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title: "Bio-informatique et analyse des séquences"
book: "Biologie universitaire — 3e année"
subject: biology
language: fr
chapter: 5
exercises: 12
source: https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/5-bio-informatique-et-analyse-des-sequences
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# Chapitre 5 — Bio-informatique et analyse des séquences

Un biologiste qui vient de séquencer un gène d’un ver des grands fonds colle ses $300$ acides aminés dans un formulaire en ligne et apprend, trois secondes plus tard, que la protéine est une cousine lointaine d’une kinase humaine, avec $31\,\%$ d’identité sur $280$ résidus et une probabilité de $10^{-40}$ que la ressemblance soit due au hasard. Derrière ces trois secondes se cachent un algorithme de [programmation dynamique](#thm-b3-bioinformatics-nw) de 1970, une théorie statistique des [alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment) aléatoires, des [matrices de substitution](#def-b3-bioinformatics-matrices) distillées de milliers de familles de protéines et une base de données de quelque cent milliards de résidus. Ce chapitre traite du raisonnement caché dans la boîte : comment deux séquences sont alignées de sorte que l’[alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) soit démontrablement le meilleur, comment on fait dire quelque chose au score, comment on distingue une vraie correspondance d’une coïncidence, et comment on trouve des [motifs](#def-b3-bioinformatics-motif) dans un génome que personne n’a encore regardé. Les mathématiques sont élémentaires — une récurrence, un logarithme, une loi de Poisson — et il vaut la peine de les connaître, car toute conclusion tirée d’une comparaison de séquences repose sur elles.

## 5.1 Aligner deux séquences

**Définition 5.1 (Alignement et score).**

Un *alignement* de deux séquences les écrit l’une au-dessus de l’autre, avec des *brèches* (–) insérées de sorte que les colonnes apparient un résidu à un résidu ou un résidu à une brèche, et qu’aucune colonne n’apparie deux brèches. Son *score* est la somme sur les colonnes d’un score de substitution $s(a,b)$ pour chaque paire de résidus et d’une *pénalité de brèche* pour chaque brèche : une pénalité linéaire $-d$ par position de brèche ou, plus réaliste, une pénalité *affine* $-d - (k-1)e$ pour une suite de $k$ brèches, le coût d’ouverture $d$ étant supérieur au coût d’extension $e$, puisqu’une insertion de plusieurs résidus est un seul événement évolutif. Un alignement *global* couvre les deux séquences d’un bout à l’autre ; un alignement *local* cherche la paire de sous-chaînes de meilleur score et néglige le reste, ce qu’on souhaite quand un domaine commun se trouve dans deux protéines par ailleurs sans lien.

**Théorème 5.2 (Needleman–Wunsch).**

Soient $x = x_{1}\dots x_{m}$ et $y = y_{1}\dots y_{n}$, avec la [pénalité de brèche](#def-b3-bioinformatics-alignment) linéaire $d$. Définissons $F(i,j)$ comme le meilleur score d’un [alignement global](#def-b3-bioinformatics-alignment) des préfixes $x_{1}\dots x_{i}$ et $y_{1}\dots y_{j}$. Alors $F(i,0) = -id$, $F(0,j) = -jd$, et pour $i,j \ge 1$

$$
F(i,j) = \max\bigl\{\,F(i-1,j-1) + s(x_{i},y_{j}),\;
F(i-1,j) - d,\; F(i,j-1) - d\,\bigr\}.
$$

$F(m,n)$ est le score global optimal, un [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) optimal se retrouve en remontant depuis $(m,n)$ les choix qui ont produit chaque maximum, et le calcul entier prend $mn$ étapes. La variante de *Smith–Waterman* pour l’[alignement local](#def-b3-bioinformatics-alignment) ajoute $0$ comme quatrième possibilité dans le maximum, met les bords à $0$, et lit la réponse dans la plus grande case du tableau.

**Démonstration.** Considérons la dernière colonne d’un [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) quelconque des deux préfixes. C’est l’une de trois choses : $x_{i}$ au-dessus de $y_{j}$, $x_{i}$ au-dessus d’une brèche, ou une brèche au-dessus de $y_{j}$. La retirer laisse un [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) de $(x_{1}\dots x_{i-1},
y_{1}\dots y_{j-1})$, de $(x_{1}\dots x_{i-1}, y_{1}\dots y_{j})$ ou de $(x_{1}\dots x_{i}, y_{1}\dots y_{j-1})$ respectivement, dont le score vaut au plus $F$ de cette paire ; et réciproquement chacun de ces [alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment) optimaux peut être prolongé par la dernière colonne correspondante. Le meilleur score se terminant par chaque type de colonne est donc $F$ de la paire plus courte augmenté du score de la colonne, et l’optimum est le plus grand des trois. Les bords sont forcés (seules des brèches sont possibles contre un préfixe vide). Une récurrence sur $i + j$ remplit le tableau ; le nombre de cases vaut $(m+1)(n+1)$. Pour l’[alignement local](#def-b3-bioinformatics-alignment), la possibilité supplémentaire $0$ signifie « commencer ici un nouvel [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) », ce qui fait de $F(i,j)$ le meilleur score d’un [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) *se terminant* en $(i,j)$, et le meilleur [alignement local](#def-b3-bioinformatics-alignment) se termine quelque part. ∎

**Exemple 5.3 (Un tableau quatre sur trois).**

Aligner GAT et GCAT, avec $+1$ pour une correspondance, $-1$ pour un mésappariement et $d = 1$. Les bords valent $0, -1, -2, -3, -4$ en haut et $0, -1,
-2, -3$ sur le côté. En remplissant ligne par ligne : $F(\text{G},\text{G}) = 1$, $F(\text{G},\text{C}) = 0$, $F(\text{G},\text{A}) = -1$, $F(\text{G},\text{T}) = -2$ ; $F(\text{A},\text{G}) = 0$, $F(\text{A},\text{C}) = 0$, $F(\text{A},\text{A}) = 1$, $F(\text{A},\text{T}) = 0$ ; $F(\text{T},\text{G}) = -1$, $F(\text{T},\text{C}) = -1$, $F(\text{T},\text{A}) = 0$, $F(\text{T},\text{T}) = 2$. L’optimum vaut $2$, et le retour en arrière — diagonale depuis (T,T), diagonale depuis (A,A), puis à gauche de (G,C) vers (G,G), puis diagonale — donne

$$
\begin{array}{c}
\texttt{G-AT}\\
\texttt{GCAT}
\end{array}
$$

trois correspondances et une brèche : $3 - 1 = 2$.

![Le tableau de Needleman–Wunsch pour GAT contre GCAT (correspondance +1, mésappariement -1, brèche -1). Chaque case est le meilleur score des deux préfixes qui s’y terminent ; le chemin rouge remonté depuis le coin est l’alignement optimal.](https://one-course.com/images/onecourse/chapters/biology-5/b3-bioinformatics/fig-2762cb9d6694.svg)

*Le tableau de Needleman–Wunsch pour GAT contre GCAT (correspondance $+1$, mésappariement $-1$, brèche $-1$). Chaque case est le meilleur score des deux préfixes qui s’y terminent ; le chemin rouge remonté depuis le coin est l’[alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) optimal.*

**Méthode 5.4 (Aligner deux séquences).**

(1) Choisir le système de score : une [matrice de substitution](#def-b3-bioinformatics-matrices) adaptée à la divergence attendue (BLOSUM62 pour des protéines de distance inconnue ; correspondance/mésappariement pour l’ADN), et des [pénalités de brèche](#def-b3-bioinformatics-alignment) affines (typiquement ouverture $-11$, extension $-1$ avec BLOSUM62). (2) Décider global ou local : global pour deux séquences que l’on croit homologues sur toute leur longueur, local sinon. (3) Remplir le tableau par la récurrence, en gardant pour chaque case un pointeur vers le choix qui a donné son maximum. (4) Remonter depuis $(m,n)$ (global) ou depuis la case maximale jusqu’à un zéro (local), en écrivant l’[alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) de droite à gauche. (5) Juger le résultat non pas à son score brut mais à sa signification statistique (plus bas), et le regarder : de longues brèches, des suites de faible complexité et un [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) confiné à une répétition sont autant d’avertissements.

## 5.2 Le score : ce que vaut une correspondance

**Définition 5.5 (Matrices de substitution).**

Une *matrice de substitution* donne $s(a,b)$ pour chaque paire d’acides aminés sous forme d’un *score de log-cote* :

$$
s(a,b) = \frac{1}{\lambda}\,\log\frac{q_{ab}}{p_{a}\,p_{b}},
$$

où $q_{ab}$ est la fréquence avec laquelle $a$ et $b$ se trouvent alignés dans des [alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment) de confiance de protéines apparentées, $p_{a} p_{b}$ la fréquence à laquelle ils seraient appariés par hasard, et $\lambda$ une échelle choisie pour rendre les entrées des entiers commodes. Un score positif signifie que la paire survient plus souvent chez les homologues que par hasard ; les scores d’identité sont les plus grands pour les acides aminés rares (tryptophane $+11$, cystéine $+9$ dans BLOSUM62) et les plus petits pour les fréquents (leucine $+4$, alanine $+4$), et les substitutions conservatives (isoleucine–valine $+3$) ont un score positif tandis que les radicales (tryptophane–glycine $-2$) l’ont négatif. Les matrices *PAM* (Dayhoff, 1978) ont été dérivées de protéines proches puis extrapolées à de plus grandes distances par multiplication matricielle ; les matrices *BLOSUM* (Henikoff et Henikoff, 1992) ont été comptées directement dans des blocs de séquences alignées regroupées à une identité donnée — BLOSUM62 à partir de blocs à $62\,\%$ — et elles sont la référence par défaut parce qu’elles ont été mesurées, et non extrapolées, à la distance où on les emploie.

**Proposition 5.6 (Pourquoi la log-cote).**

Pour qu’un système de score serve à l’[alignement local](#def-b3-bioinformatics-alignment), le [score espéré](#prop-b3-bioinformatics-logodds) d’une colonne appariée au hasard, $\sum_{a,b} p_{a} p_{b}\, s(a,b)$, doit être négatif, et certains scores doivent être positifs ; sinon les [alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment) aléatoires croîtraient sans borne et le segment de meilleur score serait la séquence entière. Cela étant, tout système de ce genre équivaut à un système de log-cote pour *certaines* fréquences cibles $q_{ab}$ — les [alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment) qu’il tiendra pour optimaux sont ceux dont les paires de résidus sont distribuées comme $q_{ab}$. Choisir la matrice, c’est donc choisir la divergence qu’on s’attend à détecter : une matrice pour des proches parents (BLOSUM80, PAM30) a des positifs plus tranchés et des négatifs plus sévères, une matrice pour des parents éloignés (BLOSUM45, PAM250) est plus plate.

**Démonstration.** *Admis à ce niveau.* ∎

**Exemple 5.7 (Identité, similitude et zone crépusculaire).**

Deux séquences protéiques aléatoires alignées de façon optimale avec des brèches atteignent par hasard $15\text{ à }20\,\%$ d’identité. Au-dessus de $35\,\%$ d’identité sur une centaine de résidus, deux protéines sont presque sûrement homologues ; entre $20\,\%$ et $35\,\%$ s’étend la *zone crépusculaire*, où l’identité seule ne peut trancher et où les statistiques ci-dessous doivent le faire. Des homologues peuvent tomber bien en deçà de la zone : les sous-unités de l’hémoglobine et la myoglobine partagent $25\,\%$ d’identité, le lysozyme et l’$\alpha$-lactalbumine $40\,\%$, et bien des paires de protéines de même repliement en partagent moins de $15\,\%$, détectables seulement en comparant des [profils](#def-b3-bioinformatics-msa) ou des structures.

## 5.3 Interroger une base de données

**Définition 5.8 (BLAST).**

Aligner une requête de $300$ résidus contre une base de $10^{11}$ par [programmation dynamique](#thm-b3-bioinformatics-nw) complète coûterait $3\times 10^{13}$ mises à jour de cases par recherche. *BLAST* (Altschul et ses collègues, 1990) échange un peu de sensibilité contre une vitesse mille fois plus grande en trois étapes : (1) dresser la liste des *mots* de la requête (trois résidus pour les protéines, onze bases pour l’ADN) et de leurs voisins de score élevé ; (2) balayer la base à la recherche de correspondances exactes de mots — les *amorces de recherche* ; (3) prolonger chaque amorce dans les deux directions sans brèche jusqu’à ce que le score descende d’une quantité fixée sous son meilleur, en gardant les *paires de segments à score élevé* (HSP), puis joindre les HSP voisines par une [programmation dynamique](#thm-b3-bioinformatics-nw) avec brèches dans une bande étroite. Un vrai homologue contient presque toujours au moins un mot exact de trois résidus en commun ; une ressemblance fortuite en contient rarement un, et n’est jamais prolongée.

![L’heuristique de BLAST. De courts mots exacts partagés par la requête et l’entrée de la base (rouge) servent d’amorces ; chacune est prolongée le long de sa diagonale tant que le score monte, et seules les extensions qui restent élevées deviennent des paires de segments à score élevé.](https://one-course.com/images/onecourse/chapters/biology-5/b3-bioinformatics/fig-6eea3f860b59.svg)

*L’heuristique de [BLAST](#def-b3-bioinformatics-blast). De courts mots exacts partagés par la requête et l’entrée de la base (rouge) servent d’amorces ; chacune est prolongée le long de sa diagonale tant que le score monte, et seules les extensions qui restent élevées deviennent des [paires de segments à score élevé](#def-b3-bioinformatics-blast).*

**Théorème 5.9 (La statistique d’une correspondance fortuite).**

Pour une requête de longueur $m$ cherchée dans une base de longueur totale $n$, avec un système de score de [score espéré](#prop-b3-bioinformatics-logodds) négatif, le nombre d’[alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment) locaux sans brèche de score au moins $S$ qui surviennent par hasard suit une loi de Poisson de moyenne

$$
E = K\,m\,n\,e^{-\lambda S},
$$

où $\lambda$ et $K$ ne dépendent que du système de score et des fréquences des résidus ($\lambda$ est l’échelle de la matrice de log-cote). $E$ est la *[valeur E](#thm-b3-bioinformatics-evalue)* du score $S$. En écrivant le score en *bits*, $S' = (\lambda S - \ln K)/\ln 2$, la formule devient $E = m n\, 2^{-S'}$, et la probabilité qu’au moins un [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) fortuit atteigne $S$ vaut $P = 1 - e^{-E}$, qui égale $E$ lorsque $E$ est petit.

**Démonstration partielle.** La queue exponentielle est le théorème de Karlin–Altschul et elle est admise : le score maximal de segment d’une marche aléatoire à dérive négative a une distribution dont la queue décroît en $e^{-\lambda S}$, $\lambda$ étant la racine positive de $\sum_{a,b} p_{a} p_{b} e^{\lambda s(a,b)} = 1$ — exactement l’équation qui rend cohérente la matrice de log-cote. Cette queue étant donnée, le reste est du dénombrement. Les segments à score élevé peuvent commencer à l’une quelconque des $mn$ paires de positions, ils sont rares et ils sont presque indépendants ; le nombre de ceux qui dépassent $S$ suit donc une loi de Poisson de moyenne proportionnelle à $mn$ et à la probabilité de queue, $E = Kmn\,e^{-\lambda S}$. La probabilité qu’il n’y en ait aucun vaut $e^{-E}$. Le passage au [score en bits](#thm-b3-bioinformatics-evalue) est de l’algèbre : $e^{-\lambda S} K = 2^{-(\lambda S -
\ln K)/\ln 2}$. Pour les [alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment) avec brèches la même forme vaut, $\lambda$ et $K$ étant estimés par simulation. ∎

**Exemple 5.10 (Lire une valeur E).**

Une requête de $250$ résidus contre une base de $5\times 10^{10}$ résidus donne $mn = 1.25\times 10^{13} \approx 2^{43.5}$. Une correspondance de score $60$ bits a $E = 2^{43.5 - 60} = 2^{-16.5} \approx 10^{-5}$ : c’est presque certainement un homologue. Une correspondance à $S' = 40$ a $E = 2^{3.5}
\approx 11$ : onze scores de ce niveau sont attendus par hasard, et la correspondance ne veut rien dire. Le *même* [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment), au même [score en bits](#thm-b3-bioinformatics-evalue), cherché dans une base dix fois plus grande, a un $E$ dix fois plus grand — la signification est une propriété de la recherche, non de la paire. Le seuil d’usage courant est $E < 10^{-3}$ pour un homologue sûr ; $E \approx 0.01$–$1$ mérite un second examen par une méthode de [profil](#def-b3-bioinformatics-msa).

![E = mn\,2-S' : chaque bit supplémentaire divise par deux le nombre espéré de correspondances fortuites, et une base dix fois plus grande coûte 3.3 bits de signification pour le même alignement.](https://one-course.com/images/onecourse/chapters/biology-5/b3-bioinformatics/fig-3e4797cba223.svg)

*$E = mn\,2^{-S'}$ : chaque bit supplémentaire divise par deux le nombre espéré de correspondances fortuites, et une base dix fois plus grande coûte $3.3$ bits de signification pour le même [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment).*

## 5.4 Profils, états cachés et motifs

**Définition 5.11 (Alignement multiple et profils).**

Un *[alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) multiple de séquences* range une famille de séquences en colonnes de résidus homologues. La [programmation dynamique](#thm-b3-bioinformatics-nw) exacte sur $k$ séquences coûte $n^{k}$ et devient impossible au-delà de trois ; les programmes pratiques alignent de façon *progressive* : d’abord la paire la plus proche selon un arbre guide, puis les séquences et les groupes s’ajoutent à l’[alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) en croissance, avec des tours de raffinement. Un [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) achevé se résume en un *profil* : pour chaque colonne, la fréquence de chaque résidu et des brèches. Un *modèle de Markov caché de profil* formalise cela comme une chaîne d’états d’appariement, un par colonne conservée, chacun émettant des résidus avec ses propres probabilités, avec des états d’insertion et de délétion qui autorisent des résidus en trop ou manquants à chaque position ; le modèle d’une famille (une entrée Pfam) score une nouvelle séquence par la probabilité du meilleur chemin dans les états, et trouve des homologues bien en deçà de la zone crépusculaire de la comparaison par paires, parce qu’une colonne qui ne tolère que des résidus hydrophobes le dit, là où une séquence unique ne le peut pas.

![Un modèle de Markov caché de profil pour une famille à quatre colonnes. Chaque état d’appariement M émet un résidu avec les fréquences propres à la colonne ; les états d’insertion I (avec leurs boucles) admettent des résidus supplémentaires, les états de délétion D sautent une colonne. Scorer une séquence, c’est trouver son chemin le plus probable.](https://one-course.com/images/onecourse/chapters/biology-5/b3-bioinformatics/fig-4d00e9ba0bca.svg)

*Un [modèle de Markov caché de profil](#def-b3-bioinformatics-msa) pour une famille à quatre colonnes. Chaque état d’appariement M émet un résidu avec les fréquences propres à la colonne ; les états d’insertion I (avec leurs boucles) admettent des résidus supplémentaires, les états de délétion D sautent une colonne. Scorer une séquence, c’est trouver son chemin le plus probable.*

**Définition 5.12 (Motifs et contenu en information).**

Un *motif* est un court patron — un site de facteur de transcription, un signal d’épissage, un site de phosphorylation — représenté par une *matrice de poids-position* donnant la fréquence $f_{i}(b)$ de chaque base ou résidu $b$ à chaque position $i$. Le *contenu en information* de la position $i$ vaut $R_{i} = 2 - H_{i}$ bits pour l’ADN, où $H_{i} =
-\sum_{b} f_{i}(b)\log_{2} f_{i}(b)$ est son entropie : $2$ bits pour une base invariante, $0$ pour une position où les quatre bases sont également probables. Le total $R = \sum_{i} R_{i}$ se dessine en un *logo de séquence*, chaque position étant une pile de lettres dont la hauteur totale vaut $R_{i}$ et dont les lettres sont dimensionnées par leur fréquence.

**Proposition 5.13 (Combien d’information il faut à un site).**

Un site qui doit être trouvé $\gamma$ fois dans un génome de $G$ positions, et nulle part ailleurs, a besoin d’environ $R_{\text{nécessaire}} = \log_{2}(G/\gamma)$ bits de [contenu en information](#def-b3-bioinformatics-motif) : le [motif](#def-b3-bioinformatics-motif) doit ramener les $G$ positions candidates aux $\gamma$ vraies, et chaque bit divise par deux le nombre de candidates. Les [motifs](#def-b3-bioinformatics-motif) observés des régulateurs bactériens bien étudiés collent à cette prédiction — les sites d’*E. coli* d’un répresseur qui se fixe en quelques dizaines d’endroits d’un génome de $4.6\,\mathrm{Mb}$ portent $16\text{ à }18$ bits ; les [motifs](#def-b3-bioinformatics-motif) de facteurs de transcription eucaryotes, à $8\text{ à }12$ bits dans un génome de $3\times 10^{9}$, ne peuvent pas spécifier seuls leurs cibles, ce qui explique qu’ils agissent en combinaisons et dans la [chromatine](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/1-chromatine-et-epigenetique#def-b3-chromatin-epigenetics-nucleosome) ouverte du [Chapitre 1](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/1-chromatine-et-epigenetique#ch-b3-chromatin-epigenetics).

**Démonstration.** Une position au hasard correspond à un [motif](#def-b3-bioinformatics-motif) de [contenu en information](#def-b3-bioinformatics-motif) $R$ avec la probabilité voisine de $2^{-R}$ (chaque bit de spécificité divise la chance par deux), de sorte que le nombre espéré de correspondances fortuites dans $G$ positions vaut $G\,2^{-R}$. Pour que les vrais sites ressortent, cela doit être de l’ordre de $\gamma$ ou moins : $G\,2^{-R} \le \gamma$, c’est-à-dire $R \ge \log_{2}(G/\gamma)$. ∎

**Exemple 5.14 (Correspondances fortuites attendues).**

Un site de restriction de six bases fixées a $R = 12$ bits et correspond à une position aléatoire avec la probabilité $4^{-6} = 2^{-12}$ : environ $1100$ fois dans un génome d’*E. coli* de $4.6\,\mathrm{Mb}$ lu sur les deux brins (le site est palindromique, donc une fois par position), et $7\times 10^{5}$ fois dans le génome humain. Un facteur eucaryote dont le [motif](#def-b3-bioinformatics-motif) porte $10$ bits correspond à $3\times 10^{9}\times 2^{-10} \approx 3$ millions de positions du génome humain, plusieurs milliers de fois plus que les gènes qu’il règle. Un [motif](#def-b3-bioinformatics-motif) seul est un piètre prédicteur dans un grand génome ; ce sont l’état de la [chromatine](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/1-chromatine-et-epigenetique#def-b3-chromatin-epigenetics-nucleosome), les [motifs](#def-b3-bioinformatics-motif) voisins et la conservation du site entre espèces qui font une prédiction.

![Un logo de séquence d’un motif de promoteur du type boîte TATA. La hauteur de chaque pile est le contenu en information de cette position, 2 - H_i bits ; les quatre premières positions sont presque invariantes et portent l’essentiel des quelque 12 bits du motif.](https://one-course.com/images/onecourse/chapters/biology-5/b3-bioinformatics/fig-5a1dc5a1f587.svg)

*Un [logo de séquence](#def-b3-bioinformatics-motif) d’un [motif](#def-b3-bioinformatics-motif) de promoteur du type boîte TATA. La hauteur de chaque pile est le [contenu en information](#def-b3-bioinformatics-motif) de cette position, $2 - H_{i}$ bits ; les quatre premières positions sont presque invariantes et portent l’essentiel des quelque $12$ bits du [motif](#def-b3-bioinformatics-motif).*

## 5.5 De la séquence à la fonction

**Méthode 5.15 (Annoter une protéine inconnue).**

Étant donnée une nouvelle séquence codante : (1) la traduire dans le bon cadre et chercher un peptide signal, des segments transmembranaires et des régions de faible complexité ; (2) interroger les bases de protéines avec [BLAST](#def-b3-bioinformatics-blast) et lire les correspondances à $E < 10^{-3}$, en notant si l’[alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) couvre la protéine entière (un véritable [orthologue](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/4-genomique-et-sequencage#def-b3-genomics-comparative)) ou un segment (un domaine commun) ; (3) interroger les bases de domaines avec des HMM de [profil](#def-b3-bioinformatics-msa), qui trouvent des familles que [BLAST](#def-b3-bioinformatics-blast) manque et découpent la protéine en domaines ; (4) inférer l’orthologie, et non la seule similitude, en vérifiant que la meilleure correspondance dans l’autre génome a la requête pour *sa* meilleure correspondance (meilleures correspondances réciproques) ou en plaçant la protéine dans un arbre de gènes ([Chapitre 25](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/25-evolution-moleculaire-et-phylogenomique#ch-b3-molecular-evolution)) ; (5) transférer la fonction des [orthologues](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/4-genomique-et-sequencage#def-b3-genomics-comparative) avec prudence — un résidu catalytique conservé plaide pour une chimie conservée, un résidu manquant contre — et prédire la structure ; (6) traiter toute prédiction comme une hypothèse pour la paillasse.

**Proposition 5.16 (La structure à partir de la séquence).**

Le repliement d’une protéine est déterminé par sa séquence ([Chapitre 7](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/7-biologie-structurale-des-proteines#ch-b3-structural-biology)), et le calculer à partir de la séquence a été pendant cinquante ans le grand problème non résolu du domaine. Trois approches ont réussi tour à tour. La *[modélisation par homologie](#prop-b3-bioinformatics-structure)* bâtit la structure d’une protéine sur celle d’un homologue résolu, de façon fiable au-dessus de $30\,\%$ d’identité. L’*analyse de coévolution* exploite le fait que deux résidus en contact dans le repliement tendent à muter ensemble dans un [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) multiple profond, de sorte que les paires de colonnes statistiquement couplées sont des contacts prédits, et qu’un nombre suffisant de contacts définit un repliement. Les méthodes d’apprentissage profond, entraînées sur les cent mille structures résolues et sur de tels [alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment), prédisent aujourd’hui la plupart des structures de protéines globulaires à une exactitude proche de l’expérience (les évaluations CASP de 2020), et des bases de données contiennent une structure prédite pour à peu près toute séquence protéique connue. Ce qu’elles prédisent moins bien est ce qu’une structure unique ne saisit pas : les régions désordonnées, les conformations alternatives, l’effet d’une mutation ponctuelle et les complexes.

![À gauche : une structure de protéine prédite, colorée selon la confiance du modèle, du fort (bleu) au faible (orange) dans une boucle désordonnée. À droite : un bureau de bio-informatique — des navigateurs de génomes et des arbres sur les écrans, et pas une paillasse en vue.](https://one-course.com/images/onecourse/chapters/biology-5/b3-bioinformatics/img-4520b26e4dd9.jpg)

![À gauche : une structure de protéine prédite, colorée selon la confiance du modèle, du fort (bleu) au faible (orange) dans une boucle désordonnée. À droite : un bureau de bio-informatique — des navigateurs de génomes et des arbres sur les écrans, et pas une paillasse en vue.](https://one-course.com/images/onecourse/chapters/biology-5/b3-bioinformatics/img-c2ae0b5b4971.jpg)

*À gauche : une structure de protéine prédite, colorée selon la confiance du modèle, du fort (bleu) au faible (orange) dans une boucle désordonnée. À droite : un bureau de bio-informatique — des navigateurs de génomes et des arbres sur les écrans, et pas une paillasse en vue.*

**Remarque 5.17 (Les limites de l’inférence).**

La plupart des [annotations](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/4-genomique-et-sequencage#def-b3-genomics-assembly) fonctionnelles des bases de données n’ont jamais été testées ; elles ont été transférées depuis un homologue, lui-même annoté par transfert. Les erreurs se propagent et se multiplient, et une [annotation](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/4-genomique-et-sequencage#def-b3-genomics-assembly) fausse sur une protéine bien connectée peut contaminer toute une famille. Les remèdes sont ceux d’en haut : distinguer l’orthologie de l’homologie, lire l’[alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment), chercher les résidus catalytiques, et se souvenir que « protéine hypothétique » est une étiquette honnête que méritent encore un tiers des gènes de la plupart des génomes.

## 5.6 Exercices

**Exercice 5.1 ★.**

Définir [alignement global](#def-b3-bioinformatics-alignment) et [alignement local](#def-b3-bioinformatics-alignment), et donner une situation biologique qui appelle chacun d’eux.

**Solution de Exercice 5.1.**

Global : les deux séquences alignées d’un bout à l’autre, chaque résidu dans une colonne — pour deux protéines que l’on croit homologues sur toute leur longueur, par exemple des [orthologues](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/4-genomique-et-sequencage#def-b3-genomics-comparative) d’une enzyme de ménage. Local : la paire de sous-chaînes de meilleur score, le reste étant négligé — pour trouver un domaine commun (un domaine SH2 dans deux protéines de signalisation par ailleurs sans lien), ou un gène dans une longue séquence génomique.

**Exercice 5.2 ★.**

Remplir le tableau de Needleman–Wunsch pour AGC contre AAC avec correspondance $+1$, mésappariement $-1$, brèche $-1$, et donner l’[alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) optimal et son score.

**Solution de Exercice 5.2.**

Bords $0,-1,-2,-3$ des deux côtés. Ligne A : $1, 0, -1$. Ligne G : $0, 0, -1$. Ligne C : $-1, -1, 1$. Optimum $F(3,3) = 1$ : AGC sur AAC sans brèche (correspondance, mésappariement, correspondance : $1 - 1 + 1 = 1$).

**Exercice 5.3 ★.**

Dans BLOSUM62, tryptophane–tryptophane vaut $+11$ et leucine–leucine $+4$. Expliquer, à partir de la formule de log-cote, pourquoi l’identité du résidu le plus rare vaut davantage.

**Solution de Exercice 5.3.**

$s(a,a) = \lambda^{-1}\log\bigl(q_{aa}/p_{a}^{2}\bigr)$. Le tryptophane est rare ($p_{W} \approx 0.013$), de sorte que la chance de voir deux tryptophanes alignés au hasard, $p_{W}^{2}$, est minuscule, et qu’une paire de tryptophanes conservée est un signe d’homologie bien plus fort qu’une paire de leucines conservée ($p_{L}
\approx 0.1$) ; le rapport de log-cote est d’autant plus grand.

**Exercice 5.4 ★.**

Qu’est-ce qu’une [valeur E](#thm-b3-bioinformatics-evalue) ? Une recherche renvoie une correspondance avec $E = 3$. Que signifie ce nombre, et cette correspondance est-elle un homologue ?

**Solution de Exercice 5.4.**

La [valeur E](#thm-b3-bioinformatics-evalue) est le nombre d’[alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment) de score au moins aussi élevé que l’on attendrait par hasard dans une recherche de cette requête contre une base de cette taille. $E = 3$ signifie que trois scores de ce niveau sont attendus par hasard : la correspondance n’est pas une preuve d’homologie (elle peut en être une, mais la recherche ne peut pas le dire).

**Exercice 5.5 ★★.**

Une requête de $400$ résidus est cherchée dans $2\times 10^{11}$ résidus. Calculer la [valeur E](#thm-b3-bioinformatics-evalue) des correspondances de [scores en bits](#thm-b3-bioinformatics-evalue) $45$, $55$ et $65$. Quel [score en bits](#thm-b3-bioinformatics-evalue) donne $E = 10^{-3}$ ? Comment la réponse change-t-elle si la requête ne fait que $40$ résidus ?

**Solution de Exercice 5.5.**

$mn = 400\times 2\times 10^{11} = 8\times 10^{13} = 2^{46.2}$. $E(45) =
2^{1.2} \approx 2.3$ ; $E(55) = 2^{-8.8} \approx 2\times 10^{-3}$ ; $E(65) = 2^{-18.8} \approx 2\times 10^{-6}$. $E = 10^{-3}$ demande $S' =
46.2 + 10.0 = 56$ bits. Une requête de $40$ résidus a un $mn$ dix fois plus petit, $2^{42.9}$ : $53$ bits suffisent — mais une requête courte atteint rarement même cela.

**Exercice 5.6 ★★.**

Calculer le [contenu en information](#def-b3-bioinformatics-motif) d’un [motif](#def-b3-bioinformatics-motif) dont les quatre positions ont pour fréquences de bases (A, C, G, T) $(1,0,0,0)$, $(0.5,0,0.5,0)$, $(0.25,0.25,0.25,0.25)$ et $(0.7,0.1,0.1,0.1)$. Combien de correspondances fortuites a-t-il dans un génome de $4.6\,\mathrm{Mb}$ ?

**Solution de Exercice 5.6.**

[Contenus en information](#def-b3-bioinformatics-motif) : $2$, $1$, $0$, et $2 - H$ avec $H = -(0.7\log_{2}
0.7 + 3\times 0.1\log_{2} 0.1) = 0.36 + 1.00 = 1.36$, donc $0.64$. Total $R = 3.64$ bits. Correspondances fortuites : $9.2\times 10^{6}$ positions sur deux brins $\times 2^{-3.64} \approx 7\times 10^{5}$ — le [motif](#def-b3-bioinformatics-motif) est presque inutile à lui seul.

**Exercice 5.7 ★★.**

Expliquer pourquoi les [pénalités de brèche](#def-b3-bioinformatics-alignment) affines sont plus réalistes que les linéaires, et pourquoi une pénalité d’ouverture très forte et une très faible donnent toutes deux de mauvais [alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment).

**Solution de Exercice 5.7.**

Une insertion de plusieurs résidus est un seul événement mutationnel, de sorte que son coût ne devrait pas croître linéairement avec sa longueur : un coût d’ouverture plus un petit coût d’extension modélise cela. Une pénalité d’ouverture trop forte impose des mésappariements là où il faudrait une brèche et désaligne tout ce qui suit une vraie insertion ; une pénalité trop faible sème des brèches partout, apparie des résidus par hasard et gonfle l’identité.

**Exercice 5.8 ★★.**

Une recherche [BLAST](#def-b3-bioinformatics-blast) d’une protéine humaine contre une base de mouche donne une meilleure correspondance à $E = 10^{-30}$ couvrant les résidus 50–180 d’une requête de $600$ résidus. La protéine de mouche est-elle l’[orthologue](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/4-genomique-et-sequencage#def-b3-genomics-comparative) de la protéine humaine ? Quel test supplémentaire feriez-vous ?

**Solution de Exercice 5.8.**

Pas forcément : l’[alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) couvre un segment de $130$ résidus, ce qui est la signature d’un domaine commun plutôt que d’un [orthologue](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/4-genomique-et-sequencage#def-b3-genomics-comparative) aligné sur toute sa longueur. Test : chercher la protéine de mouche en retour dans le protéome humain (la requête en est-elle la meilleure correspondance, sur toute la longueur ?), identifier le domaine par un HMM de [profil](#def-b3-bioinformatics-msa), et construire un arbre de gènes de la famille dans plusieurs espèces.

**Exercice 5.9 ★★.**

Pourquoi les méthodes de [profil](#def-b3-bioinformatics-msa) détectent-elles des homologues que l’[alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) par paires manque ? Donner l’exemple d’un [motif](#def-b3-bioinformatics-motif) de colonne qu’un [profil](#def-b3-bioinformatics-msa) saisit et qu’une séquence unique ne peut pas saisir.

**Solution de Exercice 5.9.**

Un [profil](#def-b3-bioinformatics-msa) enregistre, colonne par colonne, ce que la famille tolère : une position toujours hydrophobe sans jamais être le même résidu, un résidu catalytique invariant, une position qui est toujours une brèche dans la moitié de la famille. Un [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) par paires score chaque résidu contre un seul autre résidu et ne peut pas savoir qu’une valine en position 40 vaut « aussi bien » que l’isoleucine qui s’y trouve dans la requête. Le [profil](#def-b3-bioinformatics-msa) pondère en outre les colonnes conservées, de sorte qu’une faible similitude concentrée là où la famille est conservée devient significative.

**Exercice 5.10 ★★★.**

Montrer que, sous un système de score de [score espéré](#prop-b3-bioinformatics-logodds) positif, l’[alignement local](#def-b3-bioinformatics-alignment) de Smith–Waterman de deux longues séquences aléatoires a un score qui croît linéairement avec leur longueur, et expliquer pourquoi cela fait échouer la théorie des [valeurs E](#thm-b3-bioinformatics-evalue). Qu’est-ce que cela implique pour l’[alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) d’ADN avec correspondance $+1$ et mésappariement $-1$ à $60\,\%$ de GC ?

**Solution de Exercice 5.10.**

Avec un [score espéré](#prop-b3-bioinformatics-logodds) $\mu > 0$ par colonne, le score cumulé le long de la diagonale de deux séquences aléatoires est une marche aléatoire à dérive positive : après $n$ colonnes il vaut environ $\mu n$, de sorte que le meilleur [alignement local](#def-b3-bioinformatics-alignment) est pour l’essentiel la totalité, et que son score croît comme $\mu n$ et non comme $\log n$. La théorie de Karlin–Altschul, qui exige une dérive négative pour que les scores élevés soient de rares excursions, ne s’applique pas et aucun $\lambda$ n’existe. Pour de l’ADN à $60\,\%$ de GC la chance d’une correspondance vaut $2(0.3^{2}) + 2(0.2^{2}) = 0.26$, de sorte que le [score espéré](#prop-b3-bioinformatics-logodds) vaut $0.26 - 0.74 = -0.48$ : encore négatif, et la statistique tient ; mais un système tel que correspondance $+1$, mésappariement $-0.3$ aurait une espérance de $+0.04$ et rendrait le génome entier comme un seul [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment).

**Exercice 5.11 ★★★.**

Le tableau de Needleman–Wunsch demande $mn$ cases de mémoire ; pour deux chromosomes de $100\,\mathrm{Mb}$ cela fait $10^{16}$. Décrire deux idées par lesquelles les aligneurs de génomes s’en dispensent (amorces et chaînage ; bande), et ce que chacune abandonne.

**Solution de Exercice 5.11.**

Amorces et chaînage : trouver par table de hachage les correspondances exactes ou presque exactes de $k$-mers entre les deux séquences, garder celles qui s’alignent sur des diagonales cohérentes, les chaîner, et ne faire de [programmation dynamique](#thm-b3-bioinformatics-nw) que dans les intervalles entre amorces chaînées ; on abandonne les [alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment) des régions sans amorce (les tronçons très divergents). Bande : si l’on sait les deux séquences presque colinéaires, ne calculer que les cases d’une bande de largeur $w$ autour de la diagonale, au coût $wn$ au lieu de $mn$ ; on abandonne tout [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) comportant une insertion plus large que la bande.

**Exercice 5.12 ★★★.**

Un HMM de recherche de gènes bactériens a des états pour les trois positions du codon et pour l’ADN non codant. Expliquer comment le modèle peut distinguer le codant du non-codant sans aucune information sur les codons stop (penser à l’usage des codons), et pourquoi la même approche est bien plus difficile dans un génome humain.

**Solution de Exercice 5.12.**

Une séquence codante a une période de trois : les trois positions du codon ont des compositions en bases différentes (la troisième est la plus biaisée) et l’usage des codons est inégal dans chaque espèce. Un modèle à trois états codants en série, chacun émettant des bases avec la composition de cette position du codon, attribue à l’ADN codant une probabilité plus élevée que ne le fait l’état non codant, sur une fenêtre de quelques dizaines de codons, même sans les stops. Dans un génome humain les exons sont courts ($150\,\mathrm{bp}$), séparés par des introns de kilobases, de sorte que le signal codant est bref et interrompu ; le modèle doit en outre reconnaître les sites d’épissage, signaux faibles, et l’énorme quantité de séquence non codante produit beaucoup de faux segments codants.

## 5.7 Problème : une séquence des grands fonds

**Problème 5.1.**

Problème du week-end — une protéine inconnue alignée à la main, cherchée dans les bases de données avec calcul de sa signification, son motif régulateur pesé en bits et son gène confronté à la statistique des cadres de lecture ouverts aléatoires, pour finir sur la valeur E de la meilleure correspondance, les bits qu’exige un site et la longueur qu’un cadre de lecture doit avoir pour être cru

Données : une protéine de $300$ résidus d’un annélide des grands fonds. Base de protéines : $1.2\times 10^{11}$ résidus. Génome du ver : $1.6\,\mathrm{Gb}$, $38\,\%$ de GC. Score des [alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment) à la main : correspondance $+1$, mésappariement $-1$, brèche $-1$. [Score en bits](#thm-b3-bioinformatics-evalue) de la meilleure correspondance [BLAST](#def-b3-bioinformatics-blast) : $92$ ; de la dixième : $38$.

**Partie I — À la main.**

1. Aligner les peptides KQT et KAQT par la récurrence de Needleman–Wunsch : écrire le tableau et donner l’ [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) optimal et son score.
2. Recommencer avec Smith–Waterman (local) pour GATCAT contre ACAT : trouver le meilleur [alignement local](#def-b3-bioinformatics-alignment) et son score.
3. Combien de mises à jour de cases demande un [alignement global](#def-b3-bioinformatics-alignment) de la protéine de $300$ résidus contre une protéine de $450$ résidus ? Et contre la base entière ?
4. Si un ordinateur effectue $10^{9}$ mises à jour par seconde, combien de temps prend l’ [alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment) complet de la base de la question 3 ? Pourquoi emploie-t-on [BLAST](#def-b3-bioinformatics-blast) à la place ?
5. Un score d’identité BLOSUM62 vaut $+4$ pour l’alanine ( $p_{A} =  0.074$ ) et $+11$ pour le tryptophane ( $p_{W} = 0.013$ ). Avec $\lambda = 0.347$ (unités de demi-bit), calculer les fréquences cibles $q_{AA}$ et $q_{WW}$ , ainsi que le rapport $q/p^{2}$ pour chacune. Interpréter.
6. Deux protéines partagent $24\,\%$ d’identité sur $250$ résidus. Dire pourquoi l’identité seule ne peut pas trancher l’homologie ici, et ce qui le pourrait.

**Partie II — La recherche.**

7. Calculer $mn$ pour la requête contre la base, et $\log_{2}(mn)$ .
8. Calculer la [valeur E](#thm-b3-bioinformatics-evalue) de la meilleure correspondance ( $S' = 92$ ) et de la dixième ( $S' = 38$ ).
9. Quel [score en bits](#thm-b3-bioinformatics-evalue) correspond à $E = 10^{-3}$ pour cette recherche ? Et à $E = 1$ ?
10. La même meilleure correspondance est trouvée alors que la base a grossi jusqu’à $1.2\times 10^{12}$ résidus. Sa [valeur E](#thm-b3-bioinformatics-evalue) ?
11. La dixième correspondance aligne les résidus 200–260 de la requête avec $40\,\%$ d’identité sur $60$ résidus. À l’aide de la [valeur E](#thm-b3-bioinformatics-evalue) , dire si c’est une preuve d’homologie, et ce qu’une recherche par [profil](#def-b3-bioinformatics-msa) pourrait y ajouter.
12. La meilleure correspondance est une kinase humaine, alignée sur les résidus 10–290. Sa meilleure correspondance dans le protéome du ver est la requête. Qu’établit ce test réciproque, et que n’établit-il pas ?

**Partie III — Un [motif](#def-b3-bioinformatics-motif).**

13. En amont du gène se trouve un site candidat de facteur de transcription, de huit positions, de [contenus en information](#def-b3-bioinformatics-motif) $2, 2, 1.6, 2, 0.8, 1.2, 0.4, 0.3$ bits. Total $R$ ?
14. Combien de correspondances fortuites ce [motif](#def-b3-bioinformatics-motif) a-t-il dans le génome de $1.6\,\mathrm{Gb}$ (les deux brins, $3.2\times 10^{9}$ positions) ?
15. Le facteur règle environ $200$ gènes. Combien de bits faudrait-il à un [motif](#def-b3-bioinformatics-motif) pour spécifier seul $200$ sites dans ce génome ?
16. Quelle part du manque un second [motif](#def-b3-bioinformatics-motif) voisin de $8$ bits pourrait-il fournir, si les deux doivent se rencontrer à un espacement fixé ?
17. Une position de fréquences $(0.5, 0.5, 0, 0)$ pour (A, C, G, T) : calculer son entropie et son [contenu en information](#def-b3-bioinformatics-motif) .
18. Expliquer, par l’argument informationnel, pourquoi les facteurs de transcription bactériens ont d’ordinaire des sites plus longs et plus conservés que les eucaryotes.

**Partie IV — Le gène lui-même.**

19. Dans un ADN aléatoire de composition en bases uniforme, quelle est la probabilité qu’un codon soit un stop ? Quel est le nombre espéré de codons avant l’apparition d’un stop (loi géométrique) ?
20. Le génome du ver a $38\,\%$ de GC. Recalculer la probabilité qu’un codon aléatoire soit un stop (TAA, TAG, TGA) avec les fréquences de bases réelles, et la longueur espérée du cadre de lecture. Dans quel sens une faible teneur en GC pousse-t-elle la recherche de gènes ?
21. Quelle est la probabilité qu’un cadre de lecture ouvert aléatoire compte au moins $100$ codons ? Au moins $300$ ?
22. Dans le génome de $1.6\,\mathrm{Gb}$ , six cadres sur deux brins donnent environ $3.2\times 10^{9}$ départs de codons. Combien de cadres de lecture ouverts aléatoires d’au moins $100$ codons attend-on ? Et d’au moins $300$ ?
23. Expliquer pourquoi « cadre de lecture ouvert de plus de $100$ codons » est un chercheur de gènes utilisable chez une bactérie mais non dans ce génome, et ce qu’un chercheur de gènes eucaryote emploie à la place.
24. Le gène du ver a six exons de $150\,\mathrm{bp}$ en moyenne. Expliquer comment des lectures de séquençage d’ARN résolvent la structure en exons que la séquence génomique seule laisse ambiguë.
25. Résumer : la [valeur E](#thm-b3-bioinformatics-evalue) de la meilleure correspondance (question 8), les bits nécessaires pour spécifier $200$ sites (question 15) et le nombre espéré de cadres de lecture aléatoires de $300$ codons dans le génome (question 22).

**Solution de Problème 5.1.**

**1.** Lignes K, Q, T ; colonnes K, A, Q, T ; bords $0,-1,-2,-3,-4$ et $0,-1,-2,-3$. Ligne K : $1, 0, -1, -2$ ; ligne Q : $0, 0, 1, 0$ ; ligne T : $-1, -1, 0, 2$. Optimum $2$ : `K-QT` sur `KAQT`. **2.** Meilleur score local $3$ : `CAT` contre `CAT` (résidus 4–6 de GATCAT avec 2–4 d’ACAT) ; `ATCAT` contre `A-CAT` vaut aussi $4 - 1 = 3$. **3.** $300\times 450 = 1.35\times 10^{5}$ mises à jour ; contre la base $300\times 1.2\times 10^{11} = 3.6\times 10^{13}$. **4.** $3.6\times 10^{4}$ s, dix heures par requête ; les amorces de [BLAST](#def-b3-bioinformatics-blast) sautent presque tout le tableau et répondent en quelques secondes. **5.** $q_{ab} = p_{a}p_{b}e^{\lambda s}$. Alanine : $e^{1.39} = 4.0$, $q_{AA} = 0.074^{2}\times 4.0 = 0.022$, rapport $4$. Tryptophane : $e^{3.82} = 45$, $q_{WW} = 0.013^{2}\times 45 = 0.0077$, rapport $45$. Une paire de tryptophanes alignée est $45$ fois plus fréquente chez les homologues que par hasard, une paire d’alanines quatre fois seulement ; les paires d’alanines sont néanmoins plus nombreuses en valeur absolue, parce que l’alanine est fréquente. **6.** $24\,\%$ tombe dans la zone crépusculaire, où les [alignements](#def-b3-bioinformatics-alignment) aléatoires atteignent $15\text{ à }20\,\%$ ; la [valeur E](#thm-b3-bioinformatics-evalue) de l’[alignement](#def-b3-bioinformatics-alignment), des [motifs](#def-b3-bioinformatics-motif) conservés aux bonnes positions, une correspondance avec un HMM de [profil](#def-b3-bioinformatics-msa) d’une famille connue, ou un repliement partagé trancheraient. **7.** $mn = 300\times 1.2\times 10^{11} = 3.6\times 10^{13}$ ; $\log_{2}(mn) = 45.0$. **8.** $E(92) = 2^{45 - 92} = 2^{-47} \approx 7\times 10^{-15}$ ; $E(38) = 2^{7} = 128$. **9.** $E = 10^{-3}$ à $S' = 45 + 10 = 55$ bits ; $E = 1$ à $45$ bits. **10.** Dix fois $mn$ : $E \approx 7\times 10^{-14}$, toujours écrasant. **11.** Avec $E = 128$, la dixième correspondance est ce que produit le hasard ; $40\,\%$ d’identité sur $60$ résidus n’est pas une preuve. Une recherche par [profil](#def-b3-bioinformatics-msa) des résidus 200–260 dans la base de domaines pourrait montrer si ce segment est un domaine connu, avec une statistique dont la comparaison par paires est dépourvue. **12.** Des meilleures correspondances réciproques sur toute la longueur sont compatibles avec une orthologie un pour un ; elles ne la prouvent pas — une duplication dans une lignée après la séparation donne deux [co-orthologues](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/4-genomique-et-sequencage#def-b3-genomics-comparative), et la perte du véritable [orthologue](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/4-genomique-et-sequencage#def-b3-genomics-comparative) peut laisser un [paralogue](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/4-genomique-et-sequencage#def-b3-genomics-comparative) comme meilleure correspondance. Le test est un arbre de gènes portant sur plusieurs espèces. **13.** $R = 2 + 2 + 1.6 + 2 + 0.8 + 1.2 + 0.4 + 0.3 = 10.3$ bits. **14.** $3.2\times 10^{9}\times 2^{-10.3} \approx 2.5\times 10^{6}$ correspondances fortuites. **15.** $\log_{2}(3.2\times 10^{9}/200) = \log_{2}(1.6\times 10^{7})
\approx 24$ bits. **16.** Une cooccurrence à espacement fixé ajoute les bits : $10.3 + 8 =
18.3$, ce qui fournit $8$ des $13.7$ manquants ; environ $5.7$ bits (un facteur $50$ sur les correspondances fortuites) doivent venir d’ailleurs — accessibilité de la [chromatine](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/1-chromatine-et-epigenetique#def-b3-chromatin-epigenetics-nucleosome), autres partenaires. **17.** $H = -(0.5\log_{2}0.5 + 0.5\log_{2}0.5) = 1$ bit ; $R = 2 -
1 = 1$ bit. **18.** Un facteur bactérien doit trouver ses quelques sites dans un génome de $4.6\,\mathrm{Mb}$ sans l’aide de la [chromatine](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/1-chromatine-et-epigenetique#def-b3-chromatin-epigenetics-nucleosome) : il lui faut quelque $19$ bits, et ses sites sont longs et conservés. Un génome eucaryote est mille fois plus grand, ce qui demande dix bits de plus, et pourtant ses facteurs ont des sites courts ; ils obtiennent leur spécificité par la combinaison et par la restriction de la [chromatine](https://one-course.com/books/biology/5/fr/chapter/1-chromatine-et-epigenetique#def-b3-chromatin-epigenetics-nucleosome) accessible, ce qui rend aussi la régulation plus évolutive, puisqu’un site court se gagne et se perd aisément. **19.** $3/64 = 0.047$ ; le nombre espéré de codons avant un stop vaut $64/3 \approx 21$. **20.** $p_{A} = p_{T} = 0.31$, $p_{G} = p_{C} = 0.19$ : $P(\text{TAA})
= 0.31^{3} = 0.030$, $P(\text{TAG}) = P(\text{TGA}) = 0.31^{2}\times 0.19
= 0.018$ ; total $0.066$, longueur espérée du cadre $15$ codons. Un ADN riche en AT est plein de stops, de sorte que les cadres ouverts aléatoires sont plus courts et que les longs ressortent davantage. **21.** $(61/64)^{100} = e^{-4.80} = 0.008$ ; $(61/64)^{300} =
e^{-14.4} = 5.6\times 10^{-7}$. **22.** Chaque cadre ouvert maximal se termine sur un stop, et $3.2\times
10^{9}$ départs de codons contiennent $3.2\times 10^{9}\times 3/64 = 1.5\times
10^{8}$ stops : environ $1.5\times 10^{8}\times 0.008 = 1.2\times 10^{6}$ cadres aléatoires d’au moins $100$ codons, et $1.5\times 10^{8}\times
5.6\times 10^{-7} \approx 80$ d’au moins $300$. **23.** Une bactérie de $4.6\,\mathrm{Mb}$ compte quelque $4\times 10^{5}$ stops et donc environ $3500$ cadres fortuits de $100$ codons, mais presque aucun de $300$ ; ses gènes font $300$ codons en moyenne et $88\,\%$ de l’ADN est codant, de sorte qu’un long cadre ouvert est presque toujours un gène. Chez le ver, $1.5\,\%$ de l’ADN code, les exons font $50$ codons en moyenne — moins que le seuil fortuit — et un million de cadres aléatoires de $100$ codons les submergent. Les chercheurs de gènes eucaryotes emploient les signaux de sites d’épissage, le biais d’usage des codons dans un modèle de Markov caché, l’homologie avec des protéines connues et, surtout, des transcrits séquencés. **24.** Une lecture issue d’un messager épissé s’aligne sur le génome en deux morceaux séparés par un intron : la coupure marque les deux sites d’épissage à la base près ; la couverture en lectures délimite les exons et les lectures appariées relient les exons successifs en un seul transcrit, ce qui résout lequel de plusieurs sites d’épissage candidats est employé. **25.** $E \approx 7\times 10^{-15}$ pour la meilleure correspondance ; environ $24$ bits pour spécifier $200$ sites dans le génome ; quelque $80$ cadres de lecture fortuits de $300$ codons dans le génome entier.