【摘要】：在生物學研究中,一直以來主要的課題都是圍繞著蛋白質和相關蛋白質編碼基因進行的。然而,隨著RNA測序技術和用于組裝轉錄組的計算方法的發(fā)展,除了編碼哺乳動物基因組的大部分蛋白質編碼基因外,許多非編碼RNA(nc RNA)轉錄物在各種生物過程中正起著越來越重要的作用。理解nc RNA的功能已成為現代生物學研究中最重要的目標之一。nc RNA表示的是一種不被翻譯成蛋白質的功能性RNA分子,其是一種缺少特異完整的開放閱讀框的RNA。按照功能分類,可以分為兩種類型,一種是看家非編碼RNA(Housekeeping non-coding RNA),一種是調控非編碼RNA(Regulatory non-coding RNA)。按照長度分類,可以分為短鏈非編碼RNA和長鏈非編碼RNA(lncRNA)。lncRNA通常指的是長度大于200核苷酸單位的非編碼RNA。近期的研究表明,lncRNA可以作為各種生物過程中重要的順式或反式調節(jié)劑,也可以使用各種機制來影響基因的表達,lncRNA中的突變與各種各樣的疾病,特別是癌癥和神經變性疾病有關。即使如此,大多數lncRNA的功能和分子機制是未知的。盡管已經開發(fā)了多種計算方法來預測lncRNA的功能,但預測其功能仍然是一項具有挑戰(zhàn)性的任務,部分原因就是lncRNAs序列和二級結構缺乏保守性。由此可知,lncRNA在生物功能與機制上有著非常巨大的作用,但是由于其長度較長,功能表述不清楚,給研究人員研究其生物功能造成了巨大的困難。經過調查研究發(fā)現,目前主流的RNA二級結構預測算法主要集中在短鏈上,對lncRNA二級結構的研究基本還處于探索階段,所以本文基于局部預測算法和平衡能能量模型,提出了基于滑窗的lncRNA二級結構預測的算法。首先,利用局部預測算法對lncRNA的局部結構進行預測,之后利用平衡能量模型選取多個預測結構中的最優(yōu)結構。為了驗證算法的有效性,我們選取了廣泛使用的silva數據庫和RNA STRAND數據的數據對算法進行了驗證,并將預測結果和主流的預測算法進行了比較。通過和中國人民解放軍第四軍醫(yī)大學的合作并作進一步的深入研究,我們的lncRNA二級結構預測算法的效率和準確性都會得到提升。我們深知該算法還有很多不足之處,但是我們還在不斷努力,使其功能更加的齊全,性能更加的強勁的愿望,是使我們不斷進步的動力,也是我們努力的方向。
【圖文】：

基決定了螺旋的堆疊，因此它們形成了三維結構。經常會發(fā)現四個螺旋通過一多分支環(huán)連結在一起，例如在 tRNA 中，但也有或多或少的螺旋連結在一起。正規(guī)的定義中，一個 K-多分支環(huán)既是內部堿基對（i1,j1）…(ik,jk) ∈ R,閉合基對（i,j）∈ R 的環(huán)。6. 假結是 RNA 的一種三級結構單位。一個發(fā)夾環(huán)中的核苷酸和莖區(qū)外部的苷酸形成了堿基對。因此堿基對在它們序列的位置上出現了互相的重疊。在正的定義中我們可以說假結是違背了被所有非假結結構所遵守的嵌套原則的一結構，正如上面所描述的一樣。嵌套原則表明對于任何兩個堿基對（i,j）∈R,(k,l) R,并且 i<j,k<l,i<k,總會有 i<k<l<j 或者 i<j<k<l。因此在假結結構中存在至少兩堿基對（i,j）∈ R,(k,l) ∈ R, 并且 i<j,k<l,i<k 且 i<k<j<l。假結的預測是非常的，事實表明對于假結結構的預測是帶有最小自由能的，這意味著找到最穩(wěn)定結構是一個 NP-完全問題。已經證明假結預測問題可以減小到已知的 NP-完全SAT 問題，因此它也是 NP-完全問題。其中假結結構如下[19]：

藍線只表示假結的氫鍵。通過對每個堿基簡單的計算角度，圓圈繪圖法已經被現了。例如如果序列包含 36 個堿基，然后 360°就被 36 所平分，因此很顯然彎轉 10°就放一個新堿基。每個堿基的正確坐標通過 sin 和 cos 函數來計算。第三種表示法和所謂的潦草繪圖法很類似，這是最好的類似于真實二級結的符號，但是不能表示假結[23]。和圓圈繪圖法一樣，，堿基由黑點和它們的字符示，共價鍵由灰色的線表示，氫鍵由紅色的線表示，假結的氫鍵由藍色的線表示實際上，這種方法是可以表示假結的，但在生物學上是毫無意義的。莖區(qū)或者螺旋以一種類似軌道的結構表示，而且環(huán)的閉合堿基對有著和莖堿基對一樣的距離。環(huán)通過等角多邊形來表示。這樣就可以觀察到一個非常緊的圖形，并且不同結構元素之間重疊的可能性是非常小的。但是環(huán)可能變得非小，以至于環(huán)不能進行比較，而且隨著序列的增長，環(huán)變得太小以至于很難注到它們，表示方法為[24]：
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：Q752

【參考文獻】

相關期刊論文 前6條

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本文編號：2541310