外显子预测方法研究与实现

发布时间：2020-07-24 03:17

【摘要】：大数据时代来临,生物学相关数据随之大量涌现,数据的激增促进了生物信息学的迅速发展。基因研究是生物信息学重要的一部分,外显子预测在基因研究领域有着重要作用。例如,在蛋白质形成过程中外显子先转录成mRNA,然后mRNA翻译成蛋白质;基因的保守区域通常与外显子有关,因此外显子也能用来分析生物之间的演化关系和构建演化树;在近几年,全外显子测序技术迅速发展,该技术能有效找到致病突变,因此准确预测外显子意义重大。然而基因中外显子含量低,并与内含子交替连接,外显子特征不明显,预测外显子成为了生物信息学中的重难点。目前,外显子的预测方法可分为2种,一种是基于序列比对的外显子预测方法,另一种是基于统计分析的外显子预测方法。本文针对两种方法分别进行了研究,并提出了基于BLAST双序列比对的外显子预测算法与基于特征统计的外显子预测方法,本论文的主要研究工作概括如下。(1)根据BLAST的双序列比较算法,提出了基于BLAST算法的外显子预测算法。BLAST是一种启发式算法,在对两个序列进行比较时会产生过多的局部最优比对片段,并且预测结果的边界也是模糊的。本文提出的改进算法是对DNA序列与mRNA序列多次进行序列比对,每一次比对后,根据比对结果对DNA序列进行优化,逐步缩小比对范围。再根据外显子特征对最终比对结果的边界进行分割,分割结果即为预测的外显子序列。(2)根据统计得到的外显子特征,提出了改进的基于特征统计外显子预测算法。在特征统计阶段,下载了来自NCBI网站GenBank数据库中的100条人类基因和基因对应的1224条外显子信息,从中提取了11个基因和外显子的特征。在算法设计阶段,对基因进行重复序列分析,将基因中的非重复序列片段分割出来,根据统计阶段得到的特征,逐步确定外显子在非重复序列中的位置,输出预测外显子。
【学位授予单位】：淮北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP311.13;Q811.4
【图文】：

本文组织与结构

动态规划决策过程

BLAST算法流程

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本文编号：2768238