【摘要】：大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨,生物學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)隨之大量涌現(xiàn),數(shù)據(jù)的激增促進(jìn)了生物信息學(xué)的迅速發(fā)展�；蜓芯渴巧镄畔W(xué)重要的一部分,外顯子預(yù)測(cè)在基因研究領(lǐng)域有著重要作用。例如,在蛋白質(zhì)形成過(guò)程中外顯子先轉(zhuǎn)錄成mRNA,然后mRNA翻譯成蛋白質(zhì);基因的保守區(qū)域通常與外顯子有關(guān),因此外顯子也能用來(lái)分析生物之間的演化關(guān)系和構(gòu)建演化樹(shù);在近幾年,全外顯子測(cè)序技術(shù)迅速發(fā)展,該技術(shù)能有效找到致病突變,因此準(zhǔn)確預(yù)測(cè)外顯子意義重大。然而基因中外顯子含量低,并與內(nèi)含子交替連接,外顯子特征不明顯,預(yù)測(cè)外顯子成為了生物信息學(xué)中的重難點(diǎn)。目前,外顯子的預(yù)測(cè)方法可分為2種,一種是基于序列比對(duì)的外顯子預(yù)測(cè)方法,另一種是基于統(tǒng)計(jì)分析的外顯子預(yù)測(cè)方法。本文針對(duì)兩種方法分別進(jìn)行了研究,并提出了基于BLAST雙序列比對(duì)的外顯子預(yù)測(cè)算法與基于特征統(tǒng)計(jì)的外顯子預(yù)測(cè)方法,本論文的主要研究工作概括如下。(1)根據(jù)BLAST的雙序列比較算法,提出了基于BLAST算法的外顯子預(yù)測(cè)算法。BLAST是一種啟發(fā)式算法,在對(duì)兩個(gè)序列進(jìn)行比較時(shí)會(huì)產(chǎn)生過(guò)多的局部最優(yōu)比對(duì)片段,并且預(yù)測(cè)結(jié)果的邊界也是模糊的。本文提出的改進(jìn)算法是對(duì)DNA序列與mRNA序列多次進(jìn)行序列比對(duì),每一次比對(duì)后,根據(jù)比對(duì)結(jié)果對(duì)DNA序列進(jìn)行優(yōu)化,逐步縮小比對(duì)范圍。再根據(jù)外顯子特征對(duì)最終比對(duì)結(jié)果的邊界進(jìn)行分割,分割結(jié)果即為預(yù)測(cè)的外顯子序列。(2)根據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的外顯子特征,提出了改進(jìn)的基于特征統(tǒng)計(jì)外顯子預(yù)測(cè)算法。在特征統(tǒng)計(jì)階段,下載了來(lái)自NCBI網(wǎng)站GenBank數(shù)據(jù)庫(kù)中的100條人類基因和基因?qū)?yīng)的1224條外顯子信息,從中提取了11個(gè)基因和外顯子的特征。在算法設(shè)計(jì)階段,對(duì)基因進(jìn)行重復(fù)序列分析,將基因中的非重復(fù)序列片段分割出來(lái),根據(jù)統(tǒng)計(jì)階段得到的特征,逐步確定外顯子在非重復(fù)序列中的位置,輸出預(yù)測(cè)外顯子。
【學(xué)位授予單位】：淮北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP311.13;Q811.4
【圖文】：

本文組織與結(jié)構(gòu)

動(dòng)態(tài)規(guī)劃決策過(guò)程

BLAST算法流程

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本文編號(hào)：2768238