11-Билет Биологиялық қосымшаларға барынша сәйкес келетін «ақпарат» ұғымының анықтамасын тұжырымдаңыз
Ақуыздар мен гендер туралы ақпаратты қамтитын мәліметтер базасында жұмыс
жүктеу/скачать 44,94 Kb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- 3.Генді анықтау
| 2.Ақуыздар мен гендер туралы ақпаратты қамтитын мәліметтер базасында жұмыс
Entrez Gene (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?cmd=search HYPERLINK – бұл ақуыздар мен гендер туралы ақпаратты қамтитын мәліметтер базасы. Онда сонымен қатар тізбектерге байланысты жазбалар мен түпнұсқа мақалаларға сілтемелер бар. Entrez Gene барлық ақуыздардың синонимдері туралы ақпаратты сақтайды - бұл мәліметтер базасына сұраныстарды дәлірек және толық жасауға көмектеседі. 3.Генді анықтау Геннің толық құрылымын анықтау үшін сигнал сенсорлары мен мазмұнын біріктіретін бірнеше жүйе құрылды. Мұндай жүйелер гендердің қасиеттері арасындағы күрделі өзара тәуелділікті тани алады. Қазіргі уақытта жасалған гендік іздеудің алғашқы кешенді бағдарламаларының бірі-Genelang бағдарламасы (http://arete.ibb.waw.pl/PL/html/gene_lang.html). Динамикалық бағдарламалау принципіне негізделген бұл бағдарлама таңдалған экзондарды және басқа аймақтарды немесе бөлімдерді тағайындалған баллмен біріктіреді және бүкіл генді максималды толық баллмен болжайды. Динамикалық бағдарламалаудың басты ерекшелігі - әр нуклеотидке байланған және осы нуклеотидтің функционалды рөлін немесе позициясын көрсететін жасырын немесе бақыланбайтын айнымалыдан тұратын модель. Мұндай модельдер жасырын Марков модельдері (SMM) деп аталады. Жасырын Марков моделі (SMM) (Hidden Markov model, HMM) – белгісіз параметрлері бар Марков процесіне ұқсас процестің жұмысын модельдейтін статистикалық модель және бақыланатын параметрлер негізінде белгісіз параметрлерді шешу міндеті қойылған. Алынған параметрлерді одан әрі талдауда қолдануға болады, мысалы, үлгіні тану үшін. Жасырын Марков модельдері туралы алғашқы жазбаларды Баум 1960 жылдары жариялады, ал 70-ші жылдары олар алғаш рет сөйлеуді тану үшін қолданылды. 1980 жылдардың ортасынан бастап СММ биологиялық тізбекті, атап айтқанда ДНҚ-ны талдауда қолданылады. Марков процесі-бұл кездейсоқ процесс, оның эволюциясы уақытша параметрдің кез-келген мәнінен кейін t-ге дейінгі эволюцияға тәуелді емес, егер процестің мәні осы сәтте бекітілген болса (процестің"болашағы" белгілі "қазіргі" жағдайда "өткенге" тәуелді емес; немесе Вентцельдің анықтамасы бойынша: процестің "болашағы" "өткенге" байланысты , тек "қазіргі"арқылы). Марков, Андрей Андреевич (1856-1922) – ықтималдық теориясына, математикалық талдауға және сандар теориясына үлкен үлес қосқан көрнекті орыс математигі. СММ негізгі қолданылуы сөйлеуді, жазуды, қимылдарды және биоинформатиканы тану саласында алынды. Сонымен қатар, SMM криптоанализде, машиналық аудармада қолданылады. Марков процесін анықтайтын қасиет әдетте Марковский деп аталады; оны алғаш рет А.А. Марков тұжырымдады, ол 1907 жылы шығармаларда тәуелді сынақтардың тізбегін және олармен байланысты кездейсоқ шамалардың қосындыларын зерттеуге негіз болды. Зерттеудің бұл бағыты Марков тізбегі теориясымен белгілі (Markov Chain). Марков модельдері геномдық зерттеулерде белсенді қолданылады. Гендерді іздеуде қолданылатын ең танымал статистикалық әдістер-Марков модельдері, мысалы, бағдарламаларда жүзеге асырылады: • Genemark – http://exon.biology.gatech.edu / және http://opal.biology.gatech.edu/GeneMark/gmhmm2_prok.cgi ; • GlimmerM – http://www.cbcb.umd.edu/software/glimmerm/ ; • Critica – http://www.ttaxus.com/software.html ; • AMIGene - http://www.genoscope.cns.fr/agc/tools/amigene/Form/form.php ; • EasyGene – http://www.cbs.dtu.dk/services/EasyGene/ . Прокариоттарда геннің локусы әлі де ашық оқу шеңберін тривиалды іздеу арқылы анықталады. Бұл әдіс, әрине, жоғары эукариоттарға жарамайды. Жоғары эукариоттардағы кодтау және кодталмайтын аймақтарды ажырату үшін нуклеотидтерді қолдану жиілігінің статистикалық модельдеріне құрылған және кодон құрылымында байқалған кейбір тәуелділіктерді статистикалық бағалауды жүргізетін экзон сенсорлары қолданылады. жүктеу/скачать 44,94 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|