Alineamiento de Secuencias

El alineamiento de secuencias es el proceso de organizar dos o más secuencias —de ADN, ARN o proteínas— para identificar regiones de similitud, insertando «huecos» donde hacen falta para que las posiciones equivalentes queden enfrentadas. Esas regiones parecidas pueden revelar relaciones funcionales, estructurales o evolutivas entre las secuencias. Es una tarea central de la bioinformática.

Tipos

Se distinguen dos enfoques principales. El alineamiento global alinea las secuencias completas de extremo a extremo, y es útil cuando son parecidas y de tamaño similar. El alineamiento local busca las subregiones más parecidas dentro de secuencias que, en conjunto, pueden ser muy distintas, y sirve para localizar dominios o motivos conservados. Además, el alineamiento puede ser por pares (dos secuencias) o múltiple (tres o más a la vez). Fuente primaria.

Algoritmos

Los algoritmos clásicos se basan en la programación dinámica: el de Needleman-Wunsch (1970) para el alineamiento global y el de Smith-Waterman (1981) para el local, ambos con puntuaciones que premian las coincidencias y penalizan los huecos. Para comparar contra bases de datos enormes, donde la programación dinámica exhaustiva es inviable, se usan heurísticas más rápidas y aproximadas como BLAST y FASTA. Fuente primaria.

Su relación con la IA

El resultado depende del esquema de puntuación y de la penalización de huecos: un alineamiento es una hipótesis comparativa, no una prueba automática de función o parentesco. Fuente primaria.