Регуляторные модули в эукариотах: предсказание, анализ структуры и консервативности

• Автор: Никулова, Анна Алексеевна
• Шифр специальности: 03.01.09
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 125 с. : ил.

Оглавление
Введение
Актуальность темы
Цели и задачи работы
Научная новизна и практическое значение
Апробация работы
Список публикаций по теме диссертации
Список используемых сокращений и обозначений
Объем и структура диссертации
1. Обзор литературы
1.1. Регуляция экспрессии генов
1.2. Регуляция транскрипции генов
1.2.1. Цис-регуляторные модули и их структура
1.2.2. Экспериментальные методы исследования транскрипции генов
Методы нахождения сайтов связывания ТФ
Методы определения уровня экспрессии генов
1.2.3. Базы данных по транскрипционной регуляции
1.3. Биоинформатические подходы к поиску транскрипционных регуляторных элементов в геномах эукариот
1.3.1. Сайты связывания факторов транскрипции
Способы представления сайтов связывания ТФ в биоинформатике
Методы нахождения мотивов
Базы данных мотивов ССТФ
1.3.2. Скрытые Марковские модели
Декодирование последовательности состояний
Обучение параметров СММ
Обобщенные СММ
1.3.3. Поиск регуляторных участков в геномах эукариот
Методы, основанные на предпосылке о кластеризации ССТФ
Использование межвидового сравнения
Привлечение дополнительной информации
2. Поиск регуляторных модулей в геномах эукариот
2.1. Алгоритм поиска регуляторных модулей в геномах эукариот

2.1.1. Модель регуляторных модулей эукариот
Подготовка ПВМ и поиск потенциальных ССТФ в последовательности 60 Фиксированные параметры модели
2.1.2. Обучение параметров модели
2.1.3. Применение модели для поиска регуляторных модулей
2.1.4. Оценка консервативности регуляторных модулей
2.1.5. Реализация алгоритма
2.2. Тестирование разработанного подхода поиска регуляторных модулей на известных биологических системах
2.2.1. Тестирование на системе мышечных генов позвоночных
2.2.2. Тестирование на системе раннего развития Drosophila
2.3. Преимущество учета структурных особенностей для предсказания регуляторных модулей в геномах эукариот
3. Применение разработанного алгоритма для полногеномного поиска регуляторных модулей с заданной структурой и выявления ко-регулируемых генов
3.1. Общая схема поиска ко-регулируемых генов
3.2. Полногеномный поиск генов, ко-регулируемых с генами из системы раннего развития Drosophila
4. Выявление структуры регуляторных модулей
4.1. Анализ структуры регуляторных модулей мышечных генов позвоночных
4.2. Анализ структуры регуляторных модулей генов развития Drosophila
4.2.1. Анализ параметров обученной модели
4.2.2. Анализ структурных особенностей потенциальных регуляторных модулей
Основные результаты и выводы
Благодарности
Список литературы
Приложения
Приложение
Приложение

Введение
Актуальность темы
Одной из важнейших задач биоинформатики является выявление и изучение участков ДНК, участвующих в регуляции транскрипции генов. Эта задача стала особенно актуальной в последнее время в связи с появлением огромного количества новых геномных последовательностей, нуждающихся в функциональной аннотации.
Регуляторные участки ДНК, участвующие в регуляции транскрипции генов, представляют собой сайты связывания транскрипционных факторов (ТФ), специфически связывающихся с ДНК и влияющих на уровень транскрипции соответствующих генов. Основными трудностями при идентификации сайтов связывания транскрипционных факторов (ССТФ) в геномах эукариот являются сравнительно небольшая длина (5-12 пар нуклеотидов, пн) и значительная вырожденность ССТФ. К тому же сайты связывания могут располагаться довольно далеко (до 60 тыс. пн) от регулируемого гена. Таким образом, даже при наличии известной модели ССТФ (например, позиционно-весовой матрицы, ПВМ) поиск сайтов связывания дает огромное количество ложноположительных предсказаний.
Однако известно, что в геномах эукариот ССТФ часто организованы в группы (кластеры, цис-регуляторные модули), покрывающие участки ДНК протяженностью несколько сотен пар оснований. По-видимому, эти модули координируют белок-белковыс взаимодействия, тем самым регулируя уровень транскрипции генов. До сих пор не до конца понятно, как они устроены. Большинство исследователей обращают внимание именно на тип и близкое расположение ССТФ, однако было показано, что во многих случаях важным фактором является порядок расположения ССТФ и расстояния между ними [Макееу е/1 а!. 2003, НаШкаБ ег а/. 2006, КШув е/ а/. 2006, Рара1$епко е( а/. 2009], то

отвечающий максимальной апостериорной вероятности.
Обучение параметров СММ
Довольно часто значения параметров СММ (эмиссионных и переходных вероятностей) не известны заранее. Как, например, в задаче про определение модели (ПВМ) сайта связывания ТФ при наличии набора последовательностей, каждая из которых предположительно содержит этот сайт. В данном случае целесообразно использовать ту же структуру СММ, содержащую скрытые состояния для фоновой последовательности и каждой позиции сайта (рис. 3). Для обучения (оптимизации) параметров СММ существует два основных итеративных метода — алгоритм Баума-Велча [Baum et al. 1970, Durbin 1998] и Витерби-обучение [Durbin 1998].
Витерби обучение
Исходные значения параметров СММ выбираются случайно. По выбранному набору параметров проводится Витерби-декодирование исследуемого набора последовательностей. По полученным разметкам оцениваются новые параметры СММ путем подсчета частот символов в соответствующих состояниях и частот переходов между состояниями (с учетом псевдосчетов). Новое значение эмиссии символа а в состоянии к рассчитывается так:
где Ек(о) — количество наблюдений символа а в состоянии к, Гь(а) — значение псевдоотстчета. Новые значения для переходных вероятностей рассчитываются аналогично:
/ к к
е, (<х)=-==г; г
Z (Ек(а ')+'*.(«')) ’
(X '