Кластал

КЛУСТАЛЬ
Разработчик(и)	Дес Хиггинс ; Фабиан Сиверс ; Дэвид Дайнин ; Андреас Вильм (все в Институте Конвея, UCD ) ;
Стабильная версия	1.2.2 / 1 июля 2016 г .; 8 лет назад
Написано в	С++
Операционная система	UNIX , Linux , MacOS , MS-Windows , FreeBSD , Debian
Тип	Инструмент биоинформатики
Лицензия	Стандартная общественная лицензия GNU , версия 2.
Веб-сайт	www .clustal .org /омега /

Clustal — компьютерная программа, используемая для множественного выравнивания последовательностей в биоинформатике . ^{[ 2 ]} Программное обеспечение и его алгоритмы претерпели несколько итераций, ClustalΩ (Omega) . последней версией по состоянию на 2011 год является ^[update]. Оно доступно как автономное программное обеспечение, через веб-интерфейс и через сервер, размещенный Европейским институтом биоинформатики .

Clustal является важным биоинформатическим программным обеспечением: две его научные публикации вошли в число 100 лучших цитируемых статей всех времен по версии журнала Nature в 2014 году. ^{[ 3 ]}

История

История версий

Clustal : оригинальное программное обеспечение для множественного выравнивания последовательностей, созданное Десом Хиггинсом в 1988 году, было основано на построении филогенетических деревьев из парных последовательностей аминокислот или нуклеотидов . ^{[ 4 ]}
ClustalV : второе поколение Clustal, выпущенное в 1992 году. Оно представило возможность создавать новые выравнивания из существующих в процессе, известном как реконструкция филогенетического дерева. В ClustalV также добавлена возможность создавать деревья с использованием метода объединения соседей . ^{[ 5 ]}
ClustalW : третье поколение, выпущенное в 1994 году. Оно усовершенствовало алгоритм прогрессивного выравнивания, включая параметры взвешивания последовательностей на основе сходства и расхождения . Кроме того, добавлена возможность запуска Clustal в пакетном режиме из командной строки . ^{[ 6 ]}
ClustalX : выпущенная в 1997 году, это была первая версия с графическим пользовательским интерфейсом. ^{[ 7 ]}
Clustal2 : это обновление ClustalW и ClustalX с более высокой точностью и эффективностью в 2007 году. ^{[ 8 ]}
ClustalΩ (Omega) : текущая версия, выпущенная в 2011 году. ^{[ 9 ]}^{[ 10 ]}

Происхождение имени

Направляющее дерево в первоначальных версиях Clustal было построено с помощью UPGMA , отсюда и название CLUSTAL. кластерного анализа парных выравниваний ^{[ 11 ]}^ср.^{[ 12 ]} Первые четыре версии Clustal были пронумерованы арабскими цифрами (от 1 до 4), тогда как пятая версия использовала римскую цифру V. ^{[ 11 ]}^ср.^{[ 13 ]}^{[ 5 ]} Следующие две версии выполняются в алфавитном порядке с использованием латинского алфавита, где W означает взвешенный, а X — X Window, чтобы обозначить внесенные изменения. ^{[ 11 ]}^ср.^{[ 14 ]}^{[ 7 ]} Название Omega было выбрано, чтобы отметить отличие от предыдущих итераций. ^{[ 11 ]}

Функция

Clustal выравнивает последовательности, используя эвристику , которая постепенно строит множественное выравнивание последовательностей из набора парных выравниваний. Этот метод работает путем анализа последовательностей в целом и использования метода UPGMA/соединения соседей для создания матрицы расстояний . Направляющее дерево рассчитывается на основе оценок последовательностей в матрице, а затем используется для построения множественного выравнивания последовательностей путем постепенного выравнивания последовательностей в порядке сходства. ^{[ 15 ]}

Clustal создает множественные выравнивания последовательностей за три основных этапа:

Завершите парное выравнивание, используя метод прогрессивного выравнивания.
Создайте направляющее дерево (или используйте дерево, определяемое пользователем).
Используйте дерево направляющих для выполнения множественного выравнивания.

Эти действия выполняются автоматически с помощью функции «Выполнить полное выравнивание». Другие варианты: «Выполнить выравнивание на основе направляющего дерева и филогении» и «Создать только направляющее дерево».

Ввод/вывод

Эта программа принимает широкий спектр входных форматов, включая NBRF/ PIR , FASTA , EMBL/ Swiss-Prot , Clustal, GCC/MSF, GCG9 RSF и GDE.

Выходной формат может быть одним или несколькими из следующих: Clustal, NBRF/ PIR , GCG /MSF, PHYLIP , GDE или NEXUS.

Чтение вывода выравнивания нескольких последовательностей
Символ	Определение	Значение
*	звездочка	позиции, которые имеют единственный и полностью консервативный остаток
:	толстая кишка	консервативный: сохранение между группами сильно схожих свойств (оценка > 0,5 по матрице PAM 250 )
.	период	полуконсервативный: сохранение между группами слабо сходных свойств (оценка ≤ 0,5 по матрице PAM 250)
	пустой	несохранившийся

Одни и те же символы показаны как для ДНК / РНК выравниваний , так и для выравниваний белков , поэтому, хотя символы * (звездочки) полезны для обоих случаев, другие согласованные символы следует игнорировать для выравниваний ДНК/РНК.

Настройки

Параметры штрафа за открытие гэпа и штрафа за расширение гэпа могут быть скорректированы пользователем.

Кластал и КласталВ

Краткое содержание

Оригинальное программное обеспечение Clustal было разработано в 1988 году как вычислительный метод для создания множественных выравниваний последовательностей на персональных компьютерах . ClustalV был выпущен 4 года спустя и значительно улучшил исходное программное обеспечение, добавив и изменив несколько ключевых функций. Это была полная переработка, написанная на C вместо Fortran .

Алгоритм

Обе версии используют один и тот же быстрый приближенный алгоритм для расчета показателей сходства между последовательностями, что, в свою очередь, обеспечивает попарное выравнивание. Алгоритм работает путем расчета показателей сходства как количества совпадений k-кортежей между двумя последовательностями с учетом установленного штрафа за пробелы. Чем более похожи последовательности, тем выше оценка. После оценки последовательностей с помощью UPGMA создается дендрограмма для определения порядка множественного выравнивания последовательностей. Последовательности выравниваются в порядке убывания установленного порядка. Этот алгоритм позволяет работать с очень большими наборами данных и работает быстро. Однако скорость зависит от диапазона совпадений k-кортежей, выбранного для конкретного типа последовательности. ^{[ 16 ]}

Заметные улучшения ClustalV

Некоторые из наиболее заметных дополнений в ClustalV — это выравнивание профилей и полные параметры интерфейса командной строки. Возможность использовать выравнивание профилей позволяет пользователю сопоставлять два или более предыдущих сопоставлений или последовательностей с новым сопоставлением и перемещать несовмещенные последовательности (низкие оценки) дальше по порядку выравнивания. Это дает пользователю возможность постепенно и методично создавать несколько выравниваний последовательностей с большим контролем, чем базовый вариант. ^{[ 15 ]} Возможность запуска из командной строки ускоряет процесс выравнивания множественных последовательностей. Последовательности можно запустить с помощью простой команды:

 clustalv nameoffile.seq

или

 clustalv /infile=nameoffile.seq

и программа определит, какой тип последовательности она анализирует. По завершении программы результаты множественного выравнивания последовательностей, а также дендрограмма передаются в файлы с расширениями .aln и .dnd соответственно. Интерфейс командной строки использует параметры по умолчанию и не допускает других параметров. ^{[ 16 ]}

КласталВ

Краткое содержание

ClustalW, как и другие версии Clustal, используется для эффективного выравнивания нескольких нуклеотидных или белковых последовательностей. Он использует методы прогрессивного выравнивания, которые определяют приоритет последовательностей для выравнивания на основе сходства до тех пор, пока не будет получено глобальное выравнивание. ClustalW — это алгоритм , основанный на матрицах , тогда как такие инструменты, как T-Coffee и Dialign, основаны на согласованности . ClustalW эффективен и конкурентоспособен по сравнению с аналогичным программным обеспечением. ^{[ нужна ссылка ]} Эта программа требует трех или более последовательностей для расчета глобального выравнивания. Для выравнивания двоичной последовательности другие инструменты, такие как EMBOSS или LALIGN следует использовать .

Алгоритм

ClustalW использует алгоритмы прогрессивного выравнивания. В них последовательности выровнены в порядке оценки выравнивания от наибольшего к наименьшему. Эта эвристика необходима для ограничения сложности времени и памяти , необходимой для поиска глобально оптимального решения .

Сначала алгоритм вычисляет матрицу попарных расстояний между всеми парами последовательностей ( попарное выравнивание последовательностей ). Затем метод соединения соседей использует укоренение средней точки для создания общего направляющего дерева. ^{[ 17 ]} Схема этого метода показана справа. Наконец, направляющее дерево используется в качестве приблизительного шаблона для создания глобального выравнивания.

Временная сложность

ClustalW имеет временную сложность $O(N^{2})$ из-за использования метода соединения соседей.

В ClustalW2 добавлена возможность использовать вместо этого UPGMA, что быстрее при больших размерах входных данных. Флаг командной строки, позволяющий использовать его вместо присоединения к соседям:

-clustering=UPGMA

В качестве приблизительного примера: хотя ввод 10 000 последовательностей займет более часа для объединения соседей, UPGMA завершится менее чем за минуту.

В ClustalW2 также добавлена итеративная точность выравнивания. Эта опция не повышает эффективность, но дает возможность повысить точность выравнивания. Это может быть особенно полезно для небольших наборов данных.

Следующие флаги активируют итеративное выравнивание:

-Iteration=Alignment
-Iteration=Tree
-numiters

Первый вариант уточняет окончательное выравнивание. Второй вариант включает схему на этапе постепенного выравнивания. Третий определяет количество циклов итерации, где значение по умолчанию установлено равным 3. ^{[ 18 ]}

Точность и результаты

Алгоритм, который использует ClustalW, почти оптимален. Он наиболее эффективен для наборов данных с большой степенью дисперсии. В таких наборах данных процесс создания направляющего дерева менее чувствителен к шуму. ClustalW был одним из первых алгоритмов множественного выравнивания последовательностей, который сочетал в себе парное и глобальное выравнивание для увеличения скорости, но это решение снижает точность результатов.

Когда в 2014 году сравнивалось несколько алгоритмов выравнивания последовательностей, ClustalW оказался одним из самых быстрых, способных давать результаты с желаемым уровнем точности. Однако он был не таким точным, как у конкурентов, основанных на постоянстве, таких как T-Coffee. ^{[ 19 ]} Из MAFFT, T-Coffee и Clustal Omega ClustalW имеет самую низкую точность для полнометражных последовательностей, но его точность по-прежнему считается приемлемой. Кроме того, ClustalW оказался наиболее эффективным с точки зрения памяти алгоритмом из изученных. ^{[ 19 ]} Постоянные обновления программного обеспечения сделали ClustalW2 более точным, сохраняя при этом эту скорость. ^{[ 18 ]}

Кластал Омега

Краткое содержание

ClustalΩ (также называемая Clustal O и Clustal Omega ) — это быстрая и масштабируемая программа, написанная на C и C++, используемая для множественного выравнивания последовательностей. Он использует засеянные направляющие деревья и новый механизм HMM , который фокусируется на двух профилях для создания этих выравниваний. ^{[ 20 ]}^{[ 21 ]} Программе требуется три или более последовательностей для расчета множественного выравнивания последовательностей . Clustal Omega основан на согласованности и широко рассматривается. ^{[ кем? ]} как одна из самых быстрых онлайн-реализаций всех инструментов множественного выравнивания последовательностей и по-прежнему занимает высокое место по точности среди алгоритмов, основанных как на согласованности, так и на основе матриц.

Алгоритм

Clustal Omega имеет пять основных этапов для создания множественного выравнивания последовательностей .

Попарное выравнивание производится с использованием метода k-кортежей. Это эвристический метод, который не гарантирует нахождение оптимального решения, но он более эффективен, чем использование динамического программирования .
Последовательности кластеризуются с использованием модифицированного метода mBed. ^{[ 22 ]} Метод mBed вычисляет попарное расстояние, используя встраивание последовательности.
метод кластеризации k-средних . Применяется
Направляющее дерево строится методом UPGMA . На рисунке справа это показано как несколько шагов направляющего дерева, ведущих к одному окончательному построению направляющего дерева из-за агломеративного характера UPGMA. На каждом шаге (ромбы на схеме) объединяются два ближайших кластера. Это повторяется до тех пор, пока не будет получено окончательное глобальное дерево.
Окончательное выравнивание множественных последовательностей производится с помощью пакета HHAlign из HH-Suite с использованием двух профилей HMM . Профиль HMM — это линейный конечный автомат, состоящий из ряда узлов, каждый из которых примерно соответствует позиции (столбцу) в выравнивании, из которого он был построен. ^{[ 23 ]}

Временная сложность

Временная сложность точного расчета оптимального выравнивания $N$ последовательности длины $L$ является $O(L^{N})$ что невозможно даже для небольшого количества последовательностей. Для этого Clustal Omega использует модифицированную версию mBed, сложность которой составляет $O(N\log N)$ , ^{[ 22 ]}^{[ 24 ]} и создает направляющие деревья, которые столь же точны, как и традиционные методы. Скорость и точность направляющих деревьев в Clustal Omega объясняются реализацией модифицированного алгоритма mBed. Это также сокращает время вычислений и требования к памяти для выполнения выравнивания больших наборов данных.

Точность и результаты

Точность Clustal Omega на небольшом количестве последовательностей в среднем очень похожа на то, что считается высококачественными выравнивателями последовательностей. ^{[ нужен пример ]} На чрезвычайно больших наборах данных с сотнями тысяч входных последовательностей Clustal Omega превосходит все другие алгоритмы по времени, памяти и точности результатов. ^{[ 25 ]} Он способен выполнять более 100 000 последовательностей на одном процессоре за несколько часов.

Clustal Omega использует пакет HHAlign из HH-Suite, который выравнивает два профиля скрытых марковских моделей вместо сравнения профилей. Это значительно улучшает качество чувствительности и выравнивания. ^{[ 25 ]} Это, в сочетании с методом mBed, дает Clustal Omega преимущество перед другими выравнивателями последовательностей.

На наборах данных с несохраняющимися терминальными базами Clustal Omega может быть более точным, чем Probcons или T-Coffee , несмотря на то, что оба являются алгоритмами, основанными на согласованности. В тесте эффективности с программами, которые дают высокие оценки точности, MAFFT был самым быстрым, за ним следовала Clustal Omega. Оба были быстрее, чем T-Coffee, однако для работы MAFFT и Clustal Omega требовалось больше памяти. ^{[ 19 ]}

Кластал2 (КлусталВ/КлусталХ)

Clustal2 — это пакетная версия ClustalW с командной строкой и графической версии Clustal X. Это не новые инструменты, а обновленные и улучшенные версии предыдущих реализаций, рассмотренных выше. Обе загрузки предварительно скомпилированы для многих операционных систем, таких как Linux, Mac OS X и Windows (XP и Vista). Этот выпуск был разработан, чтобы сделать веб-сайт более организованным и удобным для пользователя, а также обновить исходные коды до самых последних версий. Clustal2 — это версия 2 как ClustalW, так и ClustalX, откуда он и получил свое название. Предыдущие версии все еще можно найти на веб-сайте, однако каждая предварительная компиляция теперь актуальна.

См. также

Ссылки

^ См. файл COPYING в исходном архиве [1] . Архивировано 12 июня 2021 г. на Wayback Machine . По состоянию на 15 января 2014 г.
^ Ченна Р., Сугавара Х., Койке Т., Лопес Р., Гибсон Т.Дж. , Хиггинс Д.Г. , Томпсон Дж.Д. (июль 2003 г.). «Множественное выравнивание последовательностей с помощью программ серии Clustal» . Исследования нуклеиновых кислот . 31 (13): 3497–500. дои : 10.1093/нар/gkg500 . ПМК 168907 . ПМИД 12824352 .
^ Ван Ноорден Р., Махер Б., Нуццо Р. (октябрь 2014 г.). «100 лучших статей» . Природа . 514 (7524): 550–3. Бибкод : 2014Natur.514..550V . дои : 10.1038/514550a . ПМИД 25355343 .
^ Хиггинс Д.Г., Sharp PM (декабрь 1988 г.). «CLUSTAL: пакет для выполнения множественного выравнивания последовательностей на микрокомпьютере». Джин . 73 (1): 237–44. дои : 10.1016/0378-1119(88)90330-7 . ПМИД 3243435 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Хиггинс Д.Г., Блисби А.Дж., Фукс Р. (апрель 1992 г.). «CLUSTAL V: улучшенное программное обеспечение для множественного выравнивания последовательностей». Компьютерные приложения в биологических науках . 8 (2): 189–91. дои : 10.1093/биоинформатика/8.2.189 . ПМИД 1591615 .
^ Томпсон, доктор медицинских наук; Хиггинс, Д.Г.; Гибсон, Ти Джей (11 ноября 1994 г.). «CLUSTAL W: повышение чувствительности прогрессивного множественного выравнивания последовательностей за счет взвешивания последовательностей, штрафов за пробелы для конкретной позиции и выбора весовой матрицы» . Исследования нуклеиновых кислот . 22 (22): 4673–4680. дои : 10.1093/нар/22.22.4673 . ISSN 0305-1048 . ПМК 308517 . ПМИД 7984417 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Томпсон Дж.Д., Гибсон Т.Дж. , Плевняк Ф., Жанмуген Ф., Хиггинс Д.Г. (декабрь 1997 г.). «Оконный интерфейс CLUSTAL_X: гибкие стратегии выравнивания множественных последовательностей с помощью инструментов анализа качества» . Исследования нуклеиновых кислот . 25 (24): 4876–82. дои : 10.1093/нар/25.24.4876 . ПМК 147148 . ПМИД 9396791 .
^ Дайнин, Дэвид. «Выравнивание множественных последовательностей Clustal W и Clustal X» . www.clustal.org . Архивировано из оригинала 16 апреля 2018 г. Проверено 24 апреля 2018 г.
^ Сиверс Ф., Хиггинс Д.Г. (1 января 2014 г.). «Кластальная омега, точное выравнивание очень большого количества последовательностей». У Рассела DJ (ред.). Множественные методы выравнивания последовательностей . Методы молекулярной биологии. Том. 1079. Хумана Пресс. стр. 105–116. дои : 10.1007/978-1-62703-646-7_6 . ISBN 9781627036450 . ПМИД 24170397 .
^ Сиверс Ф., Хиггинс Д.Г. (1 января 2002 г.). Кластал Омега . Том. 48. John Wiley & Sons, Inc., стр. 3.13.1–16. дои : 10.1002/0471250953.bi0313s48 . ISBN 9780471250951 . ПМИД 25501942 . S2CID 1762688 . {{cite book}}: |journal= игнорируется ( помогите )
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Дес Хиггинс, презентация на конференции SMBE 2012 в Дублине.
^ Хиггинс Д.Г., Sharp PM (декабрь 1988 г.). «CLUSTAL: пакет для выполнения множественного выравнивания последовательностей на микрокомпьютере». Джин . 73 (1): 237–44. дои : 10.1016/0378-1119(88)90330-7 . ПМИД 3243435 .
^ Хиггинс Д.Г., Sharp PM (апрель 1989 г.). «Быстрое и чувствительное выравнивание множественных последовательностей на микрокомпьютере». Компьютерные приложения в биологических науках . 5 (2): 151–3. дои : 10.1093/биоинформатика/5.2.151 . ПМИД 2720464 .
^ Томпсон Дж.Д., Хиггинс Д.Г., Гибсон Т.Дж. (ноябрь 1994 г.). «CLUSTAL W: повышение чувствительности прогрессивного множественного выравнивания последовательностей за счет взвешивания последовательностей, штрафов за пробелы для конкретной позиции и выбора весовой матрицы» . Исследования нуклеиновых кислот . 22 (22): 4673–80. дои : 10.1093/нар/22.22.4673 . ПМК 308517 . ПМИД 7984417 .
^ Перейти обратно: ^а ^б «CLUSTAL W-алгоритм» . Архивировано из оригинала 1 декабря 2016 г. Проверено 24 апреля 2018 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б Хиггинс, Дес (июнь 1991 г.). «Выравнивание множественных последовательностей Clustal V. Документация (Установка и использование)» . www.aua.gr. Архивировано из оригинала 12 апреля 2023 г. Проверено 27 августа 2022 г.
^ «О CLUSTALW» . www.megasoftware.net . Архивировано из оригинала 24 апреля 2018 г. Проверено 24 апреля 2018 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б Ларкин, Массачусетс; Блэкшилдс, Г.; Браун, Северная Каролина; Ченна, Р.; МакГеттиган, Пенсильвания; Маквильям, Х.; Валентин, Ф.; Уоллес, ИМ; Уилм, А. (10 сентября 2007 г.). «Clustal W и Clustal X версии 2.0» . Биоинформатика . 23 (21): 2947–2948. doi : 10.1093/биоинформатика/btm404 . ISSN 1367-4803 . ПМИД 17846036 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Паис Ф.С., Руй ПК, Оливейра Г, Коимбра РС (март 2014 г.). «Оценка эффективности программ множественного выравнивания последовательностей» . Алгоритмы молекулярной биологии . 9 (1): 4. дои : 10.1186/1748-7188-9-4 . ПМК 4015676 . ПМИД 24602402 .
^ ЭМБЛ-ЭБИ. «Кластальная омега <Выравнивание множественных последовательностей <EMBL-EBI» . www.ebi.ac.uk. Архивировано из оригинала 29 апреля 2018 г. Проверено 18 апреля 2018 г.
^ Дайнин, Дэвид. «Множественное выравнивание последовательностей Clustal Omega, ClustalW и ClustalX» . www.clustal.org . Архивировано из оригинала 29 мая 2010 г. Проверено 18 апреля 2018 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б Блэкшилдс Дж., Сиверс Ф., Ши В., Уилм А., Хиггинс Д.Г. (май 2010 г.). «Встраивание последовательностей для быстрого построения направляющих деревьев для множественного выравнивания последовательностей» . Алгоритмы молекулярной биологии . 5:21 . дои : 10.1186/1748-7188-5-21 . ПМК 2893182 . ПМИД 20470396 .
^ «Профильный HMM-анализ» . www.biology.wustl.edu . Архивировано из оригинала 24 июля 2019 г. Проверено 1 мая 2018 г.
^ Сиверс Ф., Уилм А., Дайнин Д., Гибсон Т.Дж., Карплюс К., Ли В., Лопес Р., МакВильям Х., Реммерт М., Сёдинг Дж., Томпсон Дж.Д., Хиггинс Д.Г. (октябрь 2011 г.). «Быстрое и масштабируемое создание высококачественных выравниваний множественных последовательностей белков с использованием Clustal Omega» . Молекулярная системная биология . 7 (1): 539. doi : 10.1038/msb.2011.75 . ПМЦ 3261699 . ПМИД 21988835 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Даугелайте Дж., О'Дрисколл А., Слиатор Р.Д. (2013). «Обзор множественного выравнивания последовательностей и облачных вычислений в биоинформатике» . ISRN Биоматематика . 2013 : 1–14. дои : 10.1155/2013/615630 . ISSN 2090-7702 .

Внешние ссылки

Домашняя страница Clustal (бесплатная загрузка для Unix/Linux, Mac и Windows)
Зеркало Clustal Omega в EBI

[1] См. файл COPYING в исходном архиве [1] . Архивировано 12 июня 2021 г. на Wayback Machine . По состоянию на 15 января 2014 г.

[Chenna2003-2] Ченна Р., Сугавара Х., Койке Т., Лопес Р., Гибсон Т.Дж. , Хиггинс Д.Г. , Томпсон Дж.Д. (июль 2003 г.). «Множественное выравнивание последовательностей с помощью программ серии Clustal» . Исследования нуклеиновых кислот . 31 (13): 3497–500. дои : 10.1093/нар/gkg500 . ПМК 168907 . ПМИД 12824352 .

[3] Ван Ноорден Р., Махер Б., Нуццо Р. (октябрь 2014 г.). «100 лучших статей» . Природа . 514 (7524): 550–3. Бибкод : 2014Natur.514..550V . дои : 10.1038/514550a . ПМИД 25355343 .

[pmid3243435-4] Хиггинс Д.Г., Sharp PM (декабрь 1988 г.). «CLUSTAL: пакет для выполнения множественного выравнивания последовательностей на микрокомпьютере». Джин . 73 (1): 237–44. дои : 10.1016/0378-1119(88)90330-7 . ПМИД 3243435 .

[pmid1591615-5] Перейти обратно: ^а ^б Хиггинс Д.Г., Блисби А.Дж., Фукс Р. (апрель 1992 г.). «CLUSTAL V: улучшенное программное обеспечение для множественного выравнивания последовательностей». Компьютерные приложения в биологических науках . 8 (2): 189–91. дои : 10.1093/биоинформатика/8.2.189 . ПМИД 1591615 .

[6] Томпсон, доктор медицинских наук; Хиггинс, Д.Г.; Гибсон, Ти Джей (11 ноября 1994 г.). «CLUSTAL W: повышение чувствительности прогрессивного множественного выравнивания последовательностей за счет взвешивания последовательностей, штрафов за пробелы для конкретной позиции и выбора весовой матрицы» . Исследования нуклеиновых кислот . 22 (22): 4673–4680. дои : 10.1093/нар/22.22.4673 . ISSN 0305-1048 . ПМК 308517 . ПМИД 7984417 .

[Thompson1997-7] Перейти обратно: ^а ^б Томпсон Дж.Д., Гибсон Т.Дж. , Плевняк Ф., Жанмуген Ф., Хиггинс Д.Г. (декабрь 1997 г.). «Оконный интерфейс CLUSTAL_X: гибкие стратегии выравнивания множественных последовательностей с помощью инструментов анализа качества» . Исследования нуклеиновых кислот . 25 (24): 4876–82. дои : 10.1093/нар/25.24.4876 . ПМК 147148 . ПМИД 9396791 .

[8] Дайнин, Дэвид. «Выравнивание множественных последовательностей Clustal W и Clustal X» . www.clustal.org . Архивировано из оригинала 16 апреля 2018 г. Проверено 24 апреля 2018 г.

[9] Сиверс Ф., Хиггинс Д.Г. (1 января 2014 г.). «Кластальная омега, точное выравнивание очень большого количества последовательностей». У Рассела DJ (ред.). Множественные методы выравнивания последовательностей . Методы молекулярной биологии. Том. 1079. Хумана Пресс. стр. 105–116. дои : 10.1007/978-1-62703-646-7_6 . ISBN 9781627036450 . ПМИД 24170397 .

[10] Сиверс Ф., Хиггинс Д.Г. (1 января 2002 г.). Кластал Омега . Том. 48. John Wiley & Sons, Inc., стр. 3.13.1–16. дои : 10.1002/0471250953.bi0313s48 . ISBN 9780471250951 . ПМИД 25501942 . S2CID 1762688 . {{cite book}}: |journal= игнорируется ( помогите )

[smbe-11] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Дес Хиггинс, презентация на конференции SMBE 2012 в Дублине.

[12] Хиггинс Д.Г., Sharp PM (декабрь 1988 г.). «CLUSTAL: пакет для выполнения множественного выравнивания последовательностей на микрокомпьютере». Джин . 73 (1): 237–44. дои : 10.1016/0378-1119(88)90330-7 . ПМИД 3243435 .

[13] Хиггинс Д.Г., Sharp PM (апрель 1989 г.). «Быстрое и чувствительное выравнивание множественных последовательностей на микрокомпьютере». Компьютерные приложения в биологических науках . 5 (2): 151–3. дои : 10.1093/биоинформатика/5.2.151 . ПМИД 2720464 .

[14] Томпсон Дж.Д., Хиггинс Д.Г., Гибсон Т.Дж. (ноябрь 1994 г.). «CLUSTAL W: повышение чувствительности прогрессивного множественного выравнивания последовательностей за счет взвешивания последовательностей, штрафов за пробелы для конкретной позиции и выбора весовой матрицы» . Исследования нуклеиновых кислот . 22 (22): 4673–80. дои : 10.1093/нар/22.22.4673 . ПМК 308517 . ПМИД 7984417 .

[CLUSTAL_W_Algorithm-15] Перейти обратно: ^а ^б «CLUSTAL W-алгоритм» . Архивировано из оригинала 1 декабря 2016 г. Проверено 24 апреля 2018 г.

[aua.gr-16] Перейти обратно: ^а ^б Хиггинс, Дес (июнь 1991 г.). «Выравнивание множественных последовательностей Clustal V. Документация (Установка и использование)» . www.aua.gr. Архивировано из оригинала 12 апреля 2023 г. Проверено 27 августа 2022 г.

[17] «О CLUSTALW» . www.megasoftware.net . Архивировано из оригинала 24 апреля 2018 г. Проверено 24 апреля 2018 г.

[:2-18] Перейти обратно: ^а ^б Ларкин, Массачусетс; Блэкшилдс, Г.; Браун, Северная Каролина; Ченна, Р.; МакГеттиган, Пенсильвания; Маквильям, Х.; Валентин, Ф.; Уоллес, ИМ; Уилм, А. (10 сентября 2007 г.). «Clustal W и Clustal X версии 2.0» . Биоинформатика . 23 (21): 2947–2948. doi : 10.1093/биоинформатика/btm404 . ISSN 1367-4803 . ПМИД 17846036 .

[:3-19] Перейти обратно: ^а ^б ^с Паис Ф.С., Руй ПК, Оливейра Г, Коимбра РС (март 2014 г.). «Оценка эффективности программ множественного выравнивания последовательностей» . Алгоритмы молекулярной биологии . 9 (1): 4. дои : 10.1186/1748-7188-9-4 . ПМК 4015676 . ПМИД 24602402 .

[20] ЭМБЛ-ЭБИ. «Кластальная омега <Выравнивание множественных последовательностей <EMBL-EBI» . www.ebi.ac.uk. Архивировано из оригинала 29 апреля 2018 г. Проверено 18 апреля 2018 г.

[21] Дайнин, Дэвид. «Множественное выравнивание последовательностей Clustal Omega, ClustalW и ClustalX» . www.clustal.org . Архивировано из оригинала 29 мая 2010 г. Проверено 18 апреля 2018 г.

[:0-22] Перейти обратно: ^а ^б Блэкшилдс Дж., Сиверс Ф., Ши В., Уилм А., Хиггинс Д.Г. (май 2010 г.). «Встраивание последовательностей для быстрого построения направляющих деревьев для множественного выравнивания последовательностей» . Алгоритмы молекулярной биологии . 5:21 . дои : 10.1186/1748-7188-5-21 . ПМК 2893182 . ПМИД 20470396 .

[23] «Профильный HMM-анализ» . www.biology.wustl.edu . Архивировано из оригинала 24 июля 2019 г. Проверено 1 мая 2018 г.

[24] Сиверс Ф., Уилм А., Дайнин Д., Гибсон Т.Дж., Карплюс К., Ли В., Лопес Р., МакВильям Х., Реммерт М., Сёдинг Дж., Томпсон Дж.Д., Хиггинс Д.Г. (октябрь 2011 г.). «Быстрое и масштабируемое создание высококачественных выравниваний множественных последовательностей белков с использованием Clustal Omega» . Молекулярная системная биология . 7 (1): 539. doi : 10.1038/msb.2011.75 . ПМЦ 3261699 . ПМИД 21988835 .

[:1-25] Перейти обратно: ^а ^б Даугелайте Дж., О'Дрисколл А., Слиатор Р.Д. (2013). «Обзор множественного выравнивания последовательностей и облачных вычислений в биоинформатике» . ISRN Биоматематика . 2013 : 1–14. дои : 10.1155/2013/615630 . ISSN 2090-7702 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

v т и Биоинформатика
Базы данных	Базы данных последовательностей: GenBank , Европейский архив нуклеотидов , Банк данных ДНК Японии и Национальный банк генов Китая. Вторичные базы данных: UniProt , база данных последовательностей белков, группирующихся вместе Swiss-Prot , TrEMBL и ресурс информации о белках. Другие базы данных: BioNumbers , Protein Data Bank , Ensembl , InterPro , KEGG и Gene Ontology. Специализированные геномные базы данных: BOLD , База данных генома Saccharomyces , FlyBase , VectorBase , WormBase , База данных генома крысы , PHI-база , Информационный ресурс Arabidopsis , GISAID и Информационная сеть данио-рерио.
Программное обеспечение	ВЗРЫВ Галстук-бабочка Кластал ЭМБОСС ХММЕР МЫШЦЫ ЯЩЕР SAMtools Мыльный пакет Цилиндр
Другой	Сервер: ExPASy Розалинда (образовательная платформа)
Учреждения	Броуд Институт Департамент вычислительной биологии (CBD) Microsoft Research - Центр вычислительной и системной биологии Университета Тренто (COSBI) Центр баз данных по наукам о жизни (DBCLS) Банк данных ДНК Японии (DDBJ) Европейский институт биоинформатики (EMBL-EBI) Европейская лаборатория молекулярной биологии (EMBL) Институт Флэтайрон Институт Дж. Крейга Вентера (JCVI) Институт молекулярно-клеточной биологии и генетики Макса Планка (MPI-CBG) Национальный центр биотехнологической информации США (NCBI) Японский институт генетики Нидерландский центр биоинформатики (NBIC) Филиппинский геномный центр (PGC) Исследования Скриппса Швейцарский институт биоинформатики (SIB) Добро пожаловать в Институт Сэнгера Институт Уайтхеда
Организации	Африканское общество биоинформатики и вычислительной биологии (ASBCB) Австралийский ресурс по биоинформатике (EMBL-AR) Европейская сеть молекулярной биологии (EMBnet) Международное сотрудничество по базам данных нуклеотидных последовательностей (INSDC) Международное общество биокурации (ISB) Международное общество вычислительной биологии (ISCB) Студенческий совет (ISCB-SC) Институт геномики и интегративной биологии (CSIR-IGIB) Японское общество биоинформатики (JSBi)
Встречи	Базельская конференция по вычислительной биологии ‎ ([BC ²]) Европейская конференция по вычислительной биологии (ECCB) Интеллектуальные системы молекулярной биологии (ISMB) Международная конференция по биоинформатике (InCoB) Международная конференция по методам вычислительного интеллекта для биоинформатики и биостатистики (CIBB) ISCB Africa Конференция ABCCB по биоинформатике Тихоокеанский симпозиум по биокомпьютингу (PSB) Исследования в области вычислительной молекулярной биологии (RECOMB)
Форматы файлов	Формат CRAM ФИКСИРОВАННЫЙ формат Формат FASTQ Формат NeXML Формат Нексуса Формат Пайлапа Формат SAM Стокгольмский формат Формат VCF формат GFF формат GTF
Связанные темы	Вычислительная биология Список биобанков Список биологических баз данных Молекулярная филогенетика Секвенирование База данных последовательностей Выравнивание последовательности
Категория Коммонс