 17

Elles correspondent à différentes distances évolutives entre les séquences.

Question 18

Quelle matrice utiliserdans le cas ou les distances évolutives entre les séquences ne sont pas connues ?

Answer 18

La BLOSUM62.

Question 19

Quelle matrice utiliser lorsque l’on sait que les séquences sont évolutivement proches ?

Answer 19

BLOSUM80.

Question 20

Quelle matrice utiliser lorsque l’on sait que les séquences sont évolutivement éloignées ?

Answer 20

BLOSUM30.

Question 21

Donner les avantages des matrices de points.

Answer 21

Avantages : vision globale de la similarité, détection rapide des régions répétées, des insertions et délétions, et des inversions.

Question 22

Donner les inconvénients des matrices de points.

Answer 22

La méthode est strictement visuelle : on ne quantifie pas la similarité détectée.
Ne fournit pas d’alignements.

Question 23

Comment se fait l’alignement de séquences (2 propositions) ?

Answer 23

Par alignement des séquences sur toute leur longueur, ou seulement des régions les plus conservées. L’alignement est fait paire par paire.

Question 24

Quels sont les trois types de paires possibles pour la méthode de l’alignement de séquences ?

Answer 24

2 résidus identiques : match.
2 résidus différents : mismatch
1 résidu avec du vide : gap.

Question 25

A quoi correspondent les mismatch et les gaps, en termes d’anomalies dans l’ADN ?

Answer 25

Les mismatch sont en fait des substitutions. Les gaps, des délétions ou des insertions.

Question 26

Plusieurs alignements sont possibles pour deux séquences. Comment est-ce que l’alignement présenté est donc choisi ?

Answer 26

L’alignement ayant le meilleur score de similarité est choisi.

Question 27

Préciser la différence de poids entre les différents gaps.

Answer 27

Les gaps ouverts (gops) ont des poids plus importants que les gaps allongés (Geps)

Question 28

Quelle différence entre alignement global optimal et alignement local optimal ?

Answer 28

Global optimal : alignement sur toute la longueur, et local alignement seulement des régions les plus conservées.

Question 29

De quoi dépend le score d’un alignement ?

Answer 29

De la somme des poids de chaque paire, de la matrice de substitution, des gaps, et de la longueur des séquences considérées.

Question 30

Est-ce que le score d’un alignement évalue le degré de ressemblance entre deux séquences ?

Answer 30

Non -

Question 31

Comment évalue ton la ressemblance des séquences ?

Answer 31

En calculant l’identité et la similarité.

Question 32

Définir l’identité, pour évaluer la ressemblance de séquences.

Answer 32

Identité = nombre de paires identiques / total de paires

Question 33

Définir la similarité, pour évaluer la ressemblance de séquences.

Answer 33

nb paires (similaires+identiques) / nb total de paires

Question 34

Quels outils peut on utiliser pour rechercher des similarités dans des banques de données ?

Answer 34

L’outil BLAST : cherche une séquence query d’interet.

Question 35

Quel principe pour BLAST ?

Answer 35

Des séquences similaires doivent contenir des petits segments strictement identiques, nommés w : c’est a partir de ces segments qu’on étend l’alignement.

Question 36

Comment peut-on éviter de tenir compte des séquences répétées ou de faible complexité pour BLAST ?

Answer 36

On ajoute des filtres.

Question 37

Comment est-ce que BLAST constitue une table de hachage ?

Answer 37

En recensant chaque segment d’une longueur saisie w dans la séquence query.

Question 38

Quelles valeurs par défaut pour la longueur des mots dans un BLAST pour : une séquence peptidique ? Nucléique ?

Answer 38

w=3 pour les peptidiques et w=11 pour les nucléiques.

Question 39

Après avoir constitué une table de hachage que fait BLAST ?

Answer 39

Il recense tous les mots de longueur w dont la similarité est au dessus d’un seuil T, puis les localise sur la séquence et fait une extension de l’alignement dans les deux sens sur le mot localisé.

Question 40

Qu’obtient on au sortir du programme BLAST ?

Answer 40

Une liste des séquences mises en évidences, triées par significativité par rapport a la e-value et score de similarité.

Question 41

Définir l’e-value.

Answer 41

Il s’agit du nombre d’alignement attendus par hasard ayant un score supérieur au score obtenu par l’HSP dans la banque considérée.

Question 42

Qu’est-ce qu’une HSP ?

Answer 42

High-Scoring Segment Pairs, segment qui contient en toute logique un très bon alignement.

Question 43

Plus l’e-value est faible, plus l’alignement est…

Answer 43

Fiable.