作者:章张等 来源:《BMC生物信息学》 发布时间:2012-4-25 9:41:33
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研究开发出检测密码子使用偏好新算法

 
近日,中国科学院北京基因组研究所基因组科学与信息重点实验室“百人计划”章张研究员带领其团队,成功设计开发出检测密码子使用偏好(Codon Usage Bias,简称CUB)的新算法:密码子偏差系数模型(Codon Deviation Coefficient,简称CDC)。该研究成果发表在BMC Bioinformatics杂志上。
 
此项工作原创性地将概率论中的交、并、补操作应用到组分分析,用GC含量(S)和嘌呤含量(R)来表示四个核苷酸组分,并在此基础上推导出密码子和氨基酸的组分,从而设计出基于S和R的组分模型,应用该模型考察基因的CUB,进而提出了CDC算法。不同于现有的CAI、ENC等相关算法,CDC通过GC含量和嘌呤含量考虑了不同序列的背景组分特异性,独创性地运用自展重抽样法(Bootstrap Resampling)检测CUB的显著性,且不需要高表达基因作为先验信息。
 
经验证,CDC在模拟数据中优于现有的多个相关算法,在真实数据中CDC与基因表达含量的关联系数(Correlation Coefficient)高于其它算法,并且在大肠杆菌中发现CUB的显著性与基因功能有着紧密联系。
 
该项成果的发布,使科研工作者能更准确快速地分析CUB,进而更深入地研究在自然选择压力下的基因突变、基因表达,蛋白质功能等的进化。(来源:中科院北京基因组研究所)
 
 
 
 
 
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