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基于PWMSA预测碱基关联三联体转录因子结合位点

调控元件是指基因周围能够与特异性转录因子结合而影响转录水平的DNA功能序列。作为一种重要的转录调控元件,转录因子结合位点的识别已经成为当前的研究热点。准确的预测、识别算法有助于人们识别不同转录因子的目标基因,进而研究转录因子结合位点在上游调控区中的位置对转录调控的影响。本文是基于位置权重矩阵打分函数算法预测碱基关联三联体转录因子结合位点的方法。由于已有的位置权重矩阵打分函数算法主要是针对单碱基位点保守性利用位置权重矩阵预测转录因子的结合位点。这种方法虽然可以迅速地识别出转录因子结合位点,但是由于位置权重矩阵模型假定:结合位点序列中的碱基具有独立的贡献与转录因子的结合力。然而,最近的实验研究证明这种假设是不完全的,结合位点的碱基之间存在着相互作用、共同贡献与转录因子的亲和力,考虑在非编码区中也应该与编码区中一样,以三个连续的碱基来编码一个蛋白质,因而研究三联体碱基更具有生物学意义。本文基于以前的研究,将位置权重矩阵打分函数算法应用  (本文共42页) 本文目录 | 阅读全文>>

吉林大学
吉林大学

基于PWMSA算法拟南芥协同基因调控的预测

转录因子在基因转录调控中起着重要作用,如果能通过转录因子及其DNA结合序列(TFBS)等信息找到它们所调控的基因,将极大地促进我们对于分子水平基因转录调控机制的理解与把握。但是有关转录因子调控靶基因的研究却被它们非特异的TFBS与长达上千碱基的基因转录调控区大大的限制住了。随着基因组计划的顺利开展,生物信息学也飞速发展起来。生命科学研究的重点已经从实验分析和数据积累开始向数据分析以及数据解释和实验验证转移。在人类基因组计划的带动下,DNA和蛋白质序列数据,蛋白质结构数据,基因表达图谱数据和蛋白质组数据等生物学数据大量积累,亟需发展强有力的工具,对这些数据加以分析利用。由此,使用实验手段从单个转录因子出发来寻找调控靶基因的方法自然渐渐地被结合生物信息学方法,在全基因组水平以寻找转录因子协同调控的方式间接地寻找调控靶基因的方法所取代。而转录因子协同调控机制的探索,很可能为我们了解基因的转录调控机制提供崭新的思路与方法。本实验专注于拟...  (本文共51页) 本文目录 | 阅读全文>>