Vi presenterar en ny beräkningsmetod för att hitta gränser mellan kodnings- och icke-kodnings-DNA. Detta tillvägagångssätt har två egenskaper: i) DNA-sekvenser beskrivs med ett 12-bokstavs alfabet som fångar differentialbasens sammansättning vid varje codonposition, och ii) sökandet efter gränserna utförs med hjälp av en entropisk segmenteringsmetod som endast använder de allmänna statistiska egenskaperna hos kodningen DNA. Vi anser att denna metod är mycket korrekt när det gäller att hitta gränser mellan kodnings- och icke-kodningsregioner och att den inte kräver någon "prioriterad utbildning" på kända datamängder. Våra resultat verkar vara mer exakta än de som uppnås med rörliga fönster i diskriminering av kodning från icke-kodande DNA. PACS nummer: 87.15.Cc, 87.10. + e, 87.14.Gg Den entropiska segmenteringsprocessen partitionerar en heterogen DNA-sekvens till homogena subsekvenser, som vi kallar kompositionsdomäner [1] [2] [3]. Även om alla alfabet eller karteringsregler som traditionellt användes för att beskriva DNA-sekvenser hade prövats, hade vi hittills inte kunnat tilldela någon biologisk funktion till de erhållna domänerna. Här introducerar vi ett nytt alfabet som tar hänsyn till differentialbassammansättningen vid varje codonposition, och vi finner att kompositionsdomänerna korrelerar med antingen kodning eller icke-kodande DNA-regioner. Detta fynd tyder på möjligheten att använda entropisk segmenteringsprocess för beräkning av genfynd. Beräkningsigenkänningen av gener är en av utmaningarna i analysen av nysekvenserade genom, vilket är grundläggande för modern funktionell genomik (vars mål är sökandet efter de olika funktionella element som utgör DNA-sekvenserna [4] ). Den prediktiva kraften hos nuvarande beräkningsmetoder, även om tillräckliga i genom för vilka en betydande del av generna tidigare är kända [5], förblir ganska låg när de ställs inför de stora anonyma sekvenser som nu genereras av genomprojekt. Ett exempel ges av DNA-sekvensen av mänsklig kromosom 22, där endast 20 procent av kommenterade gener har alla exoner förutspått exakt [6]. En kritisk begränsning av de flesta nuvarande metoder är behovet av "före träning", med tanke på bristen på experimentellt kommenterade DNA-sekvenser i de flesta av de nyligen sekvenserade genomen. Därför behövs nya strategier för beräkningsgenfynd som inte kräver föregående utbildning på organismspecifika datamängder, och den entropiska segmenteringsprocessen kan tjäna som ett första steg i denna riktning. Nuvarande metoder för genfynd använder en mängd biologisk information som potentiella sekvenssignaler involverade i genspecifikation eller sekvenslikviditet databassökningar. Dessa signaler används främst för att erhålla sannolika gränser för kodningsområden, och de bör erhållas från utvecklad biologisk information, som i hög grad är beroende av det aktuella genomet. Här erbjuder vi en entropisk segmenteringsmetod för att upptäcka gränser mellan kodning och icke-kodande DNA. Även tidigare verk baserade på Shannons entropi handlar om problemet med att hitta mönster i DNA- eller proteinsekvenser [7], deras metoder är av lokal karaktär, i stället för den globala segmentering vi tar upp här. Vår metod använder bara de kända statistiska allmänna egenskaperna hos kodning av DNA. På så sätt undviks tidigare utbildning om kända datamängder; dessutom kan sökandet efter ytterligare biologisk information (t.ex. splitterplatser eller termineringssignaler) undvikas; sådan ytterligare information skulle dock lätt kunna införlivas och utnyttjas i ett konkret genomförande av algoritmen. En av de mest relevanta och välkända statistiska särdragen i kodning regioner är icke-uniform codon användning [8]. Detta innebär att inte alla trioler av nukleotider (så kallade codons) förekommer med samma sannolikhet inom kodningsområden. I synnerhet är sannolikheten för att en nukleotid uppträder olika i var och en av triolernas tre positioner [9] [10] [11]. Detta kan bero på restriktioner som införts av den genetiska koden och förmodligen också på någon form av preferenser i synonym codon användning; men oavsett vad dess ursprung är, är denna egenskap inte närvarande i icke-kodande DNA, så denna egenskap kan användas för att skilja mellan kodning och icke-kodande DNA. I själva verket, baserat på dessa skillnader, utvecklades den första generationen av genförutsägelseprogram, utformade för att identifiera ungefärliga platser för kodning regioner i genomiskt DNA, [10]. För att ta hänsyn till denna statistiska egenskap hos kodande DNA utvecklar vi en segmenteringsalgoritm baserad på ett 12-symbols alfabet. Vi definierar positionsfasen, 0031-9007-00-00-85(6)-1342(4)$15.00
Bernaola m.fl. I REF föreslogs att man skulle använda entropisk segmentering för att hitta gränser mellan kodnings- och icke-kodnings-DNA-regioner.
Finding Borders between Coding and Noncoding DNA Regions by an Entropic Segmentation Method
{'venue': 'Physical review letters', 'journal': 'Physical review letters', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}