Genvorhersage – Bedeutung und Methoden

Genvorhersage – Bedeutung und Methoden

  • Genvorhersage durch computergestützte Methoden zum Auffinden der Position von Protein-kodierenden Regionen ist eines der wesentlichen Themen in der Bioinformatik.
  • Genvorhersage bedeutet im Wesentlichen, Gene entlang eines Genoms zu lokalisieren. Auch Genfindung genannt, bezieht es sich auf den Prozess der Identifizierung der Regionen der genomischen DNA , die Gene kodieren.
  • Dazu gehören proteinkodierende Gene, RNA- Gene und andere funktionelle Elemente wie die regulatorischen Gene.
Genvorhersage – Bedeutung und Methoden

Bedeutung der Genvorhersage

  • Hilft, große, zusammenhängende Sequenzen zu kommentieren
  • Hilft bei der Identifizierung fundamentaler und essentieller Elemente des Genoms wie funktionelle Gene, Intron, Exon, Spleißstellen, regulatorische Stellen, Gen, das für bekannte Proteine ​​kodiert, Motive, EST, ACR usw.
  • Unterscheiden Sie zwischen kodierenden und nicht-kodierenden Regionen eines Genoms
  • Vollständiges Exon vorhersagen – Intronstrukturen von proteinkodierenden Regionen
  • Beschreiben Sie einzelne Gene hinsichtlich ihrer Funktion
  • Es hat eine breite Anwendung in der strukturellen Genomik, funktionellen Genomik, Metabolomik, Transkriptomik, Proteomik, Genomforschung und anderen genetisch bezogenen Studien einschließlich der Erkennung, Behandlung und Prävention von genetischen Störungen.

Bioinformatik und die Vorhersage von Genen

  • Da die Datenbanken von DNA-Sequenzen von Menschen und Modellorganismen mit der Zeit schnell anwachsen, ist es fast unmöglich geworden, herkömmliche sorgfältige Experimente an lebenden Zellen und Organismen durchzuführen, um Gene vorherzusagen.
  • Früher konnte eine statistische Analyse der homologen Rekombinationsraten mehrerer verschiedener Gene ihre Reihenfolge auf einem bestimmten Chromosom bestimmen, und die Informationen aus vielen solchen Experimenten konnten kombiniert werden, um eine genetische Karte zu erstellen, die die ungefähre Position bekannter Gene relativ zueinander spezifiziert.
  • Die Grenzen der bioinformatischen Forschung machen es heute jedoch zunehmend möglich, die Funktion einer solchen Flut von Genen allein anhand ihrer Sequenz vorherzusagen.

Methoden der Genvorhersage

Im Allgemeinen werden zwei Klassen von Methoden verwendet:

A. Ähnlichkeitsbasierte Suchen

Es ist eine Methode, die auf Sequenzähnlichkeitssuchen basiert.

  • Es ist ein konzeptionell einfacher Ansatz, der darauf basiert, Ähnlichkeiten in Gensequenzen zwischen ESTs (expressed sequence tags), Proteinen oder anderen Genomen mit dem Eingabegenom zu finden.
  • Dieser Ansatz basiert auf der Annahme, dass funktionelle Regionen (Exons) evolutionär stärker konserviert sind als nichtfunktionelle Regionen (intergene oder intronische Regionen).
  • Sobald eine Ähnlichkeit zwischen einer bestimmten genomischen Region und einem EST, einer DNA oder einem Protein besteht, kann die Ähnlichkeitsinformation verwendet werden, um auf die Genstruktur oder Funktion dieser Region zu schließen. 
    • Local Alignment und Global Alignment sind zwei Verfahren, die auf Ähnlichkeitssuchen basieren. Das gebräuchlichste lokale Alignment-Tool ist die BLAST-Programmfamilie, die Sequenzähnlichkeiten zu bekannten Genen, Proteinen oder ESTs erkennt.
    • Zwei weitere Arten von Software, PROCRUSTES und GeneWise, verwenden ein globales Alignment eines homologen Proteins zu translatierten ORFs in einer genomischen Sequenz zur Genvorhersage.
    • In der Software CSTfinder wurde eine neue heuristische Methode implementiert, die auf paarweisen Genomvergleichen basiert.

B. Ab-initio-Vorhersage

Es ist eine Methode, die auf Genstruktur- und Signal-basierten Suchen basiert.

  • Es verwendet die Genstruktur als Vorlage zum Nachweis von Genen
  • Ab-initio-Genvorhersagen beruhen auf zwei Arten von Sequenzinformationen: Signalsensoren und Inhaltssensoren.
  • Signalsensoren beziehen sich auf kurze Sequenzmotive, wie Spleißstellen, Verzweigungspunkte, Polypyrimidin-Trakten, Startcodons und Stopcodons.
  • Auf der anderen Seite beziehen sich Inhaltssensoren auf die Muster der Codonverwendung, die für eine Spezies einzigartig sind, und ermöglichen es, kodierende Sequenzen von den umgebenden nicht-kodierenden Sequenzen durch statistische Detektionsalgorithmen zu unterscheiden. Die Exon-Erkennung muss sich auf die Inhaltssensoren verlassen.
  • Die Suche mit dieser Methode beruht somit auf dem Hauptmerkmal, das in den Genen vorhanden ist.
    • Viele Algorithmen werden zur Modellierung der Genstruktur verwendet, wie zum Beispiel dynamische Programmierung, lineare Diskriminanzanalyse, linguistische Methoden, Hidden-Markov-Modell und neuronale Netze.
    • Basierend auf diesen Modellen wurde eine Vielzahl von Ab-initio-Genvorhersageprogrammen entwickelt. Einige der am häufigsten verwendeten sind GeneID, FGENESH, GeneParser, GlimmerM, GENSCAN usw.

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