Nyckelskillnaden mellan homologi och likhet inom bioinformatik är att homologi hänvisar till ett uttalande om gemensamma evolutionära härkomster för två sekvenser, medan likhet hänvisar till graden av likhet mellan två sekvenser.
Bioinformatik är ett vetenskapsområde som kombinerar biologi, informationsteknik, datavetenskap, matematik och statistik för att analysera och tolka biologiska data. Homologi och likhet är två termer vi använder inom bioinformatik. Vi kan enkelt beräkna likheten som en procentandel av liknande rester över en given längd av anpassningen. Men vi kan inte beräkna homologi eftersom det kan vara sant eller falskt och vanligtvis beror på den hypotes som används.
Vad är homologi i bioinformatik?
Homologi i bioinformatik hänvisar till den biologiska homologin mellan DNA, RNA och proteinsekvenser som definieras i termer av delade förfäders egenskaper i livets evolutionära träd. Med andra ord, det är den gemensamma evolutionära härkomsten av två sekvenser. Orsaken till en sådan förekomst kan antingen bero på artbildningshändelser (ortologer), horisontella genöverföringshändelser (xenologer) eller dupliceringshändelser (paraloger).
Figur 01: Multiple Sequence Alignment
Det är möjligt att härleda homologin mellan DNA, RNA eller proteiner genom deras aminosyra- eller nukleotidsekvenslikhet. En betydande likhet fungerar som en stark bevisegenskap för att sluta sig till att två sekvenser är relaterade till en gemensam förfäderssekvens med evolutionära förändringar. Justeringar av flera sekvenser indikerar regionerna i varje sekvens med homolog natur.
Vad är likhet i bioinformatik?
Inom bioinformatik bedömer likhet likheten mellan två proteiner eller nukleotidsekvenser. Det finns två huvudsteg i denna process. Det första steget är parvis anpassning, vilket hjälper till att hitta den optimala anpassningen mellan två sekvenser (inklusive luckor) med hjälp av algoritmer som BLAST, FastA och LALIGN. Efter parvis anpassning är det nödvändigt att erhålla två kvantitativa parametrar från varje parvis jämförelse. De är identitet och likhet. I BLAST kallas söklikheter som positiva.
Figur 02: Parvis justering
En konservativ mutation uppstår när en aminosyra muterar till en liknande rest samtidigt som de fysiokemiska egenskaperna bevaras. Till exempel, om arginin muterar till lysin med +1 positiv laddning, accepteras det eftersom de två aminosyrorna har liknande egenskaper och inte förändrar det översatta proteinet. Likhetsmätningar är därför beroende av kriterierna för hur två aminosyrarester är för varandra.
Vilka är likheterna mellan homologi och likhet i bioinformatik?
- Homologi och likhet är två tekniska termer vi möter inom bioinformatik.
- Dessutom hänvisar båda termerna till molekylär analys av sekvenser.
Vad är skillnaden mellan homologi och likhet i bioinformatik?
Homologi hänvisar till ett uttalande om gemensamma evolutionära härkomster för två sekvenser medan likhet hänvisar till graden av likhet mellan två sekvenser. Så detta är nyckelskillnaden mellan homologi och likhet i bioinformatik. Dessutom kan homologi inte beräknas eftersom det kan vara sant eller falskt och vanligtvis beror på hypotesen medan likhet lätt kan beräknas som en procentandel av liknande rester över en given längd av anpassningen. Därför är detta en signifikant skillnad mellan homologi och likhet inom bioinformatik.
Följande infografik listar skillnaden mellan homologi och likhet inom bioinformatik.
Sammanfattning – Homology vs Similarity in Bioinformatics
I korthet ligger nyckelskillnaden mellan homologi och likhet inom bioinformatik i deras definitioner. Homologi är ett uttalande om gemensamma evolutionära härkomster av två sekvenser medan likhet är likheten mellan två sekvenser. Homologi uppstår på grund av ortologer, paraloger och xenologer. När man härleder likhet är det möjligt att använda algoritmer som FastA, BLAST och LALIGN. Homologi kan inte uttryckas som en beräkning, men likhet kan uttryckas som en procentandel av liknande rester över en given längd av anpassningen. Detta är alltså sammanfattningen av skillnaden mellan homologi och likhet inom bioinformatik.
