ࡱ> nijklmn̵[kjjckPNG  IHDRzֈsRGB pHYsodMIDATx^&n e$5ܦ?T2:ˮGF`yG >s/^ A 7=y@x9&<@͞  @fO@^Nfr  @' @/'?W۷oiM[7Y`%ɾj &?co[e< \'|yݛ-3y/ΧV*uq`H_׏D3ǖ*QȒ)ŕ4`ǓI{5o.DM(iḠ;e&d;d߬KLVN̦:RV˺1+sQ7S7ZuCqB/FvB}"o/Ápo#{7)1+QɎ>E0RW9+g{o+m9,(yͲ QjYƇ 6'Fj #]f^>$bVWIOi)ra޿\idG Y ^3n7+[r~$Ri3wE V(MS\>0|n,#?]<2Џ &!Mw:]hdMf/J75U^;t?h eU^gH_%?fdG_4nDc,wx!^O`@B y-A܁T!4MٮU2[ĮݒQJrbMm 3oCDG \L+~K?k=7.\2Y}c]qlti3?@=f7eZQ6M"ߣ-Po$rΠw]4'}9Q*̕O~#"m?-%!Pi mӼM..}4Bb @`U~U $@b @`U4Uo@@>a U +Wjy 2 U6FDh„ } ՞!@`4M&L@ؗ~_6!@Dh„ } ՞!@`4M&L@ؗ~_6!@Dh„ } ՞!@`4M&L@ؗ~_6!@Dh„ } ՞!@`5mm$5 s -\A}|k$}'^3hfÎ{v%ϙpMyr:sN4WhWnӽzGt> in_}ɛqyi׿piSzxT$V"\%G3DMs5 >rDWl0),A. :>4>]7K2Wɾ6RqL|+ -ԝu~PqMd5Z(q )TJl_ϓ#KUw p&"SJ'W ֊ziL"e"vQZըck4ze+gG Nj>ٗ*r::Md 4A1[lTN xOS`Ja{u%f/k+%l^)i{&j&|@_YZGJv^W3 ,g`||.e\Zqn$Ji9E6[A=" UT2DUs@)QQuxːf.xf_qWo2[.wJSܟSOu5HX#MD.&% Bu `6uzպԽ*Cĸ?3 n5g:y A[3̞3d/_W#HD.*24Bx{祹.R%Wz Mi֚6<=Xκ&'*ysD&m ^;ٔ>vJfh#~3Gz\K/VzRI)T]$vY6zp]YC;OkTfeID)+MPw@hYR.^)gR_:B)J#!aj=uKwɱJZ>fFmQzEM]#"}ʪrosjUUF>GjZ|7'wo.OY?*fޙ 631,0r6a5gN-;ώ; Β>Re;ɫ:C I'7 @G. @`4I @(5{~A`T*-hdXPynټ].sAf @A|  $@ gP @ 4 @`4T@@4p1 @~ 0~ \LCf @A|  $@ gP @ 4 @`4T@@߾9GϿ{:FZ >qQ%O?tB9w@hjg .h]0b 0/ @ w_-9OGybN#g;g tĖpb|Aof*ۏ?z˃g/M}kBJ.6RܓS+?RDITz ;LqU~{{H~!~2h~ĥ14 gJ:]c4.eTad~+E>ݷ4|:n<ȃ>aTF殅RK46|$-GTI=Ə$c @ ?#qMgѬ3D2a1ym&kZq6CdL|FFO`f?I~6II\?SBrg.I&9dx_,ȘEkw{`+QYr21cYJeΩ(v}WmyR n`Ή=WRIe(SrE2^ z(}/C䋝"+{27\F|Ka_닱pƅ~'>s%Y]Kl9$MKS)J׻_]-EWnKj|E>UeϥvD z }DW,'i@JǑ4cz5xѳ_~|Cb[1kjL*d|$)1뵨3|*+Eh)t+)d)zY1V;wrix}l2^WwB?<6wEkCoˁ톹j5do x)p93sr;0JԎc9 \]R3e  @߲F;>=Kr뾜E~f*C2G5RerǸtS:u:_w)=nn <u=ҘDcDgk4zR^iby\7qώFi|sH=I{:_ЫYHI=V婑|[do4 7JLǝo @ FϨ74֘@؊~+ v$/uѭ$n(i.02IJ׿+XoS.E?qa}tr6IYW=x~"x+ ̼GI7I?Wer lK`f@ ]wQ8!@`[4m'p@؅~%@Vz ]wQ8!@`[4m'p@؅~%@Vz ]wQ8!@`[4m'p@؅~%l!@dvx@ه01 .9 @ Df @hj } @ٯCBh!L  Kfvx@ه01 .9 @ Df @hj } @nFIENDB`n&GVm6PNG  IHDRuzH sRGB pHYsjIDATx^; ]B-4x5i3G)x>u< Ü3W7P4/ ⛇| KϏIobǏg1;!@Sxw%C˗d} }oEU ^*T pv6BfДa1}Bf!W}EYg 9vBdT(@ 0#fl hO%6 @*(~@@,@)_efcZU -oqBeBh20*;B Un^Ee+FBuA_gT^ac\@@_YS]  (XߧkoG,O!_>8L@s>/8c@>==e4B'A)Æ 08ua LI}2l @@_A)Æ 08ua LI}2l @@_A)Æ 08ua LI}2l @@_A)Æ 08ua LI}2l @@_A)Æ 08ua LI}2l @@_A)Æ 08ua LI}2l @@_A)Æ 08ua LI}2l @@_A)Æx= #G @`VoOOOݯ@әv)3T,V?ז5 x؛1^{h8 F `4FtU_MFb׎+b;7U;4J\eC8P ' f.wwĕ% g ȎПe0NS;?Tz"E~C@n^eD?j\]vW{xF?!ABb l^ ==h; UY5HJ˽體,켿 ڋl8qvaK}nl_g{Ne?Wl+2.B`V묑 0׀}'/8p_r^? A` @WtbCMGo߲+{oN3ߡ5 _}KyY}OgL|ΘKgx N;wz}5Y u)hu~_ G;v$uWsj7@3<0DWԱsG͡I}M:,NNFě>2zX3Dj |Sլ<Q#CBaM(<4)g~3< Gx.&2LJ:bK;,iB'~1q#_~3@1Bq&{ L*K]%D1$;TBJ:V浚{Φ Q0oi`px7QM̥z6C,J4Gq Q(4ΐ\dsQޤ:ړeIT376[̥7\Z{XOnZ2Ͷ^xjeͭP C3b jʕqj=siрB{8zX\SʓksIv9>\rKV[i<<mb[Sk8طL0W1]ZW8۷]Tx,?!~i!|!ЯIa͇r:: HᏡ_..Xh&щa~\ZN77g~5nkvYGSzR 3NVqOBoґj.nC[G^J\7R NwX7yΤ?Nea"'}J^βJd:ذ:nl4D )Qח D֑![liO"3 ;>LnZh~e$Ֆ@q鐚{5o4y?7'Pp"!䙄de<4$Ćpy7WͫU0iHy6`;:ãIMȌ4&V%ud2BksXO|áL=УYuf}$yW#T\jvNJ'[Zm^7waCq*Ǧ?+cyA-dzkUޞEJfB)%g{,xpŅ5!|@gx/L MrEjRsZL>=2ҮN,2%Ty r~Xt2zXe y_~ʂ5W||e[.~y2_N4dV&ϓg݃1\@ M~8_[lhw}W!_x>Gd)Q^|[W Ӊkj}Mk]XINcXI-NiyHkI-i &~fg7os) LըlǒzEO0:˳&pUg 4s``+aM(x2-BIt!OwZavlyJ!o Kȳy4YT!Αqx_[Z0)x_[g>$ogCĤzvQ䛯rJ*&e 9 _BZBOV{c~ǭyQʣ35UMut=05ŤLaN3MM7wXd\]\u4P4O/fd֣O\ײ3ټTo~Fy#Ť~jJCZ:~]#`ԅUw@V+$=.8jVU u8-wy)QNtyǠH*ሧ O 2 @@Fe2 @} ee>AZ*IT ʾ+D H u @%_?@%-N-3 \@٠_Fel *67 C@Zʺ3*;oN"W֔'ņn!@`FeVt_~}\fC kl`5Q1m-sB~d0٭M7ݔ":O2e]/(W]uչ SOaRRNғVYeZC\?)C&A _l&)Fֆ)$vM[y8Lum-}^#D"Av'u)#J)0[ I@ӫ΢:[ ȭ&(p|0&:m&bVqFNa"MCn- &eW>#  S`!QY?-i_179)HN 5з}$-ZѭĕKb vqGkM&\PqAa3%PrD21LCܵ3 Gbqf#̍vM6Acw9bO-5 ƹAD)`Fe{ｗ6-G? (Q(i^ǖ$N?RQD]#"j妑q-g&Gve9GYcfL3ǽ~SYvIm|\چ֨x|ه% G Yfm1yPhbUWq5׈yqmN (5~$|>/C*E/;2B9z%d&g(j(=#.]4G.w}{V[mnomvdfyrbSg^O nmNg4TvRO\Dbn>.K'[G 0̈́Eiɘ/1Y,'kN r,DvNd(@P=&u7|^jm*svmDr r ӳ>8AKI\1Bv L&KMs @_dMQC3:qK 5\p)]\H/uMb Q"`JI@-vU['(YO\Kq x@R(S z,a,|9#XHEb1:M!!=(Hgϔ*D6B!+n]X.paݙ;^7$UQH;wD+9BUW aV'}f% TVn?'IjI8oh:(4 SHse~{~>R췞9wb0I@ӊV d>(keֲ(PEanodL d1'_\ZS4 ,IyK9 .99~^<zΉ#e4hԁ$y '"lL2wc4V&9ղ$Fx,ҭR|@TM5NOM Opgbge3w+t)ҾY1<;Kh*.jhvݺ[;8oe5"iiZ6/Obf% tE3D5FTJUu)^*L(I* %Xoʢi'+(~L&ZwyK,Ddf{-?/ t3TYKZa$ 5Ϧچ \6) ]Ă^h2 90![)pi0-wTڅ.,ʭҶE~-LT28mGO(JL,/; >Du)A"8$i9:?caQk VTHIedL]0Oؙ}IS+xEF${裏(- M]|_c -s.s46nUYhѼkۄTѺȊi$aSRu}SShi60Io62 aPgDwu1CPCS_/0U߈ {^;[.".rbAՑzZC%*@| :Ԯ¥"ẘ'^Y7Lky|FKE:J{oNuz$_g'%:㬀>A+?S5\VaO"9u- |Mwm7سTRuqaS**D053o1 ;$l) ;+N=>1Iy;0N)F|| 3 ѹf4t5cl#DZhNN.4X[\Pj2Shmi__gp'Rb|-D<;} Lr0Qz衇9<@$ˣ0KjLM-Z3)0(!Q(?-z@0EMnI{Y({Psn~|6ˆs%j:%ȕ :~a#dYT}ivbU,V\ *]K|q[e~mpy-qQC#Ceg.)Xj+cpp7w֮OFo& -A2# 﨣I"Cmf ̪\ DJl 'Lᅂ"fgzD2Z$.jDQUsD%$vp,"PiՄ*WLdDN#8T2y%vG m`L95H[1s/c)ց#U߈:v(H9<p$@NwΗǾ;/AA>LDtL~xg߷CgwNG7L[TnS&jXu\ThB{PKrIF#l!ң2br#"T;&L %(z';E0d'%x\[w@@,"ܡ3nrM3}a ۜ=VtكJrƬəv%C˗Cͪ~g(JU!]9QoS{7d>vЪ֑#<2sѤH>а:F_t+)qU/oޠ©ǐdyϴ+J{;.W e`aǨcPt*J]O\)`%NR$.@+o8RZ)JXs2pזPy8[lӆiWG#Rit,-J]R f5\c ,1OM((&rD s#05;:su]R<r˩ZY')LԚ{"o]2[|mI.ԦQ@f3'n뮻3舕<"krի[X&;RnO@4))]zBW_tBsr8^2y`SkU(U,.y|.s+뮰(\,L- :_,.AyNnvjZj:M<ʻ=yB%tˬ 4J +D1 3xB6,6"cJ1YF*cj9$rl05h?G-KW]) ܠ,;(%!);5uVS cs]J6}ة9CVӶGouK e?}j>U$bWu`BP&\i=;dyϻu ]ؐhNzI#dS 7Pp+Jh\3ӊ^ ,=ۛ@FxqP[Umћ~qZKK)ۉhfEf -rg3gJZ.DeJt=q5u9v~^FekL+uVy|(z͵iu}']\m<%Ƀݭ { I jTn;_L;%H%̰G{F_F|hu$j` PϭOgQNPqEa^BZZriS){w&jҌ^(O*;_yr^I5k'@]pҶD֚|Qwg&w-!+%$6 u &|o&Le(ӇTQQJ %Uo>8i{;z$+vu$䝝jjXVZ77r3;Ʊ5,v]RdUWRCv}̪jۉxJ]` 2`2>Fnie jri?Ĩ*}X2|DSEQ*"R;5SiUc[ VJLv3=)' Byĺ+*̉*,vex5?M~/lxb4?P %ӜޯiGrOÑW)5.ԃŊRa| /4@*!B7Y@oD Ql ܾkC!GUK2RFy*H@VEBn,z*ۭW,=/܋=v\Wk G81cQ9PoQ*KZc'm@-)ux-k6™ԺMM$Jz/-[V oMϊ_?{X_6Su@.좋.HTRw)L Huz4`2aQޙ؝ 2b W^yR۞J[N< |dwl@MQu=C0mX#xA[^Q朏'hQ'>HG`W^y\ʹA͒R”bxuͰʎ"tu:sLOKO*OB:4):(,3{ľLB|@1Dr|hU滨Rbel{yVM(#)E*, N(GL'F軖7H5PNu0Ψ+1r$q8p`&xӀMɝ/W1@$A d)PV |9 &Ԫ) 4dΥrj6rA6Yz=ywDz /{ OerɎ2Ʋǹ37Ɣ,F+`MSmBb\_ZPM܋0UZg]1:iq6XIJ}`*%4KKc&R71BLQ&U@ӫz~ֽZA Pm]TMZeSjJ[3g뮙 HUJѡ*}2F-3ض='pBvq&ޕ9q%΄@N`;t$1wq?L{3xLu$L1Cbae4F}Չ1X*DL W*G܉a1NAk6d6;i G\um2,ۀC{v` pTEM`] ;gEO+fJb'"v*3?Mg2Y19i(SAB e!LibT# .)PT-X넺Οzv_1))l*J o]fX7wUp6i>$$K.͔ cCRzrYn\_Td%0NMN忋c|h=:Exቪ%}=·>}2ye% b WhU}Nj?ͶKC̭@4xȁYVԣoxL¿".LkQC SSq >fƺtwϳR`Sn\ʅ5U{Gr0<؞2BhҨ$Ǵ,66vp+Je>տGc)Ct**J 95L)[mWe 0%:s5ի>R}٪6K)lʸ_% Kc GiPf2i'%eӆ`] A(,5xIYO-lYC3QŐw I@r GzH}dW)Fy ZN45'>9>U+5ǪPԬ|Egɂigz>D!`Pvj-T7% J$WQ gԴ\3^]6ôV]fovaN?`aN-A8aq)Q-Wñ y*{ˁ$@b&~ekVصL;GNbM&LE*T-,1C?aڛ\ĨN/cު5͜o]~j -/ft,I"goSzU=Dt֚IlSJ9;a)V)N(~ =Pl/] K8PaH=dڄY]LNL893A$DR:σw{y \zK$_|"G*ŲڔCa Xt&( \(s~栫ChO0-k1 ZBV]f5j&L bsܣ ,⥣[&:zg/]0 pfS n2Fz6Z2eTS=# U)SBCed~UnuGiLe!&Ȥ7Jm?B$?Jp\Ϣ*OZ u|;9+c3aЪuvB۽zU `j ƃd?ifO52b UɆeyOrHվd~LQ{`aGR{;mUS!4 ;0 L Z1)=_z%,a d>41߲BEaOdJZhN/sGaxiEQaa(p.햊jR ('ۄ$T 0E)]D%=0GK͜& SY6ldu+ \[V^2Tf{mȒ^i7gG_W2ʄ񚅑ƬLN'ͣUm @ vd[}F8@ H 2eadUvZ uZ@>m*QĠ)(B8Gk\zm1G5>5{gV!]&nӧF+L&SkI{rVCHZeoAna>C&e;Ak?\'WUjƉ P#YD|{S:IVB?o֚9l*[XINaI@; z>li`FqgcdmN>EξUd1%5Lw{@/[HFİM\H3dffZjGO>r$(b$+Cz`ZBڻjq$I$>Fc-AI_IJ\Vgi#"R:m ?cDH[C`U!RFcpQ*J9(J+g}0eNm]򓹶,ѾCo$>*~a4`ʫQ7.LYIi-a*Beam %"a9vQt XK0# aUs)1tT7n8 kT :&[D*Аڜ`28 :SE)lQ̡n RYvJ*qREo|.=!R5z=Kɵ6 ?}TYŽ>s;سvzθ,(Rw|dՔ47"Et';JrY뺸7:``uKpvm=ɨ׼X9og"Ud aڧL~.2ԉ':nɳau'z)vui׮|xpm)mALJy,uoNi_%oQܟX%[%X>UFXkT6l 2v[{E3j u>^US2rUoϐ#u=*+ʮ-IwG<=PAm B! WA&#j{Ac!ƦY?$6}5%jYGaZpA6g&oá\p!RV,8E2%c]|{\8bT3HUwV?>K( RI@3t<8=;00r@|n3jFQC#լ`@|&XY.-ian n{`M# jV?~X9\P7ʐ7g| KzI@kv2uBRz3&wp\s"0hiju iX0:ˑ5{HZ| `q&{g}Pϙ8r)O1pldvPTSb[fqGȝ#LtUq?Lv ':T)D5v]<Ҽ:v (@d?nrL;=A* S{`r{/cQ"*Gkɓ. yLaL%DbtULԨYdfr-Ft^-^ K.>w޲0 [*,Q/ω,t)R)IENDB`n Lxwq(%uLPNG  IHDRgsRGB pHYsjj lIDATx^흿oc*8")#‘!9Gr()DJ@x8-PP.9t'C˾lv=w9s?%wfwXG@ҫ.RJz,H'י١4=Jaty 6EFW)V =#кWLJTٳu{] (ӿuQf<5"q.Rq@~`a(b^f wlr"|(1 ne ltnW?n @8NҔ(y+MV۵*yvRtDW'E|TZ+P򊹯8*W)pE.5vZ!P^դ͹Z!W$VƿXxU -7L@ë7js޺WC=wHXq*C?8^g΅>sOgībiGEƫ8b *sOѸr  XU$RI:RZԪBz+ BIJ>B0H BIJ>B0H BI*4³gKY<j~P^ʖq+t)' 4?{e*55O9"o. #МWQjWGAx5{֯574F@9#e^m}{8 xo\8I;0"n*N@իQaa~RFxUj+W;m4^տ{qgNpnWMDD*('A,6FZxonvT,Tl^7ֱ/j7DRR4U~3lyx0.6V\*H ^Șʵ+iZvhSww*lm;)ʄm KWEo&^(] 1*)"HQ.=d']Ȕ.S*Wu`p* 9y0[ƭ,%z&B1H 2vI'x)6(x{=q> 4H2ˆ%\IoO`FW8RTb vl.3{JJW&*Õ]&WI?|-8#*=MN{$WS /9OWӡkx:^Q#CWycD~zr#M#W*OOΟو]\+1҄1xe,[WÙqVU{ 'WÙvO3"WNuLִqQ}qںѐ):^U !^evXJg)LXl N~b*ԤN~b*ԤN~*k*+Bo2+NJ7;*KfCe*kv+Bo2+N 莯l4&Lãtl4&Lãtp*&ӯ8d ,U Ѳ"RL+ Q"RL+ Q";5n6*N͚f.TM@+'ڳRJ^ j+& Ui+& Ui+&$nVJ(,J!W2QQ ReLT*D¢T^qNf( j5i{=^yM$W/b50::WLߊW@J;&( ff;xU6j^4}$W5isVU+IgMxU6j^4}$WruGUl<Z=o|qz+ 0CܣL3<! S2k18}0?v$WM+q,L{e/>k7QD *pg771C'جc]\Rrlze9fyrKj4C.YѱJbutoww~#`+ah}+q i5e驑R(Z677 x҂KX$WLLx @ ?]}5O?ʏ?`*}D=JIWIIߦz n<~K?N 9ښ~eX ^O+)}}շG߬\iy?/kֶo'/W5\VϚ{j6 P@,Y0l .LJJp/c`m-`JTϰ:VDV`1|]@1t ȦG`\ |Ȗ5BMP:Ms1\aL.t5i~_1Sc08F&.bH)siE1Kc{nL]_|_uI_ȣRS:V[(")%5@uc@Lrϵ&H7&dȜ2 tO/@>b9]6K C&i5S3`u&zŘ1KsXˆ TT09cKA(1@sA9=7W~WCTV>(bg?-Wv/P).@ƍy$cI ͟H؅Njյ P|dШPtEt>|s{އܨ=j!/ pҘ9,AάgβOPîK.nX/5FlAcjɂ ĄS!7:WĴ\*^؊3@?ytmeeo%d ёj+}yPhZ>݅1zA?V%-1w}}fY45׮9Q#uW+.|/cc8"=uTܟn Dhe=.iuICQuDfTxchd⒯${zLL\r|zdZ)$_[B!Y4%X`߽$ PbQe esͳ'./(S Ik_\ @Bsq})cNF3pL55=Q-H/Ȝ6k-ĖrS2յqV0c=(1Kc8%|'^ eIv-j}\ sT [1f@w!clEk!{ PV\ ^>@Sab +5Tu?U\;&F- dv [ʽM5?,Y=gınB]c矿~<ڋ& a-A1M[S\*t  i$J]@b$,,O2t6b))L?)w_O J\@1f?aISZ4fiE,ydG&!g)9<tvĻ; X!)e~qO2XcNk5!|T\Y0{VX3]Z^:nѨ*fEdŀ|mkZw[8dҘ9,BXb\Rr]]rʝwީB. =|h-i-Oz Nx{T+EQl6}()OJ^H.~j ;{>夑7}"IJp#=IT:JRnM%4*teՠʄfDY48<#/\bpf.銴vw_wQn~eͬ(@6º ~-W2]3R&?Q`rM4+C+6qL帝i7n*21Kc水U?ՙU` OrHc sd@-]{=k\|-#evIv h&{hjy Gdz_*U(1+co97q:0[KY4@w XgQPh)R{.#V^}zN8ᄻ+F\@?(v y3JWS|Qm!Ç<(ד\O1Ŋ(9VwE #Qk\̭W'=Ӎ51Kc氄N7<)@1ν.]D3؅c> M) u:8ڦZN 9$sS}UÑ=uzÆ ؘJe"*qZ/wAjTL&".Rbq%^&;ˀS_a*~K{^х#W%;40`m-4fiK3k"~A`+%N'.) Xy2.c1F+(xmvN!ǿJ/T&[Ұ4 븧C!2#$V2= RDXt:9@N4ci<# CG@~cbҘ9,A,` /PƱS )bbf kժU)WY*؅9(kQs @R)&[15;32pi9TU.,#zE 'i9B@a0fir`߻8jpV0*L% Ӆm ]GyO8P倛WMkOŸ8FFhj*.J4{is )`U1h[(sNPV.%Q٘1KsXZ"+?OXP6Ä cL/Dz8xP:Jǩv9|Tz g:4_bQE֙1ү Oۂzisr#Qmi`sG%g sg\Ә1KsX}Vmy.Ȟ{XA-T&ԔZڄ:u17P-3 ]UJy:y0 ʇ/ 2/玏'n!4Of2h"!{&M+EZ9u<]71Kc水xZ߃XgzcXB ]53ߡ} >O(Lr4SҤ$NP^ u>Oh0SF %j-,uazH8dmC B cs  yd();:͊z-6}N4fiK{ۗ. 5{ߙPK3tHEd7bJ *N(.\¾^cDb\4\t )C:JM~EMB1;JVeA_ғ {H!FVt~A3fiҊXZ`_P5vAI}4TH7`p@ vhˎBB|b5kvmeXx,`a+P| *hHmQ]51V!PHKrA:N=js+MNn/HY45O_$F<0E=+VV\`ږ yd\ DV`(DZ2E$z# &|6svHȃ8 *xJqm8F ENEOa(OPDY4c?@#sH5Rve M [ P*]*+ l J e/@*g:]t.;(s0sz DN CTvpb!<@qNwr@W4xRq,H*{ 50*u;umap=KNN9jZG_.Ha|,YZ,yG>m(  yt+Lຝ&*yMM]VC[VrQ9t_^8N}# SeuF#?d Tp$xX}yf2OY4lw=s ;x' }a}gTSS;Ħ% "VSVe'4jXw-vz7tXKDiCbYi-F e1֗4A#R ,<}_u.7JD.2fiҊX`O_qVJ\.Շx WJBx-8./;3صzj2źNPh;sxO|J^W\o ah6*#izװx,P_lT_ꛓ1KaҊXZ"9t|tvC=A_IRa0-Քxct # mfUvWAx&:El͍ z-uT+W>Cpb.[)~9lH+!8kލks1Kc4 !^ [<Vhţ='t*+>*e'p̓$!8'CtJsbr+)r !BԔ#Rٱ*x!Fy/^E2>XwQMq7 ~ Є- 25]#,_aVJ fػ'y;J]SZ@uoz0ȔX~\mcz3ϼ)(v&d;3z V9;~|ie߆H8bzR!35QT8fipI|8%A9,ZyX`p쫿U1`3P%-ِ8's ؊>~^J._L(ս\skC {CNcSyK*U[oܗ5!oUoZ0pҘ9,-mWyS@-RQDyQX`דs}e+" m) xQ,oWXM(M{.w'Vs J,YR?aiڡh$|-0TNn ?ea A$% ݯ%1edҼT #F<1v]k%D6}qh9k|r8j0"o@a !D]kҰ4fiK>P"U<d"MYNQ+uw vя~N%f~e'iX ߰b0*K}HO#0k&}qSVYT%yhQLK_?)JޙVs23fiZmhNɀ-bP:C$jrʌIhE`$h{=RrDct'2?K8 J)S9CJDJ]=,)I _T{C&!<:AZ?Y8؋9 @B?Z9DTyi5#Wzx*W!]+CI0c p2ygqOc+SLDi^tw-DvE*Mv-A0$"+kҘ9,ޒ>3$yY>np[k%Տl5ojU.2nʝ[ܩ-[ouУImi*=S.pgJѐns]TcݦTwȄ 1KcVҒO_Q 6Pk#) YY XCp>7JK;wX(˦-Gi*XW?/`4қ/PN, BXySڔ>;*$5D-j]:fiop 7R .k*1*@EQ+((KjN`YHJreVG>K)s9lj*舐ZJGGI$Q8bZaji~mIf=[ؘ1KsX”w4T.y9P0KW #t.0aWKɯX edOc~adHlgaoݝlUpEN|V9! sʓ2vxÑMhxE)tFfIY4S[\q,g8ka@-1lGC6,AiKfutյpRM<U>cYh|E&%)WV)z76wdc,aiIWv"  $Xt ʰ)U 5X soOI0 Ė4$d_T(E @zKg:U*e WOx@j` Q@4 x޵])b%9fi: [кyZ@|^ova~K*&JT(-C;POۑIѲy 샦lŘN3f=j0o SwgeNOݕ4fiKK&<9. ڴ+[Zt_i vWDNp O)]&>Hxx+Ef>X]Υf ިK r'"G@2*餳 p-]=;ڷu+c,aiɋG o;"#$ƣS m( FxYB~Kʔp*[::u>\$ՃF}L1KcV^z0ohhV)6 I#Gl\fANeRB-zzDv,B2t G>g nZb-ׯgRBKm_P2渝gJ_*@|4fiK7m'T&_y؂V3g9Dfgce9oBP |$z jNJU~]W賗a '@y rwA,+i~ ɹO[kq袝oiڽJ=-{@YrZ,-쥇.,P],TH% r$h,$`whvYc,-`\y-?23q R . |r:<)ʘ4tѶ2 =k^9ÎBm}ϓnv=(hG؎:UV5~ܝP 8fToذavhnI~t\1Kc水8 ^Dd詟QX{[JTeX8 nnb6D'Q9ME,$Wu0oѩ8V =cvjFR68܎) L_qʨ4%Y" gv &1G SðXG\cP!sJiq. A!Dy)4-KګN igVD1']-y\r1oLԝqzs }CL\Z{l0:fiYwԆ'<{5OQ4N󗧡# !\~! X61ЗY`a)iH+:Vj \"wo7~ҤwӬJc+LQu,YÒGR&Gv]njKtL5|PvE|nX([Zyq CU@jmr&`00hIs"7JC7]D!I> $.?7!$zҘ9,-er3$cYRΞϜ Ezƃ4,I!5:h_ b,9-rc(o9(~@I;$̕Ii!c(9eˊKked*qh)^1%l{k1]wɁc,a #f5O]X.];Cv9A ^4̵axr@=}*O:k] 1!MBZى%RRHC.'YS!X=[ɓ$zۀXy5JlڴCQ+0{ڔ ̰^@L!2!E~MAB?K>0lDH6h|;%41^$e|)Պ6 O~="mTR kt`ʇz6F .i?sя~f%]tˢ'c,-`iI۷e^ 2HeN/`+( )'}N?h6U,YR6Ou.ЃW4k;`rogd!Li\贍^LP1 ꥔JZ_U)N(qz"#܎2z4l: I*6s$蘥1KsXZp`e8$ RV^kL&50Ӫ(_z[B>H/(A`J*B(HN +"C A3m#DiiANۇ˦|8r s+h&Sn*K5Mt OAzl9I4!\jgĞ buI' ]Vc ,K7"H-A4>;H1Tzn(/ѩ5[F%j$ [CٹO0rSK&MRƀ$.f+p$ЄԲj7;J,Byz.yXGɘ1K+bi?lkyĹH?AϪ26$o^:\R`Nh78IkaN+ؘ _2hS&Ǫ*V2,G99Ԑ5 C,]w]JJ ܋"grG cG{4fiKܐ p4qk/ &W/,U )R%pL2GyDLF` !1Ie [0QKAl*ЄYߎ5 29( Ll"xt}Ш1Kc8# 2~eAٯ%(,W-|o- gZq1jF!L|Bvt(Ry9B5ޒD䔱7dtʔ-|NyszA  rU4fiKKnzom An=ê,:NJ rZ̰Jh"DC-rHc4^,m_.rkbpæIy-DEHEoi)A_3ЇuEr3o tD\n#iOP264w/`ҍdf+V/JA4MS5fiN®k^y`Z>D1Y@B$m0-@Tv]n-f|˚U'/5oaBt].sA/9߱T)Fji=U UvxhvLmfK9 fuJfF?;fig`?p&aywWWZLg L<*&sri@-3`ܵhrz^B1h5QQFd0:mCg.ʎPKE2 s`hYGbJ:"B1pDž [c,a g ݅]\pCoٓ) Ai mR n /lEa 8jMiM]-2v| )GjZܒ BWh12K6yNHzx1K+b g }]u_~YGd,<(yXj Ukpuz> DRk@u8^|=yG7F1@ta,s0k?͉mvѭ"* xX *0nŰ}-@ߘ1K+biiG3TA*_z HP~pugo@Xa.{8.{NHQ_u`-Jq<αgHid-%|!EךZ#Fkg s2eTq5|NMtm3NK`zvˆTɘ1KX<ּ zA;GԻ袋,/BJ:31覾4 !|;XS#e!CJKĮ(yoRY]5]"<+bnye2k{T 1Ch$KFI1K)ct>!/ pҘ9,Aάgβg]W_}%\N BR=[%ڙ8f{5R;w*F 7kySp\~RY2dіmE+C_5)<{(4 b.f;YR }}8fi`_pF? Љ]e]_c_5ǀOqEz 8UNcH!B+{'uGpLNtp@Yu⼎Ȍ*8 jq_Ii-e C,H+kKX!Y439{I0g5@U$( ͨ2F²ٓq ڇLSk-( $(<g_a X/ҵ_qL55=.@T3f}ͲEBf;{N0Ұ/FَY4= ^\O eIzwrk΅ > .9?b$* JI۟ZCP[qϲ7@'Wj Z7HeO Tqmhv [ʽM5?,Y̮>{ߗfNJ#zuRG{$13dQ:GQr-p2LJA8n_ YcE{{vj3>bZ3Laa8'VR>x܎1 Hʜ*̘1K+b#{`?4Q P>KyޠK&wQ I.}:<]jB3+C 4a1g:/ }hTU3EIoIp׆JuG~i(fY4v4o3`cĸr (;T!u"@i{k'F'=^q^~٘m9/yˣv)X)] -K6K1 )S1'ʰPiv@eLY4% \gJ ^b`0%I`7k{0PͰjə1>()OJ^H.~j ;{>夑7}"IJp#=IT:J; PB) j I[ L8iq#c,8S%V7hy?/(O7g?T^XJ 4Ukh G5ZkrkA2tr9isB"fTMEf4fimάSxRCfMZS={ZQGpub]hBr4:‚=Lh5<#F^UrJ*G[zX䀉c[ Pzܛ8fBխZ,YRN,hPh)R{.#V^}zN8gtÈ3 Na7bFj#ƙ)AܨCIr'J4N(HZ7r G@2Tn[1 ΥsD1D fҘ9,!Ŭ Oc(jF;*ǺrKL!vS8EuShJhpRup CM!`%\o\BɮYlWInGK;AMeZ S.Rtq%?ǘ1K X%س+ilL] vz T<+eUh.n ؅o1 K.w~R*SP,IgLʪ0h>*i6 ʹ jJItWiYESҍc,aiɋݟ,j <]L2K;찇~ݖi2B'ēLMe_fSt~ 10-S;| s_5h,Xv"[ދy6N܈ Эq1Kc水 CO{KÊcmj,Ĕ)9裏ްa6&-}RctK]U$H#![, bdgcx+lX\Xoq|> s6PtDUDwgc,a rfMo\8F%?<~#z2v16XAa DbAy@  ţ3Q˚{:#xz@(}L2}#dRa%(|}j"@FOm[g^ǜ.J2xhi`7D7P-3 ]UJy:y0 ʇ/ 2/玏'n!4Of2h"!{t{jeѯVEu2O ~Ҙ9,-99 F8,AsW (wA.oQiiIIZߧy\z1 ho[\[>rEӷm slE\uPG/q،J/=U{c,%+Y {N|. خG> =:!؃ôUSgډʫrbh0Sv %j-,uazH8dmC B cs  yd();:͊z-6}N4fiKKoWyۗ. 5{ߙPK3tHEd7bJ *N(.\¾^cDb\4\t )C:JM~EMB1;JVeA_ғ {H!FVt~A3fiҊXZ`_P5vAI}4TX `p@ vhˎBB|b5kvmeXx,`a+P| *hHmQXY51V|m$qtz~7R EiuWD6_Fuݑ4fiKKk0oDm#QRPF~՞Z++t 0mKH @G^@$A~kg<6f#V"Y"㧍0]{PDY4c?@#sH5Rve M [ P*]*+ l J e/@*g:]t.;(s0sz DN CTvpb!<@qNwr@W4xRq,H*{ 50*u;[3*)bӒsg+)x5N=ԛn %"JS^R#KGqrEr>wʯ:JtuM%"Woo4fiE,Y j8+OEc%.XC<@ H@!@DrqNZzUb]jz(Ti9:썞ܠ$)0Bj\1: 6*+xw'd+v}W!,W-P 3~ {ӦM&%"j:O?ݵtgod2?-x$Fb4 ~dC |UtAvP{UTtr6¼E&\(LY"B= fZOa^oʢ^Q2m_:FX6m=OS)R&~Ġ1̠~&NpbdTWh$Ɗ̛ҦQV%!jU1Kc水x/357g@AT,w XcTQ10=ʽ(,^Fq@YUsBRs/Y neKu 8Ad1X H[54Ԯ&k V m.y}GWI3?4Bk5-4)IMxNIֻ#c4fiKK_QX$kPLbR {xHQ & &@ϯ!9$h\VG.E֣^8c׉'hUi(kh`zW+݄pv^켍beQU >ZHN+1Kc水Ett6ԁpmBzc 3팰XT7QBi ߁g|SގLzc0e4mF`[(t1QK_d4hlyk՝;#,sTf$1KsXZ2Yw9W@צXي`ע dJKvT;&rcПH|JI$7a@sXq-2y"r.7K@gF]Q%ŕ; =Y~VI'VnѾkT^4fiKK^=znOh 빕5"uXa\Ldw4x70vO y! <u0%Vh[GyVИ4B[RSٮy 4+5herY"|CG;JqfHz9 e{"w?5{rz,jc%rc PW<9Kp"mY~=^:lCMϔ61t>ePRYU\՝˘1KsXY7wn;2Z,>!6;+ˡ}S%|zr(U'K^T{%ujgWگ? &JBN8̃Q b1\INKcH}ZC|LTanbR˘bi`/=|vɇt`*`B%-=]#1A-;dXo;+Pb{ HWM-JP]cPɉR"r#g/MWGS!mTYR ruY"hY Ϳp_"5I}Rӯ&j׎m(Yu|E}PJHr(KT.=P,7}.sV;nĠe-S)5<ќD}1C"KRȖ֊(7>fihVhF gTimRrs'bN\G>\jE 6Zӱ nӁ4"0SzKDPhԐ2.zL$p T5HQ_NSt_hv[Y <7T=&FN!ArY4%h%wz&GyC.JPTJ qU\@^-94ε81w]Z?eG0al*>[qJD̤Du1.^R M1.lDZwܱŗE)@i-g4fiKvM3@<0;QCR)NKD$O T#zߊ뎭.񄫌U֋-P`QS~ ` H5bYO[WˤPqD1#=ⶑh,YZK[[0eX#v=R ~f2ЋҖ]MBԖD~:l W>VG@_օ*R.e~G}4R<)+RP{k<|AFc!#t/,E4fiKEʃ',tnp_gjpmTkOIUƤ^Yʡvj3~vQGzLvQGZk܅1|Æ ;C6pOۧcT4B}Y4oO X'&lEO(R=*(1&nps[!:BQpuh*b $RG~C-Neoı`ANS5 ")vLe`c$UF(xҘ9k09*P(8:: )TJsuQ8%p"!KiX^g$vLMH;;B'4RI0kZ bիi31.𼙶b!hc,a k܁/WA"tZ #:aU nU5ialP陶HF_3OsQgYgOXE- j( G?)ZfOmc#6_?;3Pd=ƽ~ƍtҘ9,-i_q2 P` SpIoKrۧ±?TP~|A)U@r˺P{I'gib[Qb7H,2nZNs~|1Kc水} *ҨeL@|XU^&TaYK (1aUAslQ& *O s\&zАcL*<,T΍Fv2ݕ| 7d X#jxRWS=h,YZK[99䐽Q =px>:DHy2_~@LTy]"Q iN,JGrǟ8oO>͚ J$A.Hc)ռ,m sz57E,YZV[bt1=ᵸˋNHW@|;D'*ۃ_W~k\G9rf1+1c kMa|q0c~KRV>'a 呡I.㙶W11jh8VN;nۨ:fiRܮa|w}\ M*gFl4C'WO.Z ^0I.&TFEeQ6h<-jm 'I.MNꪫ4[W&gAw1KcW{`T5% i'pDld}\rS/QbӦMR\'{OԦLeJe l Q(BnRe I^>ac%eFK 9E|#) '(q0fi4+? spЌhӦFv]J"4BPPXc_"Cr EӍJ (߅,d-= 1AH\ wIѳ͝[`+Z,GD|ґ{sHc,ai`P^Ǡ @0JIڣ\]{ 6™%(JwItVYyri#BX8_ssW>C1pNvLᘋ~?0S/yP^[]>4fiKK߾/;oi@*s~ [@YXO=sAدQ>0`mȝIɮ_)QGe6;ZӔk\^lq_xNqSu[Hk<c,aw6k?.C9jpc:#k'L(d]7纭 m?b~JtW;Jknu33U4wYK+j*N]s̐ok9K7B_ ms^{_(lҘi 6h@*lu~6 ym,)|~-@!૎O#VihiD$E 37Y}Đ0tA?˄//gFȬ_rʲ{9fi`p pI\3T )0N{~+?#+aJÇlBmbdqNP/DEWXJv*x@c)=v\ `ӁoHRɞ#yG,Y҆K+1 W0Ŗr$Xc2qXV%@@9t+ߢ8oUQ Dž\-2[eaݕiU.v((IQ.˯[\ c,\6}ÑW_D5ќrSY_i Mpx "c9Mħ )V>#dkƮN:n蒶zl<_0fX5Aj As dtu4w[(!|K8#pI{j\ԅr{n$3[*}W dlBzǮ1Kctv]+!Bd"niه%r#tl1Cݕ[֬B?y 뢐pkz4nO1ztTHc祐hW@öcl3רXj0ș^0W23b1Kc<3;+K_®//:$kDe/QGȳRS@2XI ^CW+g;0 2 d|1еOXiNl;n)VaijjPg(v/uky$,YZKK; RhK/ALSsk8˭|" sqNwBB%ʮkWT 1wU>CJ4$n)ßH5(ք"(4*];S ן9>.26SwjkqJw_{ｷ[6H,YZ_{9E]dAVgMDF7YNQ) RZ:$vE{ү %XDYs+Y[ޣj!@#i^2JbXJާT=>_}Qc,a rfM?sE8^/vj؂(158ڱĄS!7:WĴ\˛ąJl4ʚm%l+ZJI)CiU(s 5Iͪ$H1Kc水54 uaN.2ƨ8~c.cXGOr#EG ƔZs= =cztxFuDfTxEQ JgOGl)KbFZ)$_[BŸ iҘ9,-O9Ш"@]hFA025Ϟc>|e ֝⤐_\hEQ !EṸ> C%gz؅cv-H/Ȝ6k-2+]\-pB)5|1vҘ9,-h~~M.K2ӽXs.NYtAAհc& tWiPJ x`8ߊ }&F?RSHպQG*{:dk|m;@[cݚV%o/6fidv 48V@=ˠǮ?`=ڋ& 1 ʘ9*Knca:T bq]@b$+JD#߳Tcf fvOXgFRVd,YZKٳѽɄYFN6݅]2µ8VHup9 ֝R^IBHXȕ clu>EAx hPE: /L~tOЀuc6Tµu;KE4uҘ9,my 77%ƕk-E(Euwy J+]C<328 S-lWI~ͣ_EO J)FJh_7\ry\JeHQz?QŒMv*crҘ9,-i ?cPZ8#@k)IY{90rhEXW3H-A!Ni~VBrUs)'lIRbIQz,Xܹ)&NaNVSHjPeI3؎4fiE,-*.A3X ܝuw}@TOEy=קR_GLL8/ĬIl2\v/_ ,ЭoqL帝i7n*21Kc水tleuf“0G6k :us=~H҈:\& Bŗ9Te@Y&灈 }5RST<"L#Jңh(1n-:fiu2`A[/vBKsARu '83F\@?(v y3Tk1L F ^OZs=9W:qgLGGZcuWP=vJ}epv.'!j0c,a )foxS&GP#0ڙP9֕\f ǜb.)BSBNZm +: |sHpdOv60ϒ-4dg뿺Mr!dd-Wl*4rsK i!uډVRAc8fYj[^ͻwFnC̎Y45O]zK_VkSc!tH1(hٍ]G} 17isDTk^Ԩ"PMD bq%^&;ˀS_a*~K{^х#W%;40`m-4fiK3k"~A0"%N'.) Xy땱 X a6^iK%-4@$M:),PդLE)QV ]NF%&Ѕ X}4CУ4fiKP4K| q,5d .YCZj}Xd`栜)Fm%H{0Jۛlf Pll6‘a|'Sy&n Wv[1$<{1mk1KsXY}O?[Y0]F$LŸE8vy>@n^"Z4!uT> ;=fҢ-(K2⚄hAeDv=V"~6:4fiKK{eI  =bP0p,?X$@~Iyq>w|:oCNP^ uNGjød.Q#oa(@©&/߄hbbcxhWn %CIiVD׋Emisz8ؘ1KsXZz۾t)`U)ΔZ3F*"1SyT9݅]v]dFtRs%*I0OiQTVzl+jR"Q.,2 _MҐLF !6B{k1KcVҒ }ڭ v Hb#R(3bC_v2+vYn+"=c#[KPECjåDʪ Nk$4.󋸩J(:H")24mΘ1KsXZZy%Lor5ZYqki[BJKo8.z6ClCR!4t&P)RץbiKJҟr3D}I9fOc,-`i)g2VQ+Uv{އrrՆá*@H-b4Lܳ qFg (5|کW:*oK:QyiJcS~rn*Ʌ4fiKOe I@[a6Z tE#$2lMۧZ *[rwjKk⻿[]z'z!i+oJŔ p٫R4nXil$'],2BazlҘx)|T(6 Zeƈ~ znVύhҎ1iQ}J!j5yU %ifK74Tt$B 0Vdޔ64*,J,I QKZY4%'[x19 fKJ1PEaQJ5cҭX{YϒlJzsq :"d+1ёFINﯘVڡ-tǢ_qҷY86fi0eeK^T.l4Ler@ zUD'dA+Dz|2ٓ_Eۙj%'ow'4zG1\rUN%Ü (9pd^Q ݵٰFe$c,aiTWrFZ<tK-[#nǐ "ƺ4fP@Yvu~51\kTh'v9(=.GjOuq&_iѥIInhUsJލ1KsXZ`ꕝBł ]2leJm @Dhgg4e0z~ !W?F: v.RN<CĠUʸc4Cs0Q8.#k{cP˟#G(-]BYeo뙔aj/9nc.㇒"<_,Yͺsۉ j`U| Y_XY*3#FB'?^B+S;~iUf4AW%Fu 'f]JrZCrZhdvFxmsc\,KK{K>D+ EW 4R,i %9Ԍoy$ò~[ݩX~G88KDd@☾JnoPr5<0MJnLN9s}i2G>tiJΒb蘖cҘDjm|w[*ĭIBЇݜ~5TWvlCK+B#.RFC^rriM1@f4$v3\1"ΥG81z@YHsM ;V,Y+cCFA1@sAsŖdEpiKPٯ1:sK8Vщ. jҩlPq%-k1J<%#0%XؐGT_VD1KcELD;0`8Jl24;s2=R?.Hض1jw_5G͠d0p9рјzT["҄:EKA&vc"фLAr rrG;ʪe๡41r hҘ9,A,39rQ|6pRl3o頙w AAkP")3,W>]dkWيS"b&%g^Ǯc9wzumn*q`;㎭4,,JĵJk9#,>䘥1KsXx`o\R%myьBJwZ""(=~AV\wlu6'\eD^4oy*Ӷ̝'L _G&p̪x"DE\&̅ %*Ex%D6fiҊXDȀ)/)'įrek4s^*O}nz'+PHgK$:.|UrQ.?裑*IYrИ4[2 {Afg.ڬ]1K X*j5m}&W<kҘ9,mE-ΦW86Ye+zgE8ޖR!UF'1pز u"EŅCSK j'L>j_t*{#Crzy &/N5cʬ.W$2x @ c,%ș]EQB90,TH|RD-p{yQ^tM ǒ;?#fjB٩:QAlWK8p4Sk1s;ugޜeǐ-ۻi0cY4lgI="^gS-iBlG.*_/֮Mjq<,y@(}XJduhC$E 4e4ǘ}tD9(ST]1Kcѿɑ](!Eu{ 2]Q88 hD8.ʖ+VD~Ð|6,i\|)r90 ̃ '!p`fǜM bsyb<rHOɻ?.Mɺ4fiKK?{ `-5X3B`* *KtH %ڗ;˰EN˰J[;3Pe} shR}ZJfٲZJE>O:SpWsLc;Cޚi n]w}rr䘥1KsXˆY S, >Xp.E4I!s4Yr{RM}U9 ^&kFZM%9*#[ݵ_۷Zv$=JπYjV^MiżL!pTʹ? @/'0 ilEc4fiKX | R1)(p~ lE.oN-t9?McӄrHϴE4*x>r,>+x*jWPEah= nMaך5k|jٙy&E 5}7ntc,aiI}{f]NsmA2\GOz[Hm(>uYϤ蔕h MBvj+[֕0#O:=ih$8'L؊Ab /EGȝIursY4{vVPQF-c:;pXv2 ZA9h׌1 ; dkǏ2nWy(G_+2ѻ`Rn}(arn 7'讜n!S0$FQ22A8fiҊXɱE&"U e+ !2_pC*ȓQ `OʓZy>hLHVvbT$(T:ҐK=y}'mTVV$ :ElwA>`Keicԣ7l,Qڨj^Kuor/=3CYYYk ۬D[ߖJմzG=) L( Mrϴ2YQmEñbwz$@pF1Kc~Io8n/7BG1c^;[c ;`osH3 @_S" IENDB`ntBn) 3HڒsPNG  IHDRonڒsRGB pHYsii+ΏIDATx^,E0AK-lp'-.@%KLD.w^de?Z9S]qEdUu ?|?Of~!{_3[?x= gY~Y_kLx?_3fc$19) <̉>,g^ kЈM0>,?cLd?׿1XGł1x~2׿>i;6b *= $OX B# P4: 4 Xf.{(ᾧ=h+[`N+~k@JO ԊBQ:#:Yӗ!B@5)muVqheS̸-yu2Křmw͈6i9M V՘ m[`3FR^@BM*P&*+gˡ9U\UKDkʤ5uf*@)Z(WT+,ʈBk\W M2Ve2OPw"2sPZU@V!s%Z2bvZ;A18Ln"!?t{<Jͦ snXZ/V⤉+f+deklf>짟~"wԼƔ@ZCuZNKgԙ X'PZD R > W'%Uhv40=&G&T2 hKUV&R!nG^66dݬBW1P2ۓ0#zP6eJ5r tiN::( 49'Ef&|m5R14g MsloY}eKry;UYn~|RAo9TB&45(-hM t1;#ӔBqa[=l@]`Ed}$3W<@$ @߮tdoIPk%̆ëdRhf#`F$S@=JZ#V:^12 o> zJ*}9dU?Thn˒JnTڙXے%IqVڋhkWzF}(tf/#_~%q՗BV@K4 J&6@c.+JJ!U+ 4~{?rtE94JCJR(t 44rs-PYy]Ƅlzjh0?k|ЩЛ@)Ӹ7ڬUK5i<k. 8D5V(]Rr$)!˥C k|6qkhT+Uf}OJ2v'Y&M۸A}7'Ьgt'0J&l;}w( fyxyT$⦉).o /r|Ȟ'a.֪0X B=x_*]pYM<T]SeTthnI]lnJ@@(catdd P%צ;o h}EP(+o<'P\pz(mdNd+nD;r5+e%+Lâ96蜛6(!؟ù((`% LeʟH1s%(PkY8m?e5.;oh & tgwZq&P򋫗4PT}:ǻ^[W f)\A͞dXrz%%UhR(Ml{!m>D;5z\][zs%PYORrf׍@1R M8U@2sumW<%;70^eA0DZ>%]uy C]wz(]X.T.o*tMO|(u KnPsQ+S\j@tUu>UPL v4=M_RǹcnsK$ȱAtj0ہ/_ju$q-@@*4涟on.u.HJS,>O(t6J/oK@M_R!Ы깶%BJS%E- ԦGo]^qi`}pLr  hp ޿zZWyUjMm^@ѣәBuÌoɶkඇFhOKWNe$J0k@b4L9J<"pQ8; k6t =SrYG'P[َ|6o'\Z3P[-{,~؜pQBk1{h-J:ty/YdINB+ \SHr(o=yk} skb4E7RPNşՈs@S2r !9DuoV &8.h w hj+dk̀YVhΪ\æo]ƅy]( x)`%oJ SлɖFj3=4sMmW X,>#CbӅB ,G (.fz-=MtXˍSJP#F@l"՜,+aq( 4NqC{t_q̗se8OT u߿zf wv{ /z{tvI9P'@ s1P|hΚ@3иj~!$4 ݿVBT%JFBqiӷ5~kZ#[VѶ+JU JP/=mR_c@B?/J P7k0~-PC "ȹZucUdg91/J;@j5TÙ-P{W.=M*t- (--byQ1-=LΆn^uJZ4$=p: .Yzt:7Kv9+*pӛ(B=[6@6/| eߴ^,5ʍ 9 C*Ι~msUY+[ry%K[3 )czҷ=]OVVVz[2>*)@} pU^ ʳEemt%鲸70Cպc4Ws q^[SMΝeLPwzkWi% Bw6e'~llXy|8qyY5a18O?ǎgg8&QV &p)"_2^e`)% +pPh*4JY#Uv,y %LO1RܧDWYs!D t=Tɼ%f5{f 4֋yฑ=nk%3 ?qozyq+$igF,x%H<&1y 491@S':xfX{"9Hؕ twPŶA4DbaJv9XrzBe^_6f|(<BHnUEut1Ekl$T\ h.B8;>Qqh5x NVkvnC=WE,?#gv9o.L1WQ6pJ;':n9>rJ>NC Q,)vRCiRC: E/Ɗj؉ {LBc fB'мӭJSVawE]@]hg*>ag-__'J6< 4x捫W@seV~.dˢɓ-|jKm/l:x-fqB)5;Faczhh~Xŧ_0}s@0N9Ɯ 3" }0!IENDB`n-$ ^5к3^PNG  IHDRm, QsRGB pHYsjj$IDATx^ˑlUpE< 5h L4T L5LcwZ[PAǭS瓹rg_n9~Xyo3YߋӟW_:pL_Ӿ>VՒFZX1<3Ǚ]6dFB,Ƿ =&䇣1x#V呧br;h)U؇(/ 6\Œx'J}S* z$>W+ ,\4Otaq}CNJra?r'KtEc|Ye1D)Kbʋ E'˙|uib+O+,!dru YݦMD;Cރ2 %?DJ#{OtVoQ;QxJ6Ƿ}~mM}}[M \_с!lt[B3mKeCo _`x?m.BCkTelZG9>B!a /w2fʪ65&hAɪkCQ%j >8ef"B 50YWnQZFէmQqp/aQ>Ѝ"e9ҔNѧJY7(-RM%ɵ&e֘MTk:.,Z -m9fc@夏>wym7 ,&%tb7Q#UZefQu*%D < TeeB%Ic(A#gڭx]vGkUYF0IG#Nj(qIJߧ 3&#n.>ΰFr*YEalt [<3(GuTs!J 3TyW Q[҂69_"ƱVIq8ap~ȼNRsɻ$& ˒UXJyΕ,e:s&ʴ1(j1(K|7@LÙnv2-3'IN;geEr U#BR%E<EU ޖ6+73 >QvB!,r~ӷ (R  %g?g̦,K[FF9chRk()5!(YkSYGl,(o2~9_C-h'q=Xƿ"0mj0mb *}I,_2ImzS~>.Uik(+QjMqfpz%,יZVc?P:bS)Ul}*7S*7e% /ʵf_GksBqsU+ݝ?&l)k9ΐjctYܗ[]\gf`Xm'[MesZcy>nt>}\?Di !teD=zA'PrPҞrEi BNjevYsU iH֚yG >N:g)<'oP3lq9_vaή'(]wBY3b÷4hkm8f_gF"F%"h^TJx-(./T=QXMpބ"sUFΙPҾMp!J _yت np.DAzJr]V((3̰9ܢ>3JUn%(UVDq;Q(lsX:Jzz'7JJ|Dh4|J寨rftqgK}FY3VȳDMu}x %? Z̴sw]eSſ5Wț3opu:d^ʇ5s]bgnhg8cA9W5 } g+w+sxʀJly;lI1Hcc&L(ca;Aԙ(a\,8H|X( LtEҼ^ \'((?..tfAֹ}Xa19[E,dv"WvAUUY\P-i;BYҙEUVUIaټ2Qk:SLR(tvA|*38LUe]hA3W"6m2L#+[i~|7yXSd#*]ɣMBUGR!3lyl{: MVΜY/FEF,(_m6,K[T#'Y343O-~nC-_BwF*PO^(yn1AC\'(Q*smQ&#UZ@ihXIX] ;8r=jUVԭg:~h0,jqP%uJrL)@¸T 20a:t"Imf׾[6 VԑCߵ@1jc%;}3Z|/e%$ee{p\w*)؜if{1fEfXa K6ׅ2)Ai+s}adQ26%@ 23 (*hñ:q~(1Y["J:U6 :B ﾣuUVRc(3J_:'*Hڪ ʓlBɺ>&~J0͈$U+Qv^Ϝ%Re92T7Ҥ^(Re`U~Vƒ>wťPԢ *)SPVo'.¡|uTkVGrkr7>VJ*1;3Ip3^bF3|zX˵E VAGXs J%mB\% acdWDO4),e%Rj[鑿~W(Q2$zs҉*(3C%:ɷFԀ`Te'!t(oez32'2ܶN[*QLne۪%' 1U9FPbP:V΅ !~E‡/~dU1Yn؏Ż+;IWfg=dDx]n-uPmJhᇉ2f6/auFXeȀnЍ#Ņ?dg48ŋVD$kZvf X?260Ө Hʘ(!3Qf9'hKA )>A&IOD ̿Z@2e+PJreAVu>M@$cպUe9BYڪ,.2Fn( 戸 htP-W{-BH^ΐx29Cvqء> M } 23a+D/3̷Qd1&bnj2CXS@IAV,BPN7/|=cDzL 9pŭ>^" mj/s dr嫬|tA,2l_\)om0@#>>BiWPf-/&ʂC_ 1r CQb)BFoU>[2v|$5y_b=Ձڗӂ5b]㌋7PK3lvFlXǮv&\?ȨL/iGic @ |}1 M(%NMxf&~51=~EYˣ;tjm[(SSZJwJs:R%sjFJ{^X(-og\ =K>+W;bϢtDP v2;Ix,>"җ3a)YS3QAU[((y-JkIBi5J|!J@2ץ+2 vcR>G<~ %&ǵDbVpՙh&ŠZ,vnALAYv3DY~.񊓁z7Jƺ:`>/:vG-e.GX)\)չ@zckCd1fX,E7(OQzS(Y"Jks[,=S8sJ21g$' l3`QTeoEe[zWN1BN,_Ϯ֪[@AL\L%wGueQqe1Pd@ \P9S%`BJߢd4[Yr8=2)(1Ƚ-IFo[& ́O>E~YO&=!!18NbFB!/$)۟BI '9nx?AeQb}\-U^Ai1gopO)+(.̐s!J NH*Ey>C͚R?B1JN`Q-_*>Ip*5Xd׸;Qƈ,ԛ4cJ{PY}q|Rz;h$<.GOUD nn~5KrMTg:= r؅8+'9'=x>|/yDט<nİ\&ObJW?GI02gP֩8}^p) 0-:/S+,|;ya>{PdXedctn"d[P%߂Lwpf(=2#lpm~1eE`TO|2Ob=?iG#)dETf(3dyjG%1$\r$ n)(}Viҿ .aVTc%kqsjSeUJwFVHѹ]D鵶HWuz:>#NB #qEvkwmx %üWBT G^ΏIENDB`s(    DOTLETlhttp://alggen.lsi.upc.es/softpublic/dotlet/Dotlet.html&Needleman & Wunsch Dhttp://www.ebi.ac.uk/emboss/align/"Smith e Waterman Dhttp://www.ebi.ac.uk/emboss/align// 00DTimes New Romanll+b0DCourier Newmanll+b01 DMS Minchowmanll+b00DSymbolhowmanll+b0 B((.2 @n?" dd@  @@`` x<N(4  &  N   ! $" %(  *  b$̵[kjjckb$GVm6.$b$ē=w7С̸n3ݿo3&b$Lxwq(%uL Zb$XIRzޝtSʤ1lgb$Bn) 3Hڒs|[$$b$-$ ^5к3^ 0e0e     A@  A5% 8c8c     ?1 d0u0@Ty2 NP'p<'pA)BCD|E||S"@AYʚ;~:ʚ;g4dddd,! b0ppp@ <4!d!d8i0l*<4dddd8i0l* <4BdBd8g0l0___PPT10 pp~___PPT9`? %D76           !"$ #%!&"'#($)%t  0` ` ̙33` 333MMM` ff3333f` f` f` 3>?" dd@,|?" dd@   " @ ` n?" dd@   @@``PR    @ ` ` p>>  6(    6, "P , m9Fare clic per modificare lo stile del titolo dello schema: :G  00 , " , uFare clic per modificare gli stili del testo dello schema Secondo livello Terzo livello Quarto livello Quinto livello: v  0| "`` , X*  0, "`  , Z*  0(, "`  , Z*B  s *޽h ? ̙33 *Struttura predefinita0 ^V0(    0@Q2  V"Allineamento di sequenze proteiche#(2#`H  0޽h ? ̙330 @B(     0>3P] Una proteina composta da 20 diversi amino acidi uniti da legami peptidici. Si definisce: struttura primaria: la sequenza dei residui struttura secondaria: la parziale strutturazione 3-D di residui adiacenti struttura terziaria: l organizzazione strutturale globale della proteina struttura quaternaria: l associazione di pi strutture terziarie Proteine che svolgono funzioni simili o anche identiche possono differire molto nella struttura primaria, molto meno nella secondaria e nella terziaria. Anche nella sequenza primaria sono per presenti delle conservazioni, che si rendono evidenti mediante l allineamento. \(2 2(2\66,_H  0޽h ? ̙330 nfP (     0U3` fPer gli allineamenti tra proteine ci interessa principalmante la struttura primaria, quindi la sequenza dei residui che la compongono. Allineare due o pi proteine significa trovare il modo migliore di sovrapporle, alla ricerca di pattern e motivi comuni. Trovare un motivo comune tra due proteine significa individuare il motivo evolutivo per cui esse sono da considerarsi simili e da questo prendere spunto per capire i meccanismi d azione o le caratteristiche strutturali comuni. Da un punto di vista informatico una proteina una stringa pi o meno lunga composta da un alfabeto di venti lettere.p(2y(2(2x(2zv. H  0޽h ? ̙33# 0   `Q (    0 duplicazione 2 F ` `     6   03 `  8Gene 1(2  03`  8Gene 1(2TB  c $D @  @ F ` `   PP 6  03 `  8Gene 1(2  03`  8Gene 2(2TB  c $D @  @ RB  s *D    083 0  ; mutazione 2  * 030   X&cambio di funzione funzione mantenuta' 2'RB . s *D  8    3p    63 6  < Gene nuovo (2  & 03  ? Gene antenato(2ZB + s *D`   , 0x3 d  ; mutazione 2 TB /B c $D p TB 0 c $D  ZB 1 s *D   2 03`   U!stessa funzione, diversa sequenza"(2"H  0޽h ? ̙3340 t(    0,3`  KCome cambiano le proteine 2  0850  XUna proteina presente in un organsimo pu cambiare in seguito a mutazioni nella sua sequenza codificante. Le mutazioni possono essere puntiformi o pi estese. Sostituzione - una base viene sostituita con un altra Inserzione - una o pi basi vengono inserite Delezione - una o pi basi vengono tolte Inversione - un tratto di DNA si inverte^V(2 + #  ,  I  05 ; i%Il codice genetico ridondante, perci non sempre una sostituzione porta ad un cambiamento di amino acido: ho una mutazione silente e la proteina resta identica a prima. Negli altri casi, dal punto della mutazione, gli amino acidi cambiano, e la proteina pu diventare da l irriconoscibile. (&(2}H  0޽h ? ̙33r0 "(    <5`E OAllineamenti facili e difficili c  05p > VILMA ATGFR EACVG TPLKT VILMA ATGFR EACLG TPLKT VILMA ATEAR EACVG TPLKT VILMA ATGPR EACMG TPLKT VILMA ATGFR EACVG TPLKT ***** **--* *** * *****X 2'8  <D#5 Y ^ tVILMA ATGFR EACVG TPLKT --LMT QTG-R ERTGA TP--- --LMT QTGHR LMTGA LP-K- --LMT QTGFR ERTGA TP--- --LMT QTG-R ERTGA TP--- **- -** * --- -*  0tA5`` L Facile: anche dall osservazione si intuisce il giusto allineamentoC 2CH  0E5 0   Difficile: servono dei metri di giudizio oggettivi per valutare la qualit dell allineamento] 2]H  0޽h ? ̙33Y 0     (     0M5<  FIdentit di sequenza: 21/35 = 60 % numero di residui identici appaiati dopo l allineamento Similarit di sequenza: 4/35 = 11.5 % numero di residui con caratteristiche chimico-fisiche simili appaiati dopo l allineamento. I criteri per la similarit tra i residui vanno valutati bene perch alla fine determinano la qualit dell allineamento.F]yI,<5  <Y5`^ HValutare un allineamento  0x_5"B h.Bisogna prendere in considerazione 2 parametri/ 2#   0Td5p   > 2   0i5 TVILMA ATGFR EACVG TPLKT MTGAP LPYND QRTED VLKMA ASGFR LVCIG KYWKT MTGAP LPWND YTRENU 2  <f5z )Lunghezza: 35 residuiH  0޽h ? ̙330 6.$(  $ $ <5` T$Cosa significa allineare le proteine%% $ 0x5<  LTrovare il modo di convertire le sequenze inserendo il minor numero possibile di cambiamenti. Si assegnano dei criteri per valutare l importanza dei: MATCH: similarit positiva MISMATCH: similarit negativa GAP: similarit negativa che permette di migliorare l allineamento globale. L'(2U $ 0̣5 < JLe domande a cui rispondere sono: 1. Come assegno i punteggi per ogni posizione? 2. Qual il migliore algoritmo che permetta di valutare tutte le possibili combinazioni? 3. L allineamento finale significativo?"R-P ( <H $ 0޽h ? ̙330  P((  P P 05w PLe matrici di sostituzione 2d P 0<5  Confrontando gli amino acidi, opportuno creare dei criteri di similarit che non si basino solo sull identit assoluta, ma sulle loro caratteristiche chimico-fisiche. Se una coppia S/T si trova appaiata nell allineamento, lo score dovrebbe essere pi alto rispetto ad una coppia S/W, lo stesso per una coppia D/E rispetto ad una coppia D/K.Y(2YD P 0̵5  Inoltre alcuni amino acidi sembrano maggiormente conservati di altri, quindi un allineamento C/C dovrebbe essere pi premiato rispetto ad un A/A(2u P <|5[  yAromatici: WYF Idrofobici: VILMA Polari carichi: KRDE Polari non carichi: HCSTQNPGx P B ?"3 ` g   P H5 ?"9  y'caratteristiche chimico-fisiche comuni((2(' H P 0޽h ? ̙330 T(  Tx T 0x5 Pv  Una matrice di sostituzione una matrice 20 x 20 in cui per ogni posizione si riporta il punteggio di quella specifica coppia di amino acidi. Il punteggio deriva da osservazioni di varia natura(2$Ce T 05   Un meccanismo di punteggi che voglia tenere in considerazione solo le identit e non le similitudini, potr sempre utilizzare una matrice con valori alti nella diagonale principale e zero nelle altre posizioni.(2H T 0޽h ? ̙330 ^V\(  \  \ 66= TC |10 S | 0 10 T | 0 0 10 P | 0 0 0 10 A | 0 0 0 0 10 G | 0 0 0 0 1 10 N | 0 0 0 0 0 0 10 D | 0 0 0 0 0 0 0 10 E | 0 0 0 0 0 0 0 0 10 Q | 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 H | 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 R | 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 K | 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 M | 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 I | 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 L | 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 V | 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 Y | 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 F | 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 W | 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 ------------------------------------------------------------ C S T P A G N D E Q H R K M I L V Y F W 6 ? 2 cc c c  cccc c $c$(c(,c,0c04c48c8cc? C >$#$(((C( \ 06Z` , BMatrice identit 2(H \ 0޽h ? ̙330 w`(  ` ` 05  = Matrici PAM 2 2 ` 06@0  61978: Margareth Dayhoff analizz 71 famiglie di proteine da un punto di vista evolutivo. Assunto: date delle sequenze correlate, possibile calcolare la probabilit con cui ogni aminoacido subisce una una mutazione e metterlo in relazione con la distanza evolutiva. Fatto questo, possibile ricavare tutte le probabilit di sostituzione data una distanza evolutiva. Si pu ricavare cos una tabella di Percent Accepted Mutations (PAM) per ogni distanza evolutiva a partire dalla PAM 1 (cio una tabella che prenda in considerazione una frequeza di sostituzione di 1 amino acido ogni 100) mediante estrapolazione, serve solo un indice di mutazione. La PAM 1, proprio perch 1 un passo piccolo, sar simile alla matrice identit. E possibile per da questa estrapolare tutte le altre matrici.((2YP|k yzH ` 0޽h ? ̙330 dG(  d d 0060 OSignificato della matrici PAM 2X d 0446p `$ 1 - Al crescere dell indice, ci si allontana dalla matrice identit e i singoli valori di probabilit sono pi  permissivi 2 - Ogni indice dice il numero di passi evolutivi che si prevede per le proteine in analisi. Quindi PAM 100 non significa che il 100% degli amnoacidi vengono sostituiti, ma che si prevedono 100 passi evolutivi, ognuno con le sue probabilit. 3 - E possibile che un residuo che ha una bassa probabilit di cambiare resti invariato per molti passi evolutivi. 4 - E possibile che una aminoacido che ha un alta probabilit di cambiare si presenti uguale dopo un certo numero di passi evolutivi. 5 - Se si confrontano proteine vicine, si devono usare PAM a basso indice, altrimenti ad alto indice.  2 H d 0޽h ? ̙33 0    h^ (  h h <I6Ii \PAM scoring matrix^ h 0N6 Derivano dalle PAM di probabilit e sono quelle che si usano davvero nei programmi di allineamento. Non riportano probabilit, ma punteggi (scores), calcolati in base a (28    h + h <R6   M (a,b) S (a,b) = int 10 x log ------------ C (a,b)7F` h 00 y h 0@U6   M(a,b), la probabilit ricavata dalla matrice PAM di probabilit. C (a,b) la probabilit di appaiamento casuale, cio considerando la frequenza media di ogni aminoacido come evento indipendente. :(2<{ h 0]6   5I valori cos ottenuti si definiscono log odds e permettono agli scores di essere sommati anzich moltiplicati nel calcolo globale dei punteggi di allineamento. 2(2& r>)A h <g6  => score 0 = p(osservato) = p(appaiamento casuale) => score < 0 = p(appaiamento casuale) > p(osservato) => score > 0 = p(osservato) > p(appaiamento casuale)   H h 0޽h ? ̙33.0 [.S. =MX-(  X X 0,v6 ^ [C | 12 S | 0 2 T | -2 1 3 P | -3 1 0 6 A | -2 1 1 1 2 G | -3 1 0 -1 1 5 N | -4 1 0 -1 0 0 2 D | -5 0 0 -1 0 1 2 4 E | -5 0 0 -1 0 0 1 3 4 Q | -5 -1 -1 0 0 -1 1 2 2 4 H | -3 -1 -1 0 -1 -2 2 1 1 3 6 R | -4 0 -1 0 -2 -3 0 -1 -1 1 2 6 K | -5 0 0 -1 -1 -2 1 0 0 1 0 3 5 M | -5 -2 -1 -2 -1 -3 -2 -3 -2 -1 -2 0 0 6 I | -2 -1 0 -2 -1 -3 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 2 5 L | -6 -3 -2 -3 -2 -4 -3 -4 -3 -2 -2 -3 -3 4 2 6 V | -2 -1 0 -1 0 -1 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 2 4 2 4 F | -4 -3 -3 -5 -4 -5 -4 -6 -5 -5 -2 -4 -5 0 1 2 -1 9 Y | 0 -3 -3 -5 -3 -5 -2 -4 -4 -4 0 -4 -4 -2 -1 -1 -2 7 10 W | -8 -2 -5 -6 -6 -7 -4 -7 -7 -5 -3 2 -3 -4 -5 -2 -6 0 0 17 -------------------------------------------------------------- C S T P A G N D E Q H R K M I L V F Y W@\ 2# # #  #  # # # #  #   #   #  $#$ (#( ,#, 0#0 4#4 8#8 <#< # # # # "#  #  %# # (# # + #  $#$ .(#( ,#, 10#0 4#4 48#8 <#< /# # # # :#  #  8# # # # @# # A #  $#$ ?(#( ,,  X 0xw6`P AMatrice PAM 250 2 X 0Ъ6 ` >E possibile che certe mutazioni abbiano uno score pi alto di certe conservazioni, perch cos stato osservato...u(2uSF  @p MX  @pl2 X <ԔP @pl2 X <Ԕ pl2 X <Ԕ@ 0 0 ZB  X s *D  ZB  X s *D  0 ZB  X s *Dp  p p  CX #""aa`app  &X <̹6?   V  @` %X <6?p   V  @` $X <6?0 p  V  @` #X <L6? 0  V  @` "X <6?   V  @` !X <d6?p   V  @`  X <H6?  V  @` X <,6?p  V  @` X <7?0p  V  @` X <|7?0  V  @` X <7?  V  @` X <7?p  V  @` X <7? V  @` X <H/7?p V  @` X <087?0p V  @` X <@7?0 V  @` X <I7? V  @` X <@R7?p V  @` X <[7? V  @` X <4d7?p V  @` X <m7?0p V  @` X <u7?0 V  @` X <~7? V  @` X <ć7?p V  @``B -X 0o ?pZB .X s *1 ?pZB /X s *1 ?pZB 0X s *1 ?p  `B 2X 0o ?p  `B 3X 0o ?pp ZB 4X s *1 ? ZB 5X s *1 ? ZB 6X s *1 ?00 ZB 7X s *1 ?pp ZB 8X s *1 ? `B 9X 0o ?  >X 07  5100 2 ?X 07 P 480 2 @X 07  460 2 AX 0p70   440 2 BX 0D7 @  420 2 DX 0|7 0P  450 2 EX 07   5100 2 FX 0ئ7   5150 2 GX 07   5200 2 HX 0X7 @`  5250 22 JX  BeQCSENGaHIeQJQ8c ť`TES;ť`TES;eQES;eQpp  KX 007   5PAM 2 LX 67   Sdiff. % 2H X 0޽h ?JX ̙3310 0lq(  l l 07 @Matrici BLOSUM 2 l 07p ( )1992: Henikoff e Henikoff utilizzarono la banca dati definita BLOCKS (contenente allineamenti multipli di sequenze proteiche senza gap ognuno caratterizzato da varie lunghezze delle proteine e da diversi valori di conservazione minimi) come fonte di osservazione delle probabilit di sostituzione.* 2*,  F   l  p ( l <`7  ~ B (a,b) S (a,b) = int k x log ------------ C (a,b)6D` l 00  l 0,7    NB (a,b), la probabilit ricavata dall osservazione dei vari BLOCKS C (a,b) la probabilit di appaiamento casuale, cio considerando la frequenza media di ogni aminoacido come evento indipendente. k 3/log(2) oppure 2/log(2)Z 2<{H l 0޽h ? ̙330 @ x0(  x x 0<7 p CMatrice BLOSUM 62 28 `P  x)6 x 67`P FA | 4 R | -1 5 N | -2 0 6 D | -2 -2 1 6 C | 0 -3 -3 -3 9 Q | -1 1 0 0 -3 5 E | -1 0 0 2 -4 2 5 G | 0 -2 0 -1 -3 -2 -2 6 H | -2 0 1 -1 -3 0 0 -2 8 I | -1 -3 -3 -3 -1 -3 -3 -4 -3 4 L | -1 -2 -3 -4 -1 -2 -3 -4 -3 2 4 K | -1 2 0 -1 -3 1 1 -2 -1 -3 -2 5 M | -1 -1 -2 -3 -1 0 -2 -3 -2 1 2 -1 5 F | -2 -3 -3 -3 -2 -3 -3 -3 -1 0 0 -3 0 6 P | -1 -2 -2 -1 -3 -1 -1 -2 -2 -3 -3 -1 -2 -4 7 S | 1 -1 1 0 -1 0 0 0 -1 -2 -2 0 -1 -2 -1 4 T | 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 -2 -2 -1 -1 -1 -1 -2 -1 1 5 W | -3 -3 -4 -4 -2 -2 -3 -2 -2 -3 -2 -3 -1 1 -4 -3 -2 11 Y | -2 -2 -2 -3 -2 -1 -2 -3 2 -1 -1 -2 -1 3 -3 -2 -2 2 7 V | 0 -3 -3 -3 -1 -2 -2 -3 -3 3 1 -2 1 -1 -2 -2 0 -3 -1 4 ---------------------------------------------------------------- A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y VfG 2?    ,   l2 x <ԔP @ l2 x <Ԕ `Pl2 x <Ԕ 0 k  x 07` o Non si verifica mai che certe mutazioni abbiano uno score pi alto di certe conservazioni, come accade invece nelle PAM. In effetti una identit minima nel BLOCK del 62% lo esclude(2y:H x 0޽h ? ̙330 JBPp(  p p 08` HDifferenze PAM -BLOSUM 2 p 08  1 - Mentre le PAM fanno derivare le distanze evolutive dall assunzione che le mutazioni siano successive, indipendenti e che quindi si possano sommare, le BLOSUM non fanno assunzioni ma si basano sull osservazione di allineamenti esatti e reali. 2 - Mantre l indice PAM crescente indica scores per proteine pi distanti fra loro, esprimendo una distanza evolutiva, l indice BLOSUM crescente indica proteine pi simili tra loro, esprimendo il valore minimo di conservazione del BLOCK. 3 - Le PAM tendono a premiare sostituzioni aminoacidiche derivanti da mutazioni di singola base pi che motivi strutturali degli aminoacidi, come fanno invece le BLOSUM (2> iH p 0޽h ? ̙330 IA`((  ( ( 08 g1Algoritmi ESAUSTIVI per gli allineamenti a coppie2 22f ( 08 ` Far scorrere una sequenza sull altra, utilizzando un matrice identit a fattore 1 per calcolare gli score.k(2k ( <!8   DAAKKQV -> AAKWQ ( <%8E  @AAKKQV AAKWQ ( 0'8 P  ?AAKKQV AAKWQ ( 0-8o  @ AAKKQV AAKWQ  ( 0180 <  m AAKKQV AAKWQ@  ( s *88f0 @ <   AAKKQV AAKWQb  ( 0A80 P<  k AAKKQV AAKWQ@  ( 0LH80 0<  > AAKKQV AAKWQ  ( 0L8  ? AAKKQV AAKWQ ( <8Q8   @ AAKKQV AAKWQ ( 0T8 :score: 0 2  ( 0O8  :score: 0 2  ( 0[8 ` :score: 0 2  ( 0t_80p :score: 0 2  ( 0 c8 p  :score: 1 2  ( 0H^8 P  :score: 4 2  ( 0j8@ `  :score: 1 2  ( 0Dn8 @  :score: 0 2  ( 00q8ppD :score: 0 2  ( 0t8p D :score: 0 2  ( <e8 Q R"Combinazioni possibili: 6 x 5 = 30##H ( 0޽h ? ̙33n0 p,(  , , 0X8P  Un algoritmo di questo tipo perfetto da un punto di vista teorico, ma per due proteine di 100 residui ciascuna, richiede 10.000 operazioni. Una algoritmo cos chaimato ESAUSTIVO e si indica con O(nm) indicando con O l ORDINE dell algoritmo, n ed m le lunghezze delle sequenze. Se n=m ho O(n2) che con i calcolatori di oggi si pu attuare. Se ho 3 sequenze ho O(n3), molto pi lungo, ma attuabile. Generalizzando ho O(nk). E chiaro che un algoritmo cos va bene per n piccoli b 2V 2(G8<> < , 0 8P`V L efficienza di un algoritmo in termini di tempo proporzionale al numero di operazioni necessarie al suo completamentoy 2yH , 0޽h ? ̙3320 0r(  04 0 0ȗ8 Se ho molte sequenze devo rinunciare alla certezza di trovare l allineamento perfetto con metodi esaustivi e utilizzare un approccio EURISTICO, basato su assunzioni non certe ma che velocizzano gli algoritmi.(2  0 08  HSe devo cercare delle similarit in banca dati l approccio esaustivo impensabile, dato che la mia proteina query deve essere confrontata con migliaia di proteine.(2 l3H 0 0޽h ? ̙330 42(  4 4 <d8  'Il problema dei gap 4 08pB 8Nell allineare le proteine (ma anche gli acidi nucleici) bisogna tenere in considerazione il fatto che il migliore allineamento si pu ottenere con l inserimento di uno o pi gap, che rispondano a fenomeni evolutivi di inserzione o delezione.    4 0ж8@|  x PLMTRWDQEQESDFGHKLPIYTREWCTRG |||||| | |||||| CHKIPLMTRWPQQESDFGHKLPVIYTREWy 2y' 4 08    IPLMTRWDQEQESDFGHKLP-IYTREWCTRG ||||||| | |||||||||| |||||| CHKIPLMTRWPQ-QESDFGHKLPVIYTREW 2 4 08 0  \(Miglior allineamento senza gap: score 13) 2) 4 080` Z&Miglior allineamento con gap: score 24' 2'H 4 0޽h ? ̙33 0 o g  (    0$8 ^Calcolo degli scores 2 0  08   L Score senza gap: Score =  S(ai,bi) i = 1 2o "$ ( ( q" t  08  aS: punteggio assegnato dalla matrice utilizzata a quella coppia. L: lunghezza della proteina8b 2E  0h8`0 $BDate due sequenze A e B con elementi (a1,a2,a3,aL) e (b1,b2,b3,bL)C 2'?  080    L G Score con gap: Score =  S(ai,bi) -   +  [len (j)  1] i = 1 j = 1h 2 "$ ( ( "$ " ,X  0` `   0:0 0 FG: numero di gap inseriti  : penalty per l apertura del gap  : penalty per l allungamento del gapdd 2"! " & " H  0޽h ? ̙33O0 8(  8L 8 08:P p" vSi pu assegnare una penalit all inserimento dei gap e alla loro estensione cosicch l algoritmo prenda in considerazione solo inserimenti di gap veramente vantaggiosi. es.  =  = 5 8(2  L g  8 0: x IPLMTRWDQEQESDFGHKLPIYTREWCTRG ||||||| | |||||| CHKIPLMTRWPQQESDFGHKLPVIYTREWy 2y' 8 0L:P <   IPLMTRWDQEQESDFGHKLP-IYTREWCTRG ||||||| | |||||||||| |||||| CHKIPLMTRWPQ-QESDFGHKLPVIYTREW 2 8 0L!:0 `  \(Miglior allineamento senza gap: score 14) 2) 8 0&: T jMiglior allineamento con gap: score 24  (2 x 5) = 146 26H 8 0޽h ? ̙33A0 <(  < < 0-:P `< PL algoritmo per analizzare tutte le possibilit non pu essere basato sullo scorrimento perch richiederebbe una quantit di operazioni e quindi di tempo non adeguata.(2WKRB < s *D  0 < 0\4:T A1970: Gibbs, McInter e Fish creano la visualizzazione DOT MATRIXB(2B>' < 08 Pb  HLe due proteine vengono scritte ai margini di una matrice di allineamento m x n. Viene annerita una casella della matrice (dot) se gli amino acidi corrispondenti sono identici oppure se si imposta una matrice di identit che calcoli uno score. (2{w < 0?: 0 TIl miglior programma per la visualizzazione di matrici di allineamento oggi DOTLET U(2TLH < 0޽h ? ̙330 %D&(  @ ^A 0 J:@  @  W D 0tL: ,  Gli allineamenti si vedono come diagonali. I gaps si manifestano come salti di diagonale. Si vedono bene le regioni ripetute  2> "X !D 0A?d 'iX "D 0A?'< r #D <A ?"j3 $D NlT: ?"w! Allineamenti a coppie: DOTLET 2" 0r %D <A ?"H @ 0޽h ? ̙330 /' H(  H H 0H^:| dLe dot matrix sono ancora oggi usate per visualizzare gli allineamenti, ma non danno un valore numerico della qualit dell allineamento (2 |X H 0A?PPr X H 0A?P r  H 0e: P LAllineamento con Blosum 62 di una proteina con se stessa. La diagonale principale indica l identit, ma lo sfondo chiaro.|(2|e H 0Dk:  {Allineamento con la matrice identit di una proteina con se stessa. La diagonale ora pi marcata e lo sfondo meno confuso|(2|X  H 0A ?Pp   H 0o: ` p<Allineamento tra due proteine diverse, ma con zone in comune=(2=H H 0޽h ? ̙330 JB(    0x:w5 QAllineamenti globali e locali 2   0}:`PL xLTGARDWEDIPLWTDWDIEQESDFKTRAFGTANCHK ||. | | | . | .| || || || = 14+3 TGIPLWTDWDLEQESDNSCNTDHYTREWGTMNAHKAy 2y  0T:  LTGARDWEDIPLWTDWDIEQESDFKTRAFGTANCHK ||||||||.||||| = 13+1 TGIPLWTDWDLEQESDNSCNTDHYTREWGTMNAHKA 2  0:` 0 DAllineamento globale 2  0:`  CAllineamento locale 2d  0H: 0  Qual il migliore tra i due? Il computer direbbe il primo (score pi alto), ma biologicamente vero?i(2i H  0޽h ? ̙33(0 h(  0  0:P  $Nonostante lo score pi alto, un allineamento di tipo locale nel caso precedente sembra aver trovato un DOMINIO proteico che nell altro caso non evidente. Una banca dati costituita da tantissime protene molto diverse e divergenti tra loro, ma sono accomunate da un numero FINITO di domini strutturali, funzionali, di classe, ecc. che ne permettono una classificazione e un riconoscimento in una banca dati meglio cercare similarit locali piuttosto che globali. proteine molto simili saranno accomunate da regioni locali cos estese che l allineamento globale dar risultati migliori, perch minimizzer i gaps rendendo le similarit pi leggibili. J 2  2hL> (H  0޽h ? ̙33l0 (    0: R"Algoritmi dinamici di allineamento# 2#  0:u`  ZSono in grado di produrre il migliore allineamento senza ricalcolare lo score per ogni posizione dello scorrimento, risparmiando cos molto tempo. Il dinamismo in un algoritmo consiste nel fatto che ogni operazione determina l operazione successiva, scartando una serie di altre operazioni inutili. 1970: Needleman & Wunsch: primo algoritmo per similarit globali 1981: Smith & Waterman: implementazione del primo per trovare anche similarit locali:(220Jb8  / JH  0޽h ? ̙33 0    (    0: `0Tre fasi sono alla base degli algoritmi dinamici1 21  0:C`= TLD___PPT9&  r2 Per ogni casella trovare il massimo punteggio che si ottiene dai percorsi diagonale: lo score della casella precedente in diagonale + il punteggio della la casella verticale: lo score della casella precedente in verticale  il penalty orizzontale lo score della casella precedente in orizzontale  il penalty 0NN @`  0:j`p Pdate 2 proteine di lunghezza n e m, una matrice di sostituzione e un gap penaltyQ 2Qm  6t:@ 1 Produzione di una matrice n x m con tutti i residui delle due. In ogni casella si posiziona il punteggio attribuito da una matrice di sostituzione per la coppia di residui corrispondente. @`*  6:  Z3 Cercare lo score pi alto di tutti tra tutte le caselle procedere verso gli scores pi alti a ritroso verso l inizio della diagonale, scrivendo i residui corrispondenti. NY @`H  0޽h ? ̙33*j0 ii0ji(  %h 00   #">2  ``   <:?G 0  K4  @`  <B?6G 0  K1  @`  <X B?G 60  L3   @`  <B?|G 0  K1  @`  <"B?G |0  K1  @`  <B? G 0  K3  @`   <l4B?d G 0  K6  @`   <D=B? G d 0  M10   @`   <B? G  0  K1  @`   < OB?MG 0  K3  @`   <WB?G M0  MD  @`  <`B?_ G  K2  @`  <iB?6_ G  K1  @`  <sB?_ 6G  L10  @`  <0|B?|_ G  K0  @`  <B?_ |G  K1  @`  <̍B? _ G  K2  @`  <B?d _ G  K2  @`  <B? _ d G  K3  @`  <B? _  G  K1  @`  <B?M_ G  K2  @`  <B?_ MG  MG  @`  <B?v _  K5  @`  <(B?6v _  K2  @`  <B?v 6_  K3  @`  <B?|v _  K2  @`  <B?v |_  K1  @`  <B? v _  K6  @`  <B?d v _  K5  @`   <C? v d _  K3  @` ! <B? v  _  K1  @` " <HC?Mv _  K3  @` # <C?v M_  MK  @` $ <(C? v  K1  @` % <1C?6 v  K7  @` & <:C? 6v  K1  @` ' <CC?| v  K6  @` ( <LC? |v  K8  @` ) <UC? v  K1  @` * <^C?d v  K1  @` + <gC? d v  K1  @` , <pC?  v  K4  @` - <yC?M v  K3  @` . <C? Mv  MI  @` / <C?  K1  @` 0 <C?6  K3  @` 1 <C?6  K2  @` 2 <C?|  K3  @` 3 <C?|  K3  @` 4 <C?   K1  @` 5 <C?d   K1  @` 6 <C? d  K1  @` 7 <C?   K2  @` 8 <C?M  K3  @` 9 <C?M  MC  @` : < C? K6  @` ; <(C?6 K2  @` < <D?6 K2  @` = < D?| K1  @` > <|D?| K1  @` ? <D?  K4  @` @ <pD?d   K9  @` A </D? d  K6  @` B <8D?   K1  @` C <AD?M  K3  @` D <JD?M ME  @` E <SD? K2  @` F <\D?6 K1  @` G <eD?6 K2  @` H <nD?| K2  @` I <wD?| K2  @` J <؀D?  K1  @` K <D?d   K1  @` L <D? d  K0  @` M <D?   K5  @` N <D?M  K2  @` O <D?M MW  @` P <D? K1  @` Q <D?6 K3  @` R <D?6 K1  @` S <D?| K4  @` T <D?| K4  @` U <D?  K1  @` V <D?d   K1  @` W <D? d  K1  @` X <DE?   L10  @` Y < E?M  K2  @` Z <E?M MF  @` [ <$E? K3  @` \ <,$E?6 K4  @` ] <4-E?6 K2  @` ^ <<6E?| K3  @` _ <D?E?| K3  @` ` <LHE?  K3  @` a <TQE?d   K3  @` b <\ZE? d  K3  @` c <dcE?   K2  @` d <llE?M  K8  @` e <tuE?M MT  @` f <|~E? K9  @` g <E?6 K2  @` h <E?6 K2  @` i <E?| K2  @` j <E?| K1  @` k <E?  K5  @` l <E?d   K6  @` m <E? d  K4  @` n <E?   K1  @` o <E?M  K3  @` p <E?M MQ  @` q <E?0 MQ  @` r <E?60 MV  @` s <E?06 MG  @` t <E?|0 ML  @` u <F?0| MI  @` v <X F? 0 MR  @` w <F?d 0  ME  @` x <"F? 0d  MD  @` y <F? 0  MF  @` z <l4F?M0  MT  @` { <l=F?0M X   @``B | 0o ?00ZB } s *1 ?ZB ~ s *1 ?ZB  s *1 ?ZB  s *1 ?ZB  s *1 ?ZB  s *1 ?ZB  s *1 ?  ZB  s *1 ?v v ZB  s *1 ?_ _ ZB  s *1 ?G G `B  0o ?0 0 `B  0o ?00 ZB  s *1 ?M0M0 ZB  s *1 ? 0 0 ZB  s *1 ? 0 0 ZB  s *1 ?d 0d 0 ZB  s *1 ? 0 0 ZB  s *1 ?00 ZB  s *1 ?|0|0 ZB  s *1 ?00 ZB  s *1 ?6060 ZB  s *1 ?00 `B  0o ?00   0EF @& uFase 1: impostare la matrice e riempire ogni casella con i punteggi derivati da un amatrice di similarit, es. PAM240v 2vH  0޽h ? ̙33~0 C~;~@}(  ln p ǔ #">2 0m { <xF?cs Z4 47$  @` z < <ܹw?4 Q  [9 27$  @` = <w?Q 4  [6 19$  @` < <4w?zQ   [1 8$  @` ; <w?Q z  [3 3$  @` : <w?Q   ME @` 9 <w?cQ  [2 9$  @` 8 <w?cQ  [1 9$  @` 7 <Dx?Q  [2 14$  @` 6 <( x?L Q  [2 15$  @` 5 <x? L Q  [2 10$  @` 4 <x?  Q  [1 9$  @` 3 <&x?4  Q  [1 14$  @` 2 <1x?4 Q  [0 18$  @` 1 <,;x?zQ  [5 13$  @` 0 <+x?zQ  [2 2$  @` / <@Nx?Q  MW @` . <Wx?c [1 7$  @` - <`ax?c [3 7$  @` , <kx? [1 7$  @` + <hux?L  [4 12$  @` * <x? L  [4 13$  @` ) <x?   [1 8$  @` ( <yx?4   [1 8$  @` ' <hx?4  [1 13$  @` & <x?z \10 18$  @` % <x?z [2 3$  @` $ <$x? MF @` # <\x?c [3 5$  @` " <x?c h4 6 0   @` ! <x? [2 4$  @`   <Dx?L  [3 4$  @`  <x? L  [3 8$  @`  <x?   [3 9$  @`  <y?4   [3 7$  @`  <x?4  [3 4$  @`  <\y?z \2 5$  @`  < y?z [8 8$  @`  <$y? MT @`  <3y?ci [9 9$  @`  < =y?ic [2 2$  @`  <$Gy?i [2 2$  @`  <(Qy?L i [2 2$  @`  <T[y? iL  [1 1$   @`  <(Ky? i  [5 5$  @`  <ny?4 i  [6 6$  @`  <yy?i4  [4 4$  @`  <,y?zi [1 1$  @`  <sy?iz [3 3$  @`  <@y?i MQ @`   <y?cpi MQ @`   <hy?pci MV @`   <Hy?pi MG @`   <Py?L pi ML @`   <Xy? pL i MI @`  <`y? p i MR @`  <hy?4 p i ME @`  <py?p4 i MD @`  <xy?zpi MF @`  <y?pzi MT @`  <Py?pi X  @``B | 0o ?ppZB } s *1 ?iiZB ~ s *1 ?ZB  s *1 ?ZB  s *1 ?ZB  s *1 ?Q Q ZB  s *1 ?  ZB  s *1 ?  ZB  s *1 ?  ZB  s *1 ?99ZB  s *1 ?ss`B  0o ?`B  0o ?pZB  s *1 ?pZB  s *1 ?zpzZB  s *1 ?pZB  s *1 ?4 p4 ZB  s *1 ? p ZB  s *1 ? p ZB  s *1 ?L pL ZB  s *1 ?pZB  s *1 ?pZB  s *1 ?cpc`B  0o ?p^2 Ȕ 6o  ^2 ɔ 6o 0^2 ʔ 6oLB ˔ c $DP@ 0 ͔ 0 zp R3 + 2 = 5 8 - 5 = 3 1 - 5 = -4 2RB Δ s *D`pRB ϔ s *DpRB Д s *D@RB є s *DPRB Ҕ s *DRB Ӕ s *D0  RB Ԕ s *D`p RB Ք s *D@ RB ֔ s *D@ RB ה s *D 0 RB ؔ s *D  RB ٔ s *D PP RB ڔ s *D P RB ۔ s *DRB ܔ s *DPP0 ݔ 0h z @B V"14 + 2 = 16 12 - 5 = 7 23 - 5 = 18# 2# ޔ 0lzp"  S8 + 1 = 9 5 - 5 = 0 19 - 5 = 14 2  ߔ 0z T 5 + 1 = 6 18 - 5 = 13 4 - 5 = -1! 2!  0z0  T 8 + 4 = 12 13 - 5 = 8 4 - 5 = -1! 2!^2  6o`Pp^2  6op @LB @ c $Dp@ ^2  6o @ ` ^2  6o@ ` ^2  6o0LB  c $D@ P^2  6o Pp@ LB  c $D p@ @ ^2  6o`@`LB  c $D@  0z  6Fase 2 2H  0޽h ? ̙330  5(  rn p # #">2    <Yz?cs Z4 47$  @`  <cz?sc Z1 49$  @`  <Sz?s [3 43 $  @`  <wz?L s [1 28$  @`  <Ёz? sL  [1 21$  @`  <z? s  Z3 15$  @`   <{z?4 s  Z6 13$  @`   <z?s4  \10 14$  @`   <Щz?zs [1 3$  @`   <z?sz [3 3$  @`   <`z?s MD @`  <z?c9s Z2 38$  @`  <z?9cs Z1 43$  @`  <0z?9s [10 48$  @`  <z?L 9s [0 33$  @`  <z? 9L s [1 26$  @`  <z? 9 s [2 18$  @`  <{?4 9 s [2 12$  @`  <{?94 s [3 7$  @`  <{?z9s [1 4$  @`  <!{?9zs [2 2$  @`  <*{?9s MG @`  <4{?c 9 [5 27$  @`  <l>{? c9 [2 29$  @`  <G{? 9 Z3 34$  @`  <Q{?L 9 [2 38$  @`  <[{? L 9 [1 31$  @`  <e{? 9 [6 23$  @`  <$o{?4 9 [5 14$  @`   <Py{? 4 9 ]3 10 $  @` ! <i{?z 9 [1 4$  @` " <{? z9 [3 3$  @` # <{? 9 MK @` $ <{?c   [1 21$  @` % <{? c  [7 22$  @` & <,{?   \1 26$  @` ' <{?L   [6 31$  @` ( <{? L  [8 36$  @` ) <{?  [1 23$  @` * <,{?4  [1 17$  @` + <{? 4  [1 9$  @` , <{?z   [4 7$  @` - <{? z  [3 3$  @` . <|?   MI @` / <|?c   [1 17$  @` 0 <D|? c  [3 20$  @` 1 <!|?   [2 15$  @` 2 <,+|?L   [3 20$  @` 3 <05|? L  [3 25$  @` 4 <x>|?  [1 28$  @` 5 <|H|?4  [1 22$  @` 6 <Q|? 4  [1 14$  @` 7 <[|?z   [2 5$  @` 8 <d|? z  [3 3$  @` 9 <0_|?   MC @` : <x|?cQ   [6 15$  @` ; <́|?Q c  [2 16$  @` < <|?Q   [2 17$  @` = <|?L Q   [1 12$  @` > <|? Q L  [1 17$  @` ? <|? Q  [4 22$  @` @ <|?4 Q  [9 27$  @` A <̣|?Q 4  [6 19$  @` B <|?zQ   [1 8$  @` C <|?Q z  [3 3$  @` D <,|?Q   ME @` E <|?cQ  [2 9$  @` F <(|?cQ  [1 9$  @` G <,|?Q  [2 14$  @` H <~?L Q  [2 15$  @` I <|? L Q  [2 10$  @` J < ~?  Q  [1 9$  @` K < ~?4  Q  [1 14$  @` L <l*~?4 Q  [0 18$  @` M <~?zQ  [5 13$  @` N <>~?zQ  [2 2$  @` O <\G~?Q  MW @` P <@8~?c [1 7$  @` Q <Z~?c [3 7$  @` R <e~? [1 7$  @` S <T~?L  [4 12$  @` T <x~? L  [4 13$  @` U <~?   [1 8$  @` V <~?4   [1 8$  @` W <|~?4  [1 13$  @` X <~?z \10 18$  @` Y <~?z [2 2$  @` Z <\~? MF @` [ <~?c [3 5$  @` \ <~?c h4 6 0   @` ] <~? [2 4$  @` ^ <~?L  [3 4$  @` _ <~? L  [3 8$  @` ` <8~?   [3 9$  @` a <~?4   [3 7$  @` b <?4  [3 4$  @` c <?z \2 5$  @` d <?z [8 8$  @` e <!? MT @` f <T+?ci [9 9$  @` g <4?ic [2 2$  @` h <|>?i [2 2$  @` i <H?L i [2 2$  @` j <R? iL  [1 1$   @` k <$]? i  [5 5$  @` l <L?4 i  [6 6$  @` m <p?i4  [4 4$  @` n <z?zi [1 1$  @` o <?iz [3 3$  @` p <`?i MQ @` q <L?cpi MQ @` r <x?pci MV @` s <X?pi MG @` t <`?L pi ML @` u <h? pL i MI @` v <p? p i MR @` w <x?4 p i ME @` x <?p4 i MD @` y <?zpi MF @` z <?pzi MT @` { <`?pi X  @``B | 0o ?ppZB } s *1 ?iiZB ~ s *1 ?ZB  s *1 ?ZB  s *1 ?ZB  s *1 ?Q Q ZB  s *1 ?  ZB  s *1 ?  ZB  s *1 ?  ZB  s *1 ?99ZB  s *1 ?ss`B  0o ?`B  0o ?pZB  s *1 ?pZB  s *1 ?zpzZB  s *1 ?pZB  s *1 ?4 p4 ZB  s *1 ? p ZB  s *1 ? p ZB  s *1 ?L pL ZB  s *1 ?pZB  s *1 ?pZB  s *1 ?cpc`B  0o ?p8 @   f2  6o` f2  6o 0f2  6o f2  6op @ ` f2  6o @ @ f2  6o f2  6oPpf2  6o f2  6o@`8  ` p @  P `  P `  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    B  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    p``  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @   P 0N  P `  ` 0 @@  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    B  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    p``  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @   P 0N  P `     BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    B  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    p``  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @   P 0XB @ 0D>p p   6`oP h  BIl valore pi alto 2+  0,  Fase 3: trovare il valore pi alto e procedere a ritroso lungo la diagonale cercando lo score maggiore, considerando il salto orizzontale o verticale (gap) 2L  P ` #   BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    B  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    p``  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @   P 0  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @   &   BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @   p`P ڜ 0 @ @F J TFDERILGVQ QTFWECIKGD 2^2 ۜ 6o P p ^2 ܜ 6oP p p F  ` ݜ  N  P ` ޜ  P ` ߜ BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    B  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    p``  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @   P 0N  P `  ` 0 @@  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    B  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    p``  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @   P 0N  P `     BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    B  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @    p``  BuClDE(F ullcdYZQID$-$-  @   P 0  0   HAllineamento risultante: 2H  0޽h ? ̙330 2*P(    0Rp@ d2Assunzioni implicite nella programmazione dinamica3 23  0W   ^ 1- Se una sequenza scritta da sinistra a destra e l altra scritta dall alto in basso, qualsiasi percorso valido deve procedere dall angolo in alto a sinistra all angolo in basso a destra. Altre strade non sono permesse. Nonostrante ogni casella sia circondata da 8 caselle, solo 3 sono valide come percorso di calcolo. 2 - Se il percorso procede in verticale o in orizzontale, solo una casella deve essere conteggiata. Quindi un amino acido non pu appaiarsi due volte. 3 - Ogni casella ha uno score che dipende dal percorso a monte ed indipendente dal percorso a valle. Il miglior percorso a monte di un residuo sempre determinabile.  2 H  0޽h ? ̙33`0 `(  0  0f 6Algoritmo di Needleman & Wunsch per similarit globali7(27. 0 0  0`l`0   richiede matrici di sostituzione in cui non sono previsti valori negativi lungo le diagonali i valori tendono a crescere, posizionando il valore massimo sempre in nell ultima riga o nell ultima colonna, quindi in corrispondenza con l ultimo residuo di una delle due sequenze. richiede un numero di operazioni pari al prodotto delle lunghezze delle sequenze da allineare. prende in considerazione in modo esaustivo tutte le possibilit di inserimento di gap.  -2H  0޽h ? ̙33o0 p(  -  0Xy 3Algoritmo di Smith e Waterman per similarit locali4(24. 0 B  0~ l utilizza matrici di sostituzione con valori anche negativi utilizza gli stessi criteri per l assegnazione degli scores, solo che i percorsi possibili non sono solo le tre caselle a monte, ma c anche una nuova origine con score zero, se i valori precedenti sono negativi. nella terza fase segue criteri diversi: a) si cercano i valori massimi non solo nelle ultime riga e colonna, perch gli allineamenti locali possono anche cominciare dentro la sequenza b) si cercano tutti i punti di inizio che stiano sopra ad un certo score soglia, ottenendo pi risultati&< -2 -27,q H  0޽h ? ̙33&0 ֐ΐ f(   @ v   #"B6 @ v ۬ <4U,?< v KD @` ٬ <^,? < KG @` ׬ <g,?  KK @` լ <Lp,?   KI @` Ӭ <y,?T   KC @` Ѭ <,? T  KE @` Ϭ <d,?   KW @` ͬ <,?  KF @` ˬ <ȝ,?l  KT @` ɬ <0,?2 l KQ @` Ǭ <Я,?9 2 X  @` Ŭ <,?@ 9 X  @`  <,? <}v K0 @`  <,? }< K0 @`  <,?  } K0 @`  <,?  }  K0 @`  <,? T }  K0 @`  <,?  }T  K0 @`  <,? }  K0 @`  <.? } K0 @`  < .? l} K0 @`  <.? 2}l K0 @`  <.? 9}2 K0 @`  <.? @}9 X  @`  </.?9 2 K0 @`  <<8.?f92 K0 @`  <lA.? 9f2 K0 @`  <tJ.?9 2 K0 @`  <|S.?O92 K0 @`  <\.? 9O2 K0 @`  <e.? 9 2 K0 @`  <n.?7 9 2 K0 @`  <w.? 97 2 K0 @`  <.?}9 2 K0 @`  <@.?< v Z0 35$  @`  <.?f<v \-4 29$  @`  <.? <fv ]-5 22 $  @`  <.?< v [4 16$  @`  <.?O<v Z0 7$  @`  <.? <Ov Z-7 1$  @`   <h.? < v [-4 1$  @`   <.?7 < v Z0 0$  @`   <.? <7 v [2 2$  @`   <.?}< v \-2 0$  @`  <h.? < Z1 40$  @`  <.?f< [-4 34$  @`  </? f< \-4 27$  @`  <.? < [0 16$  @`  <x/?O< [1 12$  @`  < /? O< [-7 6$  @`  < +/?  < [-5 0$  @`  </?7  < [0 5$  @`  <>/? 7 < \-1 0$  @`  <H/?} < \-1 0$  @`  < S/?  \-1 43$  @`  <B/?f  \-3 39$  @`  <f/?  f \-6 32$  @`  <p/?  [0 21$  @`  < {/?O  \-1 16$  @`  <j/? O \-4 11$  @`  <Ȏ/?  ]-5 0 $  @`   </?7  \0 0 $  @` ! < /? 7  [1 5$  @` " </?}  \-3 0$  @` $ <ȶ/?   \-1 39$  @` % </?f   [2 44$  @` & < /?  f  ]-2 37$  @` ' </?   \-2 24$  @` ( </?O   \-1 21$  @` ) </? O  \-5 16$  @` * < /?  [-1 0$  @` + </?7  [0 0$  @` , <0? 7  \-2 0$  @` - <0?}  [4 4$  @` / <0?T   \-2 32$  @` 0 <D%0?fT   \-6 37$  @` 1 <p/0? T f  \12 42$  @` 2 <90?T   \-6 25$  @` 3 <C0?OT   \-2 26$  @` 4 <$M0? T O  \-8 21$  @` 5 <V0? T  Z0 0$  @` 6 <`0?7 T  [-2 0$  @` 7 <j0? T 7  \-6 0$  @` 8 <`t0?}T  \-2 0$  @` : <~0? T  v-1 15$  @` ; <0?f T  \-3 20$  @` < <x0?  fT  \-6 25$  @` = <ܝ0? T  5 31$ $ @` > <0?O T  -1 30$ $ @` ? <H0?  OT  \-7 26$  @` @ <L0?  T  [-4 4$  @` A <P0?7  T  Z0 0$  @` B <|0?  7 T  [3 3$  @` C <0?} T  \-2 0$  @` E <0?   \-6 6$  @` F <0?f  \-2 11$  @` G <0? f  \-8 16$  @` H <1?   _ -7 21 $   @` I <1?O  \-6 26$  @` J <1? O  \17 31$  @` K <`"1?    Z0 9$  @` L <+1?7    [-5 0$  @` M <51? 7   [-5 0$  @` N <D?1?}   \-6 0$  @` P <HI1?  \-4 0$  @` Q <R1?f [2 3$  @` R <\1? f \-5 0$  @` S <e1?  [-6 0$  @` T <o1?O [-4 4$  @` U <y1? O [O 9$  @` V <1?   [7 14$  @` W <1?7   \-3 2$  @` X <}1? 7  [-5 0$  @` Y <1?}  \-1 0$  @` [ <1?l  [1 1$  @` \ <|1?fl i-2 0 0   @` ] <1? lf \-2 1$  @` ^ <p1?l  [0 0$  @` _ <1?Ol [1 1$  @` ` <p1? lO \-5 0$  @` a <1? l  \-3 2$  @` b <H1?7 l  [3 7$  @` c <t1? l7  ]-1 0 $  @` d <2?}l  [0 0$  @` f <2?2 l [0 0$  @` g <2?f2l \-2 0$  @` h <D%2? 2fl \-6 0$  @` i <p/2?2 l [3 3$  @` j <92?O2l [O 0$   @` k <C2? 2Ol \-5 0$  @` l <$M2? 2 l \-4 0$  @` m <V2?7 2 l \-1 0$  @` n <`2? 27 l [4 4$  @` o <j2?}2 l \-2 0$  @` q <s2?@ 9 KA @` r <|2?f@9 KL @` s <w2? @f9 KC @` t <2?@ 9 KE @` u <2?O@9 KA @` v < 2? @O9 KW @` w <2? @ 9 KY @` x <2?7 @ 9 KT @` y <82? @7 9 KQ @` z < 2?}@ 9 KV @``B | 0o ?@ @ZB } s *1 ?9 9ZB ~ s *1 ?l lZB  s *1 ? ZB  s *1 ? ZB  s *1 ?  ZB  s *1 ?T T ZB  s *1 ?  ZB  s *1 ?  ZB  s *1 ? ZB  s *1 ?< <`B  0o ?v v`B  0o ?@vZB  s *1 ? @ vZB  s *1 ?7 @7 vZB  s *1 ? @ vZB  s *1 ? @ vZB  s *1 ?O@OvZB  s *1 ?@vZB  s *1 ? @ vZB  s *1 ?f@fvZB  s *1 ?@v`B  0o ? @ vZB  s *1 ?2 2ZB  s *1 ?}@}vZB Ƭ s *1 ? @ v^2  6o  ^2  6o 0P ^2  6o00 ^2  6o ^2  6op ^2  6oS s ^2  6o @   BCZDEFZK^@?-$)@   2   BCZDEFZK^@?-$)@  p `   BCZDEFZK^@?-$)@      BCZDEFZK^@?-$)@   0   BCZDEFZK^@?-$)@  P `   BCZDEFZK^@?-$)@      02` { ^* 0 - 5 = -5 -6 - 5 = -11 -5 - 5 = -10 => 0+ 2+RB  s *D0  RB  s *D `  RB  s *D^2  6op^2  6o  0 LB @ c $D0    082 0  VQTYWAECLA QTFW-ECIKGD 2,    Bp2`  )miglior allineamento:  BCZDEFZK^@?-$)@   `   BCZDEFZK^@?-$)@  VF`   0T20 ISoglia di rilevazione: 40 2  BCZDEFZK^@?-$)@   6 H  0޽h ? ̙33r{$ G6}+HNV#a{+C#hz)qHu<~"84%17>GE`.O7q76lK1Oh+'0 `h  Presentazione di PowerPointMatrammrama23Microsoft PowerPoint@Dr@go@Х'Gg  f  y--$xx--'@Times New Roman-. 2 ! Allineamento    ."SystemX9-@Times New Roman-. 2 ; di sequenze  .-@Times New Roman-. 2 U' proteichez    .-՜.+,D՜.+,    [Presentazione su schermo Casa Mia' ,Times New Roman Courier New MS MinchoSymbolStruttura predefinitaDiapositiva 1Diapositiva 2Diapositiva 3Diapositiva 4Diapositiva 5Diapositiva 6Diapositiva 7Diapositiva 8Diapositiva 9Diapositiva 10Diapositiva 11Diapositiva 12Diapositiva 13Diapositiva 14Diapositiva 15Diapositiva 16Diapositiva 17Diapositiva 18Diapositiva 19Diapositiva 20Diapositiva 21Diapositiva 22Diapositiva 23Diapositiva 24Diapositiva 25Diapositiva 26Diapositiva 27Diapositiva 28Diapositiva 29Diapositiva 30Diapositiva 31Diapositiva 32Diapositiva 33Diapositiva 34Diapositiva 35Diapositiva 36Diapositiva 37Diapositiva 38Diapositiva 39 Caratteri utilizzatiModello strutturaTitoli diapositive' 8@ _PID_HLINKSA7http://alggen.lsi.upc.es/softpublic/dotlet/Dotlet.html#http://www.ebi.ac.uk/emboss/align/#http://www.ebi.ac.uk/emboss/align/_Wmmramamrama  !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPRSTUVWXZ[\]^_`bcdefghoRoot EntrydO)Pictureso3Current UseraSummaryInformation(QPowerPoint Document({mDocumentSummaryInformation8Y