Pseudo-Rate Matrices, beyond Dayhoff's model - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2021

Pseudo-Rate Matrices, beyond Dayhoff's model

Résumé

One of the fundamental techniques of biology is sequence alignment, namely transforming one sequence into another with minimal change. Sequence alignment is essential for evolutionary studies and is a source of information for the analysis of the physico-chemical mechanisms which are at the heart of protein activity. Biologists almost exclusively use methods based on a very simple model, although they are aware that this can be quite removed from reality. In fact, the more complex models involve so many variables that they cannot be calculated in practice. This paper presents a method to estimate the quality of the approximation made using simple models, giving a measure of the deviation from reality. It is exclusively based on the analysis of pairwise alignments, without resorting to multiple alignments, and therefore without requiring the construction of trees and the problems associated with it. The paper also describes an approach that allows building trees and clusters from sequences without strongly relying on the choice of a dissimilarity measure. It illustrates the interest and effectiveness of the point of view promoted by Alex: assume as little as possible and try to gather information from the data, before turning to explicit modeling if necessary.
L'une des techniques fondamentales de la biologie est l'alignement de séquences, c'est-à-dire la transformation d'une séquence en une autre avec un minimum de changement. L'alignement de séquences est essentiel pour les études évolutives et constitue une source d'information pour l'analyse des mécanismes physico-chimiques qui sont au cœur de l'activité des protéines. Les biologistes utilisent presque exclusivement des méthodes basées sur un modèle très simple, même s'ils sont conscients que cela peut être assez éloigné de la réalité. En fait, les modèles les plus complexes impliquent tellement de variables qu'elles ne peuvent pas être calculées en pratique. Cet article présente une méthode pour estimer la qualité de l'approximation faite à l'aide de modèles simples, donnant une mesure de l'écart par rapport à la réalité. Elle repose exclusivement sur l'analyse d'alignements par paires, sans recourir à des alignements multiples, et donc sans nécessiter la construction d'arbres et les problèmes qui y sont associés. L'article décrit également une approche qui permet de construire des arbres et des clusters à partir de séquences sans dépendre fortement du choix d'une mesure de dissimilarité. Elle illustre l'intérêt et l'efficacité du point de vue promu par Alex : supposer le moins possible et essayer de recueillir des informations à partir des données, avant de se tourner si nécessaire vers une modélisation explicite.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03264944 , version 1 (18-06-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03264944 , version 1

Citer

Claudine Landès, Yolande Diaz-Lazcoz, Alain Hénaut, Bruno Torrésani. Pseudo-Rate Matrices, beyond Dayhoff's model. 2021. ⟨hal-03264944⟩
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