Методы циклического выравнивания и разложения шума для поиска скрытой периодичности в белковых семействах

• Автор: Ласкин, Андрей Александрович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 157 с. : ил.

1.1. Математические методы изучения символьных

последовательностей.

Сравнение символьных последовательностей методами динамического программирования. Ачгоритмы, используемые программами ,
, I

Применение методов динамического программирования для поиска

периодичностей в символьных последовательностях

Методы преобразования Фурье, применяемые для изучения

периоди чности символьных последовательностей

Применение скрытых марковских моделей для поиска периодичностей

символьных последовательностей.

Колмогорове кая сложность символьных последовательностей.

Расширенное подобие символьных последовательностей.
1.2. Принципы организации белковых последовательностей
Первичная и вторичная структуры белковых последовательностей.
Связь между первичной и вторичной структурой.
Белковая глобула и алгоритмы для предсказания ее конформации.
Базы данных белковых последовательностей, мотивов и
пространственных структур
. Основы эволюции аминокислотных последовательностей
ГЛАВА 2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ.
ГЛАВА 3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ II АЛГОРИТМЫ
3.1. Информационное разложение символьных последовательностей
3.2. Циклическое выравнивание символьных последовательностей
Циклическое выравнивание.
Профили и циклические профили
Циклическое профильное выравнивание
Поиск скрытой периодичности с помощью циклического профильного
выравнивания.
Теорема об основном свойстве циклического выравнивания.
Оптимизированные алгоритмы для поиска циклического выравнивания.
3.3. Статистика выравниваний
3.4. Итеративное сканирование и разложение шума.
ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ
4.1. База данных аминокислотных последовательностей со скрытой периодичностью. Программный комплекс для итеративного
профильного анализа
4.2. Скрытая периодичность ЫАЕсвязывающих доменов.
. Скрытая периодичность активных центров протеинкиназ.
4.4. Скрытая периодичность белков различного функционального
назначения
ГЛАВА 5. ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ.
5.1. Сравнение результатов, полученных примененными в настоящей работе методами, с результатами, полученными методами поиска по
гомологии и преобразования Фурье
5.2. Связь скрытой периодичности с пространственной структурой
белков
. Возможное эволюционное значение периодического строения
аминокислотных последовательностей
ПРИЛОЖЕНИЕ. ТАБЛИЦЫ, НЕ ВОШЕДШИЕ В ОСНОВНОЙ
ТЕКСТ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Доказано, что методы профильного поиска позволяют находить более слабое, размытое, но в то же время биологически значимое подобие между генетическими последовательностями. Позиционновесовая матрица генерируется программой I автоматически. Первоначально для ее построения используется только информация об исследуемой последовательности. Алгоритм I состоит из 3 повторяемых шагов
1. На основании множественного выравнивания генерируется новая позиционновесовая матрица. При заполнении матрицы последовательности взвешиваются согласно i i, . Далее шаги повторяются для новой позиционнозависимой весовой матрицы. Итерации продолжаются по желанию пользователя, либо пока после очередной итерации состав найденных последовательностей не перестанет изменяться. Основным недостатком разработанного метода является то, что не существует четкой аналитической теории для оценки статистической значимости выравнивания последовательности с позиционновесовой матрицей. По этой причине данный метод нельзя применять для любой вводимой пользователем матрицы. Позиционнозависимая матрица должна генерироваться и корректироваться самой программой. Несмотря на указанный недостаток, I является более мощным средством поиска подобий, чем предыдущие реализации i, . Он также является довольно быстрым способом анализа вновь найденных последовательностей на момент написания настоящей работы его Интернетверсия осуществляла профильный поиск длина профиля остатков по базе, состоящей из 5 последовательностей общей длиной 6 9 5 аминокислот, за секунды. Интернетверсия пакета I расположена по адресу v.