Algoritmo Needleman-Wunsch

1
Algoritmo de Needleman-Wunsch
Alinhamento global
Marcos Castro

2
Introdução
O Algoritmo de Needleman-Wunsch é utilizado em
Bioinformática para realizar o alinhamento global de
sequências de proteínas ou nucleotídeos.
Essa foi uma das primeiras aplicações que utilizaram
programação dinâmica para comparar sequências biológicas.
O algoritmo leva o nome dos seus autores: Needleman e
Wunsch.

3
Alinhamento global vs local
Alinhamento global é um alinhamento que se faz em toda a
extensão da sequência.
No alinhamento local se procura alinhar fragmentos das
sequências e não toda a extensão das mesmas.
O algoritmo de Needleman-Wunsch realiza o alinhamento
global garantindo solução ótima.

4
O algoritmo faz uso de uma matriz de pontuação (scores)
para medir a similaridade entre os caracteres.
Temos os parâmetros: match (caracteres iguais), mismatch
(caracteres diferentes) e gap penalty (penalidade por lacuna).
Exemplo: match = 1, mismatch = -1 e gap penalty = -1.

5
Supor uma sequência s1 e outra sequência s2, tam_s1 e
tam_s2 serão os tamanhos dessas sequências.
“M” será o nome da nossa matriz. O primeiro passo é alocar
uma matriz (tam_s2 + 1) linhas por (tam_s1 + 1) colunas.
Iremos indexar a partir do zero. M[0][0] corresponde ao
elemento da primeira linha e primeira coluna, M[0][1]
corresponde ao elemento da primeira linha e segunda coluna
e assim por diante.

6
O M[0][0] será 0. O restante dos elementos da primeira linha
serão preenchidos da seguinte forma:
M[0][i] = M[0][i - 1] + gap_penalty (i > 0)
O restante dos elementos da primeira coluna serão
preenchidos da seguinte forma:
M[j][0] = M[j - 1][0] + gap_penalty (j > 0)

7
Exemplo para inicializar a primeira linha:
gap_penalty = -1
M[0][1] = M[0][0] + gap_penalty = 0 + (-1) = -1
M[0][2] = M[0][1] + gap_penalty = -1 + (-1) = -2
e assim por diante...
Exemplo para inicializar a primeira coluna:
M[1][0] = M[0][0] + gap_penalty = 0 + (-1) = -1
M[2][0] = M[1][0] + gap_penalty = -1 + (-1) = -2
e assim por diante...

8
Iremos alinhar as sequências GCAT e GAT.
Supor os valores para os seguintes parâmetros:
match = 1, mismatch = -1, gap_penalty = -1
Preenchemos a primeira linha e primeira coluna:
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1
A -2
T -3

9
Para preencher o restante da matriz, precisamos calcular o
valor que vem da diagonal superior esquerda, do topo e da
esquerda de cada célula da matriz. Iremos calcular esses
valores para M[1][1] que está representado pelo ponto de
interrogação.
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 ?
A -2
T -3

10
O valor da diagonal é calculado:
diagonal = M[i - 1][j - 1] + score
“score” será igual a “match” se os caracteres forem iguais,
caso contrário será igual a “mismatch”.
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 ?
A -2
T -3

11
diagonal = M[i - 1][j - 1] + score
Para M[1][1] (i = 1 e j = 1) ficará:
diagonal = M[0][0] + score
diagonal = 0 + (+1) (match) = 1
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 ?
A -2
T -3

12
O topo calcula-se da seguinte forma:
topo = M[i - 1][j] + gap_penalty
Para M[1][1] temos que (gap_penalty = -1):
topo = M[0][1] + (-1) = (-1) + (-1) = -2
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 ?
A -2
T -3

13
A esquerda calcula-se da seguinte forma:
esquerda = M[i][j - 1] + gap_penalty
Para M[1][1] temos que (gap_penalty = -1):
esquerda = M[1][0] + (-1) = (-1) + (-1) = -2
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 ?
A -2
T -3

14
Temos os valores da diagonal, do topo e da esquerda:
diagonal = 1, topo = -2, esquerda = -2
Para saber o M[1][1] basta calcular o máximo desses valores:
M[1][1] = max(1, -2, -2) = 1
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 ?
A -2
T -3

15
Agora iremos calcular o M[1][2]:
diagonal = -1 + (-1) (mismatch) = -2
topo = -2 + (-1) = -3
esquerda = -1 + (-1) = 0
M[1][2] = max(-2, -3, 0) = 0
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 1 ?
A -2
T -3

16
Matriz preenchida:
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 1 0 -1 -2
A -2 0 0 1 0
T -3 -1 -1 0 2

17
O algoritmo permite reconhecer qual a célula que deu origem
a cada entrada da matriz. Essa precedência é indicada pelas
setas:
Essas setas é o nosso traceback que utilizaremos para
realizar o alinhamento.
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 1 0 -1 -2
A -2 0 0 1 0
T -3 -1 -1 0 2

18
Para construir o alinhamento, começa-se pela última célula
que foi preenchida, para o nosso exemplo é a M[3][4] que
possui o valor 2.
Utilizaremos a orientação das setas para construir o
alinhamento.
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 1 0 -1 -2
A -2 0 0 1 0
T -3 -1 -1 0 2

19
M[3][4] veio da diagonal, então as duas sequências recebem
caracteres.
Sequência 1: T
Sequência 2: T
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 1 0 -1 -2
A -2 0 0 1 0
T -3 -1 -1 0 2

20
caracteres.
Sequência 1: AT
Sequência 2: AT
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 1 0 -1 -2
A -2 0 0 1 0
T -3 -1 -1 0 2

21
M[1][2] veio da esquerda, então coloca-se o caractere na
sequência 1 e a lacuna (gap) na sequência 2.
Sequência 1: CAT
Sequência 2: -AT
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 1 0 -1 -2
A -2 0 0 1 0
T -3 -1 -1 0 2

22
caracteres.
Sequência 1: GCAT
Sequência 2: G-AT
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 1 0 -1 -2
A -2 0 0 1 0
T -3 -1 -1 0 2

23
Se tivesse uma seta apontando para o topo, colocaríamos
uma lacuna na sequência 1 e o caractere na sequência 2.
- G C A T
- 0 -1 -2 -3 -4
G -1 1 0 -1 -2
A -2 0 0 1 0
T -3 -1 -1 0 2

24
A implementação foi feita utilizando a linguagem de
programação Python. O código encontra-se no endereço:
https://github.com/marcoscastro/msc_bioinfo/tree/master/n
eedleman_wunsch
Para executar o nosso exemplo basta fazer:
python needleman_wunsch.py GCAT GAT 1 -1 -1
GCAT e GAT são as sequências. 1, -1 e -1 são os parâmetros
match, mismatch e gap_penalty respectivamente.
Implementação

25
Dúvidas?
mcastrosouza@live.com
Obrigado!

26
http://www.cs.utoronto.ca/~brudno/bcb410/lec2notes.pdf
http://web.ist.utl.pt/ist155746/relatorio_2_bc.pdf
http://en.wikipedia.org/wiki/Needleman-Wunsch_algorithm
Referências

Algoritmo Needleman-Wunsch

Recomendados

Recomendados

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Mais procurados (20)

Semelhante a Algoritmo Needleman-Wunsch

Semelhante a Algoritmo Needleman-Wunsch (20)

Mais de Marcos Castro

Mais de Marcos Castro (20)

Algoritmo Needleman-Wunsch