alineamiento de secuencias

Un alineamiento de secuencias en bioinformática es una forma de representar y comparar dos o más secuencias o cadenas de ADN, ARN, o estructuras primarias proteicas para resaltar sus zonas de similitud, que podrían indicar relaciones funcionales o evolutivas entre los genes o proteínas consultados. Las secuencias alineadas se escriben con las letras (representando aminoácidos o nucleótidos) en filas de una matriz en las que, si es necesario, se insertan espacios para que las zonas con idéntica o similar estructura se alineen. Aunque las bases nucleotídicas del ADN y ARN son más similares entre sí que con los aminoácidos, la conservación del emparejado de bases podría indicar papeles funcionales o estructurales similares. El alineamiento de secuencias puede utilizarse con secuencias no biológicas, como en la identificación de similitudes en series de letras y palabras del lenguaje humano o en análisis de datos financieros. Entre los algoritmos más populares basados en la comparación de estructuras primarias de proteínas, se deben destacar el algoritmo Needleman-Wunsch, el algoritmo Smith-Waterman, BLAST y FASTA Secuencias muy cortas o muy similares pueden alinearse manualmente. Aun así, los problemas más interesantes necesitan alinear secuencias largas, muy variables y extremadamente numerosas que no pueden ser alineadas por humanos. El conocimiento humano se aplica principalmente en la construcción de algoritmos que produzcan alineamientos de alta calidad, y ocasionalmente ajustando el resultado final para representar patrones que son difíciles de introducir en algoritmos (especialmente en el caso de secuencias de nucleótidos). Las aproximaciones computacionales al alineamiento de secuencias se dividen en dos categorías: alineamiento global y alineamiento local. Calcular un alineamiento global es una forma de optimización global que "fuerza" al alineamiento a ocupar la longitud total de todas las secuencias introducidas (secuencias problema). Comparativamente, los alineamientos locales identifican regiones similares dentro de largas secuencias que normalmente son muy divergentes entre sí. A menudo se prefieren los alineamientos locales, pero pueden ser más difíciles de calcular porque se añade el desafío de identificar las regiones de mayor similitud. Se aplican gran variedad de algoritmos computacionales al problema de alineamiento de secuencias, como métodos lentos, pero de optimización, como la programación dinámica, y métodos heurísticos o probabilísticos eficientes, pero no exhautivos, diseñados para búsqueda a gran escala en bases de datos.