Разработка алгоритмов и программ для изучения регулярного строения последовательностей ДНК

• Автор: Шеленков, Андрей Александрович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 108 с.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИИ
ГЛАВА I. ОБЗОР МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА НУКЛЕОТИДНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ И ИХ КОМПЬЮТЕРНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ

1.1 Структурная организация последовательностей ДНК.

1.2 Математические методы поиска микросателлитных последовательностей.

1.3 Математические методы классификации периодических последовательностей ДНК.

1.4 Базы данных микросателлитных последовательностей ДНК

1.5 Вебсерверы поиска микросателлитных последовательностей.

1.6 Периодичность бактериальных и растительных геномов и промоторных районов ДНК, обнаруженная существующими методами
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА НОВЫХ АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ РЕГУЛЯРНОСТИ В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЯХ ДНК

2.1 Разработанные алгоритмы.

2.1.1. Алгоритм выявления регулярности последовательностей ДНК
2.1.2 Алгоритм классификации периодичности последовательностей ДИК
2.1.3 Алгоритм модифицированного профильного анализа для выявления скрытой периодичности в последовательностях ДНК
2.2 Использованные методы.
2.2.1 Методы создания базы данных скрытой периодичности последовательностей ДНК
2.2.2 Методы создания вебсервера для поиска скрытой периодичности в последовательностях ДНК
ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ.
3.1 Регулярность строения промоторных участков ДНК
3.2 Классификация скрытой периодичности последовательностей ДНК.
3.3 Выявление микросателлитных последовательностей алгоритмом модифицированного профильного анализа
3.4 База данных скрытой периодичности последовательностей ДНК.
3.5 Программная реализация вебсервера для поиска скрытой периодичности последовательностей ДНК
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Применение разработанных алгоритмов позволило получить новые результаты, представляющие несомненный практический интерес и, в то же время, дополняющие системные представления об организации функционирования генетического аппарата в целом. Алгоритм эффективной классификации скрытой периодичности в последовательностях оснований нуклеиновых кислот. Алгоритм поиска сильно размытой периодичности в условиях наличия вставок и делений символов с использованием классов периодичности. ДНК. Всб-сервср для выявления скрытой периодичности. Алгоритм выявления регулярности последовательностей ДНК. Результаты поиска регулярных последовательностей в геномах различных организмов. Краткое содержание работы. В первой главе приведены общие сведения по структурной организации молекул генетического аппарата, рассматриваются основные математические методы поиска периодичности в последовательностях ДНК, а также их программная реализация в виде вебсерверов и полученные с их использованием результаты, представленные в общедоступных базах данных. Также рассмотрены существующие методы классификации периодических последовательностей ДНК. В частности, рассмотрены и критически проанализированы основные существующие методы поиска периодических последовательностей в целом и микросателлитов в частности. Рассмотрены методы, основанные на использовании статистических закономерностей, преобразования Фурье, динамического программирования и профильного анализа, а также комбинированных подходов. Приведены имеющиеся на момент написания работы экспериментальные данные по периодичности в геномах бактерий и растений, а также промоторных участков ДНК. Эти сведения необходимы для проверки адекватности применения разрабатываемых математических методов. Во второй главе рассматриваются алгоритмы, разработанные в ходе выполнения диссертационной работы, а также использованные методы. Введено понятие регулярности символьной последовательности, являющееся расширением понятия скрытой периодичности. Приведена математическая модель регулярной последовательности. Предложен алгоритм выявления регулярности в последовательностях ДНК. Разработан способ оценки статистической значимости обнаруживаемой регулярности. Приведено описание алгоритма классификации периодичности последовательностей ДНК. В качестве класса периодичности рассматривается матрица частот нуклеотидов в различных позициях периода. Описан алгоритм классификации и представлена оценка вероятности попадания в получаемые классы случайных последовательностей. Приведено описание алгоритма профильного анализа - основного алгоритма, использованного для выявления периодичности в последовательностях ДНК в условиях наличия вставок и делеций символов. Рассматриваются формулы для построения динамического выравнивания профилей. Приводится оценка статистической значимости обнаруживаемой периодичности. Рассмотрены методы создания базы данных скрытой периодичности, приведено описание сс структуры и принципов функционирования. Рассмотрены методы создания веб-сервера поиска скрытой периодичности, представляющего собой программный комплекс, обеспечивающий возможность доступа через Интернет. Рассматривается архитектура программного комплекса, приведены его функциональная схема и диаграмма потоков данных. В третьей главе приведены результаты использования разработанных алгоритмов поиска регулярных последовательностей, а также детально описана реализация пользовательского интерфейса базы данных и веб-сервера поиска скрытой периодичности. Обсуждается биологическая значимость и адекватность полученных результатов, приведено сравнение с экспериментально полученными данными. В частности, приведены результаты поиска регулярных последовательностей в эукариотических промоторах, обсуждается потенциальная биологическая роль регулярности и возможность использования данного свойства для идентификации промоторов в последовательностях ДНК. Представлены результаты классификации скрытой периодичности для различных групп организмов. Рассматривается биологическая значимость полученных результатов и их соответствие экспериментально выявленным закономерностям.