Изучение точек разладки триплетной периодичности последовательностей ДНК, кодирующих белки

• Автор: Суворова, Юлия Максимовна
• Шифр специальности: 03.01.09
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 135 с. : ил.

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы

Степень научной разработанности проблемы

Цель работы

Задачи исследования

Личный вклад автора

Научная новизна

Теоретическая и практическая значимость работы

Положения, выносимые на защиту

Методология и методы исследования

Достоверность научных результатов
Апробация работы
Публикации по теме диссертации
Глава 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
1.1 Определения спектра научных работ для обзора
1.2 Краткий обзор задач и методов компьютерного анализа
последовательностей ДНК
1.2.1 Методы анализа последовательностей, не основанные на выравниваниях
1.3 Определение периодических последовательностей
1.4 Методы исследования триплетной периодичности
1.5 Гипотезы, объясняющие свойство триплетной периодичности
1.6 Применение свойства триплетной периодичности в программном
обеспечении для анализа нуклеотидных последовательностей
1.7 Образование гибридных генов в результате объединения или
вставки кодирующих последовательностях генов
1.8. Методы исследования гибридных генов

1.9. Математические методы, использующие точки разладки для изучения биологических последовательностей
1.10. Выводы из литературного обзора
Глава 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
2.1. Поиск точек разладки триплетной периодичности в нуклеотидных последовательностях
2.1.1. Математические принципы, лежащие в основе алгоритмов поиска точек разладки
2.1.2. Мера различия частотных матриц
2.1.3. Создание искусственных последовательностей
2.1.4. Уровень значимости меры различия частотных матриц
2.1.5. Алгоритм поиска точек разладки
2.2. Поиск парных точек разладки в нуклеотидных последовательностях
2.2.1. Определение парных точек разладки
2.2.2. Мера подобия матриц триплетной периодичности
2.2.3. Поиск парных точек разладки в последовательности
2.2.4. Разделение случаев одинарных и парных точек разладки
2.2.5. Выбор уровня значимости для поиска парных точек разладки..
2.2.6. Алгоритм поиска парных точек разладки
2.2.7. Построение контурных диаграмм различия триплетной периодичности
2.3. Изучение однородности триплетной периодичностью
2.3.1. Модели и гипотезы распределения триплетной периодичности
2.3.2. Исследование распределения триплетной периодичностью внутри генома
2.3.3. Распределение различий триплетной периодичностью между геномами
2.3.4. Изучение геномной специфичности триплетной периодичности

2.4. Программная реализация используемых алгоритмов
Глава 3. РЕЗУЛЬТАТЫ
3.1. Результаты поиска точек разладки триплетной периодичности..
3.1.1. Результаты анализа искусственных последовательностей
3.1.2. Результаты обработки банка данных KEGG
3.1.3. Поиск подобий, подтверждающих склейку, в последовательностях с точками разладки
3.1.4. Изучение влияния аминокислотных повторов на точки разладки триплетной периодичности
3.1.5. Исключение из результатов высокогомологичных последовательностей
3.1.6. Анализ функций кодируемых белков
ЗЛ.7. Сравнение с границами доменов и известными склейками
3.2. Результаты поиска парных точек разладки триплетной периодичности
3.2.1. Результаты обработки искусственных последовательностей
3.2.2. Результат поиска парных и одинарных точек разладки
3.2.3. Анализ последовательностей с парными точками разладки
3.3. Распределение триплетной периодичности бактериальных геномов
3.3.1. Распределение триплетной периодичности внутри геномов
3.3.2. Распределение триплетной периодичности между геномами
3.3.3. Попарная классификация геномов по типу триплетной периодичности
3.3.4. Обсуждение результатов изучения распределение триплетной периодичности бактериальных геномов
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ВЫВОДЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Авторы работы [Wang, Stein, 2010] модифицировали функцию Морле, введя в нее дополнительный параметр, для анализа триплетиой периодичности последовательностей ДНК. Новый метод позволил авторам более точно находить границы участков с периодичностью, при этом регистрируя древние сдвиги рамки считывания в гене.
Блуждания
Другим визуальным методом для изучения закономерностей в последовательностях является так называемый метод случайных блужданий (random walks) или ДНК-блужданий (dпа-walks). В статье [Peng и др., 1992] нуклеотидная последовательность сначала переводится в бинарную (например, пурины заменяются на 1, а пиримидины на -1). Полученная бинарная последовательность представляется в виде блужданий (Х(к)-1, означает движение вверх, Х(к) = -1 - движение вниз). В такой нотации случайные бинарные последовательности представляют собой случайные блуждания. Блуждания наглядно показывают, обогащенность последовательности тем или иным типом оснований, а также случайность или зависимость следования символов. Можно вычислить результирующее значение сканирующей статистики для некоторого фиксированного окна длины Ь
Sk(L) - S(k + L-) — S(к -1) = £]Т(24) Основная используемая статистика для данного окна L
1 ii-L+l
FL) = —- £ [Sk{L)-Var{Sk{L))¥ (25)
n-L + l 7^
Дисперсия таких ДНК-блужданий на определенной длине (Var(L)) связана с корреляционной функцией исходной бинарной последовательности [Karlin, Brendel, 1993]: