楊漢銘
摘 要:原核生物基因識別屬于生物信息學的范疇,作為一門交叉性的學科,生物信息學中融入了對生物信息的解釋、分析、分發、存儲、處理和獲取等多方面的內容,利用生物學、計算機科學和數學等工具,對大量數據中包含的生物學意義進行理解和闡述。通過分析DNA序列,有效分析蛋白質中非編碼和編碼序列的特征,以期提升蛋白質編碼基因的識別率。簡要闡述原核基因組中ORF及基因的結構特征,嘗試提取描述基因特征的參量,通過分析重疊基因,有效設計自訓練識別原核生物基因算法。
關鍵詞:原核生物;基因識別;結構特征;蛋白質編碼
中圖分類號:Q93-33 文獻標識碼:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2017.01.038
在生物信息學領域中,基因識別是一項重要內容,通過分析基因序列,能夠提取基因特征結構信息,得到相應的理論模型,設計識別算法,從而實現對計算機輔助基因的識別。在基因識別中,主要識別RNA基因、蛋白質編碼基因。過去,采用生物學實驗的方法確定基因及其結構,存在費用高、周期長等問題。因此,采用非實驗的方法定位基因,確定基因結構,具有十分重要的意義。
1 Fisher判別法
過去,應用統計模式識別方法存在的一個問題,就是特征數或維數問題。基于此,逐漸產生了一種能夠將特征空間維數降低的方法,其中一種較為常用的方法就是Fisher線性判別法。在這種方法中,在一條過原點的直線上投影d維空間的所有模式,從而形成在一起聚合的一個群,其在一維直線上可能存在混雜的投影。但是,如果轉動這條支線,就能夠在某個方向上很好地區分不同模式的投影。假設存在X1,X2 2種模式樣本集,各自的d維樣本數為n1,n2,假設能夠有效區分模式樣本投影的直線正方向單位向量為W,丨W丨=1,在直線中,X1,X2的投影能夠分別得到r1,r2 2個集合,而y∈ri,即x∈Xi在單位向量W中的投影,則y=WTX。在Fisher先行判別方程中,對編碼區的識別存在多維空間的一個超平面,用矢量c代表,其中包含了c1,c2……cm這m個組分,這個內容可以從2組樣本中得出。其中,第一組g=1表示編碼樣本,第二組g=2則表示非編碼樣本。
2 蛋白質編碼區的識別
在生物信息領域,蛋白質編碼區的識別是一項十分重要的內容。通過訓練已知蛋白質的正負樣本,可確定識別標準,從而預測未知序列。隨著基因識別算法的發展,對序列編碼能力的尺度的衡量是基因識別算法中最重要的內容。但是,在實際應用中,對于原核生物基因的識別仍然存在不足。在提取過程中,重要的部分是參量,選擇的參量應當恰當有效,同時,具有明確的統計學意義和生物學意義,并且具有足夠高的識別率。在實際應用中,利用氨基酸不均勻度能夠達到96.5%的識別率,GC含量的增加能夠有效提升識別率。在不均勻度中發現了很多參量,例如密碼子不均勻度、堿基不均勻度等,這些都能達到較高的識別率。其中,堿基含量不均勻度能夠達到97.8%的識別率。而采用Bayes判別法、Fisher判別法等均能夠達到不錯的識別率。對于生成負樣本,可通過隨機兩兩交換基因堿基一萬次、直接利用基因間序列、生成[0,3]的隨機數等方法加以實現。采用這種方法識別蛋白質編碼區,能夠達到95%以上的識別率。
3 自訓練原核生物基因識別
近年來,隨著模式生物基因組、人來基因組的大規模測序,產生了大量未注釋DNA序列。因此,為了自動注釋原始序列,需要采用準確、快速的算法。在基因識別中,主要的問題是正確識別給定基因組的基因范圍,以及其在基因組序列中的具體位置。目前,常用的基因識別方法是基于序列比對方法。這種方法基于同源蛋白質,具有相似的基因結構,是對其與已知基因未知序列相似性的比對進行判斷和識別。不過,這種方法的局限性是顯而易見的,一旦遇到不具有相近親緣關系的新物種,這種方法就不能適用。所以,可采用自訓練方法識別原核生物基因,也就是從頭計算方法。在這種方法下,可以考慮基因結構保守性的特點,通過分析已知基因結構的特征,提取其中的信息參量,并基于相應理論模型設計算法,從而實現對原核生物基因的識別。
在基因識別中,除了原核基因識別以外,還包括真核基因識別,只是原核基因的結構更為簡單,所以,識別原核生物基因意義更為重要。在識別原核生物基因時,ORF篩選是一項重要的工作,通過下載到某物種序列,尋找正反鏈中起始于TTG、GTG、ATG,終止于TGA、TAG、TAA的,長度在300 bp以上的,是3的倍數的ORF,共得到6個相位。在ORF的篩選中,排除非基因的ORF,并找出訓練集,訓練一組參量,識別篩選后的ORF。在篩選過程中,主要采用的方法有去短留長、信息熵相乘、出現頻率、錯位方差、堿基平均自信息、氨基酸自信息量等。
4 結束語
生物信息學是目前十分重要的學科之一,其包含了很多相關學科的知識和內容。原核生物基因識別作為生物信息學中的一個重要問題,近年來,通過不斷的研究,取得了較大的進展。在識別過程中,Fisher是常用的判別方法。基于此識別蛋白質編碼區,并用自訓練方法識別原核生物基因,有良好的效果。
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〔編輯:白潔〕