Поиск участков специфического связывания белков-регуляторов транскрипции с ДНК методом Монте-Карло Марковскими цепями

• Автор: Фаворов, Александр Владимирович
• Шифр специальности: 03.00.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 91 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ОГЛАВЛЕНИЕ.

Актуальность темы

Цель и задачи исследования.

Научная новизна и практическая ценность

Публикации.

Апробация работы.

Объем и структура диссертации

Введение

Экспериментальные методы нахождения ССТФ

Поиск сайтов связывания транскрипционных факторов т яШсо

Описания мотива и оценки его качества.
Матрица позиционных весов.
Различные типы алгоритмов для поиска мотивов
Описание нескольких наиболее известных алгоритмов поиска мотивов
ГЛАВА 1. Биологические задачи методологические различия физического и вычислительного
модельных подходов
Модель. Понятие.
Идеальность модели. Универсальность. Всрифицируемость.
Вычислительный метод как часть модели.
Построение модели.
Мотив как модель ДНКбелкового взаимодействия.
ГЛАВА 2. Алгоритм поиска и определения длины и структуры консервативных участков ДНК,
программная реализация
Представление мотива
Основной шаг поиска сильного мотива.
Поиск длины и наилучшего сдвига множества найденных сайтов
Подробности организация алгоритма.
Стадии работы программы.
Программная реализация алгоритма и важнейшие параметры поиска мотива
Интерфейс командной строки для запуска программы
Вход и выход программы ,
Соглашение о представлении позиций
Ключи командной строки и метки конфигурационного файла
Вебсайт, реализующий внешний интерфейс к программе.
ГЛАВА 3. Сравнение программы i с аналогичными
ГЛАВА 4. Применение алгоритма для поиска участков связывания белков регуляторов
дыхания АгсА и на ДНК в бактерии . i и описания соответствующих регулонов
Переключатель кислородногобескислородного дыхания .
Регулятор азотного дыхания .
ЛИТЕРАТУРА


Физикохимические аспеюы специфического узнавания белкомрегулятором участка связывания изучены недостаточно для построения общей физической модели, позволяющей однозначно предсказывать энергию ДНКбелкового взаимодействия. Задача идентификации потенциальных сайтов связывания транскрипционных факторов поставлена более ти лет тому назад, но до сих пор далека от полного и эффективного решения. Сложность представляет поиск как адекватной алгоритмической модели общих свойств мотива сайтов связывания конкретного белкарегулятора на ДНК, так и таких характеристик мотива как длина и структура. Исходный набор анализируемых последовательностей ДНК часто включает артефактные последовательности, не содержащие искомого сайта связывания. Распознаваемые мотивы сигналы в последовательностях ДНК могуг быть сильно вырожденными, т. Все это ставит под сомнение саму возможность решения этой задачи в общем виде. С другой стороны, инструменты для поиска мотивов определнных характерных типов могут оказаться более успешными в конкретных биологических приложениях. Методы биоинформатики, в частности, алгоритмический поиск мотивов ДНКсайтов связывания белков, позволяют делать разумные предположения о функционировании живых организмов, в том числе малоизученных. Несмотря на то, что основанные на них предсказания являются косвенными и требуют дальнейшей экспериментальной проверки или хотя бы независимых подтверждающих аргументов, они позволяют существенно уменьшить трудоемкость экспериментальных исследований и сформулировать новые биологические гипотезы, что делает их весьма ценными не только для современной биологии, но и для биотехнологии и медицины. Цель и задачи исследования. ДНК участков связывания регуляторных белков, основанного на построении множественного локального выравнивания выборки регуляторных последовательностей. Реализация разработанного алгоритма с созданием программного продукта, удобного в пользовании для биологанеспециалиста. Использование разработанной программы для анализа регуляции транскрипции генов, вовлеченных в респирацию у гаммапротеобактерий. Научная новизна и практическая ценность. Впервые построен алгоритм для поиска участков связывания факторов регуляции транскрипции, основанный на методе МонтеКарло Марковскими цепями, в котором явно учитывается симметрия последовательностей участков связывания и независимо, на основе усовершенствованной формулы для информационного содержания мотива, определяются геометрические параметры мотива. На его основе написана программа, доступная по сети I через i сайт. Программа использована для анализа регуляции генов, участвующих в респирации у гаммапротебактерий, причем предсказан ряд генов, включающихся при переходе к анаэробному дыханию и при включении системы восстановления азотнокислых ионов. Сформулирована уточннная байесовская вероятностная модель для присутствия и позиции вхождения в последовательностьдля расположения позиции в последовательности ДНК слова, соответствующего мотиву, представленному весовой матрицей. Выведена уточненная оценка информационного содержания мотива как множества слов, принадлежащих определенному набору последовательностей. На основе этих формул и модификации классического алгоритма i i разработан новый алгоритм, позволяющий идентифицировать мотивы как наборы сходных слов в коллекции последовательностей ДНК, использующий предположения о симметрии этих слов и позволяющий идентифицировать мотивы с двухучастковой структуройдвухчастной структурой. Этот алгоритм реализован как в виде программы, так и в виде общедоступного вебинтсрфсйса. С помощью этого программного интерфейсабыли найдены дивергентные и поэтому трудные для алгоритмического обнаружения мотивы сайтов связывания двух регуляторов дыхания в ii i, а именно АгсАР и . Найденные мотивыбыли использованы для первичного описания соответствующих регулонов методами сравнительной генетики. Вс вышесказанное составляет практическую значимость работы. Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, из них 5 в реферируемых журналах.