Sequenzalignment: Score und Sequenzidentität

Der Alignment-Score summiert Bewertungen für übereinstimmende oder abweichende Zeichen und zieht Kosten für Lücken ab. Beim Beispiel ACT gegen AGT mit Match +2, Mismatch −1 und Gap −2 entsteht ohne Lücke der Score 2−1+2=3. Dieser Wert ist keine Wahrscheinlichkeit und keine Prozentangabe; seine Höhe hängt von der gewählten Scoring-Matrix und den Gap-Kosten ab. Vergleiche Scores daher nur, wenn Verfahren, Parameter, Sequenztyp und Ausrichtung vergleichbar sind. Ein höherer Score bedeutet unter derselben Konvention eine bessere rechnerische Ausrichtung, aber nicht automatisch eine biologische Funktion.

Die dynamische Programmierung füllt eine Tabelle für alle Präfixpaare. Jede Zelle prüft drei Wege: zwei Zeichen diagonal ausrichten und ihren Substitutionsscore addieren, oder eine Lücke in einer der Sequenzen setzen und die Gap-Strafe abziehen. Die Randwerte berechnen die Kosten, wenn ein Präfix vollständig gegen Lücken ausgerichtet wird. Nach dem Füllen wird vom letzten Tabellenfeld zum Ursprung zurückverfolgt, damit das optimale globale Alignment entsteht. So werden Teilprobleme wiederverwendet, statt alle möglichen Ausrichtungen einzeln aufzuzählen. Affine Lückenkosten benötigen ein erweitertes Zustandsmodell. Für ähnliche Sequenzlängen gilt diese Rekursion ebenfalls.

Nein. Identität zählt exakt gleiche Buchstaben oder Aminosäuren in den ausgerichteten Spalten. Ähnlichkeit kann zusätzlich konservative Aminosäureaustausche über eine Substitutionsmatrix bewerten. Deshalb kann eine Proteinsequenz einen guten Score erreichen, obwohl nicht jede Position identisch ist. Die Identität hängt außerdem vom Alignment und seinem Nenner ab; diese Seite zählt Gap-Spalten in der Länge mit. Berichte Prozentidentität daher zusammen mit Alignmentlänge, Lückenanteil und Methode. Identität oder Ähnlichkeit allein beweist weder Homologie noch gleiche Funktion, weil Zusammensetzung und Datenbanksuche Fehlinterpretationen erzeugen können. Dokumentiere zusätzlich den Gap-Anteil.

Eine Lücke entsteht, wenn das Verfahren eine Einfügung oder Deletion als bessere Erklärung für die Sequenzabweichung wählt. Im Score kostet jede lineare Lücke den festgelegten Wert g; die Positionen der restlichen Zeichen können dadurch besser übereinstimmen. Für die Identität muss anschließend feststehen, ob Gap-Spalten im Nenner bleiben. Hier werden sie mitgezählt: Eine Ausrichtung mit zehn identischen Positionen in zwölf Spalten hat 83,3 Prozent Identität. Andere Programme berichten teils andere Nenner. Vermeide deshalb Prozentvergleiche, bevor du Gap-Konvention, Endlücken und Alignmenttyp geprüft hast.

Nein. Ein Alignment ist zunächst ein statistisch bewerteter Vergleich zweier Zeichenfolgen. Ein hoher Score kann durch Sequenzlänge, Zusammensetzung, gewählte Datenbank, Scoring-Matrix oder Suchumfang beeinflusst sein. Für eine belastbare Homologieaussage braucht man geeignete Nullmodelle, Signifikanzwerte, Domänenkontext und gegebenenfalls phylogenetische Evidenz. Selbst Homologie bedeutet nicht, dass beide Proteine dieselbe heutige Funktion erfüllen. Nutze den Score als Filter für weitere Analyse und bewerte konservierte Motive, Struktur und experimentelle Daten separat. Dokumentiere Parameter, Datenbankversion und Auswahlkriterien. Ein Nullmodell hilft, Zufallstreffer einzuordnen. Die Datenbankversion ist Teil der Analyse.