（植物學專業(yè)論文）基于hmm模型的啟動子預測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

蘭州人學頌i 學位論文 摘要 啟動子是基因表達調(diào)控中非常重要的一類順式作用元件 它決定著基因轉(zhuǎn)錄的起始位 置和轉(zhuǎn)錄頻率 因此啟動子的研究對于闡釋基因表達凋控網(wǎng)絡的機制和基因組的功能都具 有非常重要的意義 啟動子的識別作為啟動子研究的首要環(huán)節(jié) 詎同益成為生物學研究的 一個熱點 傳統(tǒng)啟動子識別是通過免疫沉淀 突變分析等生物學實驗來進行的 這些方法 成本高 效率低 極大地限制了啟動子研究的進展 因此利用計算機領域新興的數(shù)據(jù)挖掘 技術并開發(fā)相應的軟件來進行啟動子預測已經(jīng)成為生物信息學的一個重要方向 本文通過 對啟動子的序列特征進行深入分析 利用隱馬爾科夫模型 簡稱為h m m 進行數(shù)學建模 設計并編碼實現(xiàn)了一個基于h m m 的啟動子預測軟件系統(tǒng) 本研究獲得了以下結果 l 設計并實現(xiàn)了一個基于h m m 的啟動子預測系統(tǒng) 包括序列輸入 預處理 模型訓 練 未知序列識別和結果輸出等部分 本系統(tǒng)能深入挖掘出啟動子序列的內(nèi)部統(tǒng)計 學規(guī)律 建立相應的h m m 用于進行啟動子預測 2 用人類啟動子序列和擬南芥啟動子序列對系統(tǒng)進行了驗汪 驗證結果顯示本系統(tǒng)預 測的準確率較高 通用性較廣 對人類啟動子預測的準確率達到8 4 5 擬南芥啟動 子的準確率達到8 3 5 本系統(tǒng)為啟動子的預測提供了一個平臺 極大的提高了啟動子的預測效率 節(jié)約大量 的人力物力 為啟動子的研究提供有力的支持 此外 本系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)方案也可以推 廣為一種通用的序列元件預測系統(tǒng)的解決方案 加速各類元件的預測和分析 最終將加快 整個基岡表達調(diào)控網(wǎng)絡的構建 關鍵字 啟動子預測 隱馬爾科夫模型 h m m j a v a 數(shù)學建模 數(shù)據(jù)庫設計 蘭州人學碩i 學位論文 a b s t r u c t p r o m o t e ri sav e r yi m p o r t a n tr e g u l a re l e m e n ti ng e n ee x p r e s s i o n i td e t e r m i n e st h ep o s i t i o no f t r a n s c r i p t i o n a ls t a r tp o i n ta n dt h ef r e q u e n c yw i t hw h i c ht h eg e n ei st r a n s c r i b e d t h er e c o g n i t i o no f p r o m o t e rw i l lp l a ya ni m p o r t a n tr u l ei nu n d e r s t a n d i n gt h eb i o l o g i c a lm e c h a n i s m a st h ep r i m a r y k e yi nt h ep r o m o t e rr e s e a r c h t h ep r o m o t e rr e c o g n i t i o ni sb e c o m i n gah o t s p o tn o w a d a y s t r a d i t i o n a lm e t h o d sf o rp r o m o t e rr e c o g n i t i o ni sb i o l o g ye x p e r i m e n t s s u c ha s i m m u n o p r e c i p i t a t i o na n dm u t a t i o na n a l y s i s b e c a u s et h e s e sm e t h o d sa r ew i t hh i g hc o s ta n d l o w e f f i c a c y t h e yc r a m p e dt h ed e v e l o p m e n to ft h ep r o m o t e rr e s e a r c h s ou s i n gd a t am i n i n g t e c h n o l o g yt od e v e l o ps o m es o f t w a r ef o rp r o m o t e rr e c o g n i t i o ni sb e c o m i n gav e r yi m p o r t a n t r e s e a r c hd i r e c t i o ni nb i o i n f o r m a t i c s i nt h i sa r t i c l e w ed e s i g n e dap r o m o t e rr e c o g n i t i o ns y s t e m b a s e do nh i d d e nm a r k o vm o d e l s i tc a nf i n ds t a t i s t i c sl a wo u td e e p l yi n s i d et h ep r o m o t e rs e q u e c e s a n du s ei tf o rp r o m o t e rr e c o g n i t i o n t h em a i nw o r ka n dr e s u l t sa r ea sf o l l o w s 1 d e s i g n e dap r o m o t e rr e c o g n i t i o ns y s t e mb a s e do nh i d d e nm a r k o vm o d e l s i n c l u d i n gs e q u e n c e i n p u t m e n t p r e p r o c e s s i n g l e a r n i n g p r o m o t e rp r e d i c t i o na n do u t p u t 2 u s i n gh u m a np r o m o t e r sa n da r a b i d o p s i st h a l i a n ap r o m o t e r s t ot e s t t h er e s u l ts h o w st h es y s t e m s s e n s i t i v i t yf o rh u m a np r o m o t e rp r e d i c t i o ni s8 4 5 a n d8 3 5 f o ra r a b i d o p s i st h a l i a n ap r e d i c t i o n t h es y s t e mi so fg e n e r a l i t ya n dh i g he f f i c i e n c y i tc a ng r e a t l yp r o m o t et h ee f f i c i e n c yo f p r o m o t e rr e c o g n i t i o na n dp r o v i d es t r o n gs u p p o r tf o rp r o m o t e rr e s e a r c h b e s i d e s i to f f e r sc u r r e n t s o l u t i o na n dc a na c c e l e r a t et h ep r o c e s so ft h eo t h e re l e m e n t s r e c o g n i t i o n f i n a l l yi m p r o v et h e c o n s t r u c t i o no fr e g u l a t o r yn e t w o r k s k e yw o r d s p r o m o t e rp r e d i c t i o n h i d d e nm a r k o vm o d e l s h m m j a v a m a t h e m a t i c a lm o d e l i n g d a t a b a s ed e s i g n 蘭州人學顧i 學位論文 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明 本人所呈交的學位論文 是在導師的指導下獨立進行研究所取得的成 果 學位論文中兒引用他人己經(jīng)發(fā)表或未發(fā)表的成果 數(shù)據(jù) 觀點等 均已明確注明出處 除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外 不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果 對本文的研究成果做出重要貢獻的個人和集體 均已在文中以明確方式標明 本聲明的法律責任由本人承擔 論文作者簽名 同期 社 關于學位論文使用授權的聲明 本人在導師指導下所完成的論文及相關的職務作品 知識產(chǎn)權歸屬蘭州 大學 本人完全了解蘭州大學有關保存 使用學位論文的規(guī)定 同意學校保 存或向國家有關部門或機構送交論文的紙質(zhì)版和電子版 允許論文被查閱和 借閱 本人授權蘭州大學可以將本學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)據(jù) 庫進行檢索 可以采用任何復制手段保存和匯編本學位淪文 本人離校后發(fā) 表 使用學位論文或與該論文直接相關的學術論文或成果時 第一署名單位 仍然為蘭州大學 保密論文在解密后應遵守此規(guī)定 論文作者簽名 醢蔓 導師簽名 日期 砷 6 7 蘭州人學碩l 學位論文 1 1 啟動子 1 1 1 啟動子預測的意義 第一章緒論 隨著人類基因組計劃和各種模式生物測序工作的完成 人類積累了大量的生物學數(shù)據(jù) 并且這些數(shù)據(jù)還在以幾何級數(shù)增長 但是數(shù)據(jù)并不是知識 怎么樣對這些數(shù)據(jù)進行分析和 處理 進而從這些看似雜亂無章的數(shù)據(jù)中探索和發(fā)現(xiàn)生命的規(guī)律和真諦 是目前人類所面 臨的巨大挑戰(zhàn) 在測序得到的數(shù)據(jù)中 并非所有都是編碼蛋白質(zhì)的基因 恰恰相反 編碼 區(qū)只占了全部序列的很小一部分 以人類為例 在大約3 0 億對堿基中 只有3 5 是編 碼蛋白質(zhì)的編碼區(qū) 而剩下的9 5 以上是非編碼區(qū) 即所謂的 j u n kd n a 9 他們并不編 碼蛋白質(zhì) 雖然目前對他們的功能還不清楚 但是從生物進化的觀點看 他們必然在遺傳 信息的傳遞和表達中發(fā)揮著不可或缺的作用 現(xiàn)在普遍的認識是 非編碼區(qū)與基因在四維 時空的表達凋控有關 岡此也把這部分非編碼區(qū)序列叫做調(diào)控區(qū) 如果說編碼區(qū)是創(chuàng)建生 命大廈的基石 那么凋控區(qū)就是這座宏偉大廈的設計藍圖 是他們在指揮著這座大廈的構 建 在調(diào)控區(qū)中分布著形形色色的調(diào)控元件 目前已知的有增強子 啟動子 沉默子等 而其中的啟動子 可以況是最重要的一類調(diào)控元件 它控制著基因表達的第一道關卡 基囚的轉(zhuǎn)錄 基因的表達調(diào)控體現(xiàn)在很多層面上 但主要的調(diào)控是轉(zhuǎn)錄水平的調(diào)控 而啟 動子控制基因轉(zhuǎn)錄的起始位置和轉(zhuǎn)錄頻率 所以啟動子可以說足扮演著一個遺傳丌關的角 色 只有它r 丌啟了 遺傳信息彳 能進行表達 因此 對啟動子的研究將對理解整個基因轉(zhuǎn) 錄調(diào)控機制和表達模式進而理解整個調(diào)控網(wǎng)絡起到至關重要的作用 也正是由于啟動子在 調(diào)控中的重要作用 其正同益成為一個研究熱點 啟動子的預測作為對啟動子研究的自訂提 就自然而然成為重中之重了 啟動子對轉(zhuǎn)錄的調(diào)控位于整個基因表達調(diào)控網(wǎng)絡的最上游 它相當于丌關控制著整個 調(diào)控體系的丌啟 因此對啟動子的研究對于在基岡層面 卜研究轉(zhuǎn)錄調(diào)控關系 進而構建表 達調(diào)控網(wǎng)絡有非常重要的作用 而啟動子研究的自訂提就是啟動子的識別 啟動子的預測還 為新的未知基因尤其是真核生物基岡的發(fā)現(xiàn)提供了一條新途徑 因為在真核生物中 編碼 蛋白質(zhì)的基因只占了很小的一部分 它們就像是一個個小島 分布在無垠的序列海洋中 傳統(tǒng)發(fā)現(xiàn)新基岡的方法是找劍首個外顯子 但是首個外顯子往往是很難找的 尤其足當它 蘭州人學碩 i 學位論文 很短或處在未翻譯區(qū)時 通過啟動子預測 我們可以i 口j 接找到首個外顯子的轉(zhuǎn)錄起始位點 這也就意味著找到了基因的一端 所以 找到啟動子就意味著找到基因 啟動子的預測還 為人類從轉(zhuǎn)錄調(diào)控層面攻克各種疑難雜癥提供了新的方法 由于基因的轉(zhuǎn)錄調(diào)控對人類的 健康有著直接影響 人類的很多癌癥 如胃癌 直腸癌等都與基因的不正常表達有關 如 果我們找到了調(diào)節(jié)這些基因進行轉(zhuǎn)錄的啟動子 就可以設法使這些基因的表達變慢 甚至 是完全破壞這些基因 從而從源頭掐斷病源 m c k n i g h ts le ta 1 1 9 8 2 啟動子預測建立的 預測體系也將為別的調(diào)控元件的預測提供參考模型 以便于更好的預測別的調(diào)控元件 1 1 2 啟動子的結構和功能 1 1 2 1 啟動子的結構 1 1 2 1 1 原核啟動子的結構 原核啟動子的核心區(qū)域一般在轉(zhuǎn)錄起始位點上游2 0 0 b p 至下游1 0 0 b p 的范圍內(nèi) 距基 因編碼區(qū)起點2 0 6 0 0 b p 杜耀華等2 0 0 2 原核啟動子最顯著的特征就足在核心區(qū)域存在 小段的保守序列 通過對已知大量的原核生物啟動子序列的分析 人們發(fā)現(xiàn)大多數(shù)原核啟 動子存在著以下幾個保守區(qū)域 轉(zhuǎn)錄起始位點 t t s 一般都是嘌呤堿基 通常是在序列c a t 的中心 p r i b n o w 框 它是一段富含a t 堿基的六聯(lián)體核苷酸序列 它的中心一般位于轉(zhuǎn)錄起始 位點上游1 0 b p 附近 因此也叫做一1 0 區(qū)域 為了方便 人們把轉(zhuǎn)錄起始位點記為1 沿轉(zhuǎn)錄 方向順流而下記為正 逆流而上的啟動子部分均用負值表示 p r i b n o w 框的一致性序列足 t a t a a t 每個位點的保守頻度為瓦 鴿 死 以 4 五 可以看出在p r i b n o w 框中 第6 位t 的 保守性很高 因此這個t 也被叫做保守t 它幾乎存在于目自 發(fā)現(xiàn)的所有原核啟動子中 推測其在結合r n a 聚合酶時起十分重要的作用 p r i b n o w 框是原核啟動子中非常蕈要的一 類元件 r n a 聚合酶在此部位與啟動子進行結合 因此p r i b n o w 框也被稱為結合位點 當 r n a 聚合酶結合到p r i b n o w 框上后 在r n a 聚合酶的誘導下 p r i b n o w 框中d n a 序列首 先在轉(zhuǎn)錄方向上解 1 然后進一步擴大成1 7 個核苷酸長度的泡狀物 即所謂的丌放性起始 子復合物 在泡狀物中 r n a 聚合酶從模板鏈了i 始順流而下轉(zhuǎn)錄r n a 產(chǎn)物 據(jù)推測p r i b n o w 框之所以成為第一個解旋的部位可能與它富含a t 堿基有關 岡為a t 堿基對問只有兩個氫 鍵 作用力較弱 相比有三個氫鍵相互作用的g c 堿基更易于打丌 原核啟動子的另一個保守區(qū)是位于一3 5 b p 附近的序列 稱作s e x t a m a 框 也叫 3 5 區(qū)序 2 蘭州人學碩i 學位論文 列 它的一致性序列為t t g a c a 各堿基出現(xiàn)頻率如下 五 毛g 7 a 6 c 5 4 其中t t g 具 有很高的保守性 s e x t a m a 框是原核生物啟動子的r n a 聚合酶識別位點 r n a 聚合酶全酶 依靠 因子識別s e x t a m a 框并與之結合 因此s e x t a m a 框的核苷酸結構 在很大程度上決定 了啟動子的強度 r n a 聚合酶易識別強的啟動子 p r i b n o w 框和s e x t a m a 框序列幾乎存在于所有已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的原核啟動子中 可見這兩個元 件對原核生物的轉(zhuǎn)錄至關重要 研究發(fā)現(xiàn) p r i b n o w 框和s e x t a m a 框協(xié)同作用 控制著原核 生物轉(zhuǎn)錄的丌始 在這個過程中 r n a 聚合酶通過 因子首先識別s e x t a m a 框 然后與之 結合 隨后再與p r i b n o w 框結合 并在p r i b n o w 框?qū) n a 序列打開 形成丌放性啟動子復 合物 轉(zhuǎn)錄也就開始了 對于r n a 聚合酶的這種先結合s e x t a m a 框 再與p r i b n o w 框結合 的行為 目前存在著兩種說法 一種是滑動假說 即r n a 聚合酶分子沿著模板鏈從s e x t a m a 框滑動到p r i b n o w 框 另一種貝0 認為r n a 聚合酶分子比較長 當它的一端與s e x t a m a 框結 合后 它的分子的某一與p r i b n o w 框序列親和性很高的部位詐好到達p r i b n o w 框 從而與之 結合 后者似乎更為合理 因為已有實驗表明 r n a 的分子很大 它的覆蓋范圍大概為7 0 b p 左右 因此當它一端與s e x t a m a 框結合后 分子的其它部位完全可以到達p r i b n o w 框 這兩 個序列不僅決定在轉(zhuǎn)錄的起始與否 而且對轉(zhuǎn)錄的效率也有很大的影響 這兩個序列還對 啟動子的活性有很重要的影響 目前發(fā)現(xiàn)影響啟動子活性的若干突變體的突變位點都位于 s e x t a m a 框序列中或者p r i b n o w 框序列附近 位于s e x t a m a 框和p r i b n o w 框之間的堿基序列并不特別重要 但是它們之間的距離卻十 分重要 天然啟動子中一般都是1 5 2 0 b p 實驗表明s e x t a m a 框和p r i b n o w 框之間的距離為 1 7 b p 時轉(zhuǎn)錄的效率最高 據(jù)推測 這樣的距離正好有利于r n a 聚合酶與s e x t a m a 框和 p r i b n o w 框的結合 因為這個最佳距離使得各個位點幣好保持在雙螺旋的同一側(cè)從而促使它 們和r n a 聚合酶結合 1 1 2 1 2 真核啟動子的結構 真核生物的啟動子結構相對于原核生物要復雜得多 真核生物中有3 類啟動子 ntt u n g e ta 1 分別與真核生物中三類4 i 同的r n a 聚合酶即r n a 聚合酶i i i i i i 結合 i 類啟動 子比較單一 由上游控制元件 u c e 和核心啟動子兩部分組成 它與r n a 聚合酶i 結合 主要用于調(diào)節(jié)核糖體r n a 5 8 s 1 8 s a n d2 8 sr r n a s 的合成 1 i 類啟動子與r n a 聚合酶i i 結合 主要參與蛋白質(zhì)基因和部分s n r n a 的轉(zhuǎn)錄 由于編碼蛋白質(zhì)的基因各種各樣 因此 參與轉(zhuǎn)錄調(diào)控的相應的啟動子序列也不盡相同 所以i i 類啟動子是最復雜的 i i i 類啟動子 又可以分為三個亞類 第一亞類和第二亞類位于轉(zhuǎn)錄起始位點下游 因此又稱為內(nèi)部啟動 蘭州人學碩i 學位論文 子 它們主要負責調(diào)控5 sr r n a 和t r n a 的轉(zhuǎn)錄 第三亞類啟動子和自i 兩類一樣 是上游啟 動子 主要用于調(diào)控s n r n a 的合成 因為在真核生物中編碼蛋白質(zhì)的基因的轉(zhuǎn)錄主要是i i 類啟動子進行調(diào)控的 所以目前 的啟動子預測主要是i i 類啟動子的預測 i i 類啟動子有由核心啟動子和上游啟動予元件組 成 l 核心啟動子是位于轉(zhuǎn)錄起始位點附近大約1 0 0 b p 的 4 段d n a 序列 是能夠使r n a 聚合酶i i 轉(zhuǎn)錄正常起始的最小d n a 序列 a n d e r sgpe ta 1 1 9 9 9 s m a l este ta 1 2 0 0 3 它由 t a t a 框 起始子 i n r t f i i b 識別元件 b r e 和下游啟動子元件 d p e 四個部分組成 b u t l e rj e fe ta 1 2 0 0 2 s m a l es te ta 1 2 0 0 3 但是這四個部分并不一定同時出現(xiàn)在同一個核 心啟動子中 通過對取自e p d p 6 r i e rr ce ta 1 19 9 7 p i e rr ce ta 1 2 0 0 0 和d b t s s s u z u k i y e ta 1 2 0 0 2 的1 0 0 0 0 條人的啟動子序列進行分析發(fā)現(xiàn) 在這些序列中只有5 0 存在起始子 而在這5 0 的序列中同時存在t a t a 框的只有1 0 左右 分析還發(fā)現(xiàn)下游啟動子元件的存 在并不依賴于t a t a 框和起始子 但是t f i i b 識別元件只存在于t a t a 框缺失的序列中 核 心啟動子單獨起作用時只能確定轉(zhuǎn)錄起始位點和產(chǎn)生基礎水平的轉(zhuǎn)錄 到b r e t a t a b o x ll 毒i n r 囂yl 懦鬻 圖1 1 核心啟動子結構圖 s t e p h e nt s m a l ee ta l2 0 0 3 a t a t a 框 又稱h o g n e s s 框 g o l d b e r g h o g n e s s 框 是最早被發(fā)現(xiàn)的真核生物啟動子 元件 g o l d b e r gm l 1 9 7 9 b r e a t h n a c hr e ta 1 1 9 8 1 最早注意到它是因為它的結構和功能都 和原核啟動子的p r i b n o w 框相似 但是后來的研究表明它和p r i b n o w 框并不是同源的 t a t a 框是一段富含a t 堿基的序列 其堿基一致性序列為t a t a a a a 各位點的保守頻度為 瓦 4 4 a 6 4 4 它通常位于轉(zhuǎn)錄起始位點上游約一3 0 到 5 0 b p 處 t a t a 框存在于大多 數(shù)真核基因中 作為r n a 聚合酶的結合處之一 它起著精確選擇轉(zhuǎn)錄起始位點的作用 也 就是說t a t a 框決定了轉(zhuǎn)錄起始點的選擇 r n a 聚合酶與t a r a 框牢固結合之后爿 能丌始 4 蘭州人學碩 學位論文 轉(zhuǎn)錄 由于r n a 聚合酶的拓撲結構是固定的 其結合位點和催化位點的距離也是固定的 因此其決定了起始點的選擇 除了精確起始轉(zhuǎn)錄之外 t a t a 框還能影響轉(zhuǎn)錄的速率 體外 實驗證明 t a t a 框中任何一個堿基的改變都會顯著降低轉(zhuǎn)錄效率 b r e a t h n a c hre ta 1 1 9 8 1 g r o s s c h e d lre ta 1 1 9 8 0 w a s y l y kbe ta 1 1 9 8 0 g r o s v e l dg ce ta 1 1 9 8 1 h usle ta 1 1 9 8 1 在伴清蛋白基因中 當t a t a 框突變?yōu)閠 a g a 后 轉(zhuǎn)錄效率大大降低 如人類的b 珠蛋白 基因啟動子中t a t a 序列發(fā)生突變 p 珠蛋白產(chǎn)量就會大幅度下降而引起貧血癥 b 起始子 i n r 它是一個與t a t a 框同等重要的核心啟動子元件 統(tǒng)計分析顯示 圍 繞著轉(zhuǎn)錄起始點的具有i n r 活性的序列保守性很低 但是對部分功能性的i n i t i a t o r 元件進行 的突變和計算機分析仍然揭示出規(guī)律性的結果 1 1 1 r 偏好的是一段富含嘧啶的序列一p yp y a 1 n t a p y p y 其中 1 位a 3 位t 或a 以及一1 位的嘧啶對i n i t i a t o r 活性最為關鍵 j a v a h e r y re ta 1 1 9 9 4 1l oke ta 1 1 9 9 6 i n r 在功能上與t a t a 盒類似 它能起始基礎轉(zhuǎn)錄 能介導 上游至少一部分激活因子的調(diào)控作用 并能決定轉(zhuǎn)錄起始點的位置 對海膽組蛋白h 2 a 包 括起始子的部分進行敲除顯示 轉(zhuǎn)錄的效率顯著降低 而且轉(zhuǎn)錄起始位點發(fā)生位移 g r o s s c h e d lre ta 1 1 9 8 0 c t f i i b 識別元件 b r e 它是唯一目前已經(jīng)清楚的除了t f i i d 之外還能被別的轉(zhuǎn)錄因 子識別的核心啟動子元件 它在上游緊挨著t a t a 框 共同的保守序列為 g c g c g a c g c c 其能夠被t f i i b 識別 在真核細胞中調(diào)節(jié)前起始復合物的裝配 d 下游啟動子元件 被認為是核心啟動子的下游模體 是t a t a 缺失的啟動子結合純 t f i i d 所必須的元件 b u t l e rjefe ta 1 2 0 0 2 b u r k etw e ta 1 1 9 9 8 k a d o n a g aj te ta 1 2 0 0 2 它在果蠅和人類啟動子序列中捌有一樣的保守序列 下游啟動子元件通常存在于 t a t a 框缺失的啟動子序列中 和i n r 一起發(fā)揮作用 它的核心區(qū)域一般位于轉(zhuǎn)錄起始位點 上游2 8 到3 2 b p 處 k u t a c h a ke ta 1 2 0 0 0 2 上游啟動子元件 它位于距離核心啟動子上游1 k b p 的近端啟動予區(qū) 這個區(qū)域的 元件對基因轉(zhuǎn)錄水平的調(diào)節(jié)發(fā)揮著很重要的作用 連接體掃描突變實驗顯示 這個區(qū)域的 任何一個調(diào)節(jié)元件的任何一個位點的堿基發(fā)生突變 都會引起轉(zhuǎn)錄水平的顯著改變 c o o p e r sje ta 1 2 0 0 6 這個區(qū)域的元件可以分為兩類 一類是位于 3 5 0 劍 4 0 的元件 包括通常 7 0 b p 附近的c a a t 框和g c 框等 這些元件對啟動子的活性有一個詎向調(diào)節(jié)作用 另一類是位 于 3 5 0 到 1 0 0 0 的元件 這類元件則對基岡的表達起到負凋節(jié)作用 a c a a t 框 也叫做c a t 框或c c a a tb o x 是另一個特征序列 一般位于在5 端轉(zhuǎn)錄 起始點上游約7 5 8 0 個核苷酸的地方 它的一致性序列為g g g t c a a t c t c a a t 框和g c 蘭州人學碩i 學位論義 框 用于和通用轉(zhuǎn)錄因子結合并控制著啟動子轉(zhuǎn)錄的頻率 c a a t 框和g c 框一般位于t a t a 框1 0 0 1 5 0 個堿基處 b g c 框 常位于一些t a t a 框缺失的管家基因的啟動子序列中 管家基因又叫做持家基 因 這些基因的產(chǎn)物是維持細胞的正常結構 運動 以及參與新成代謝等生命活動所必須 的 組蛋白基因 核糖體蛋白基因 線粒體蛋白基因 糖酵解酶基因等都是持家基因 它 的一致性序列為g g g c g g 是s p l 的結合位點 s p l 結合在g c 框上 對轉(zhuǎn)錄的活化具有重要 作用 c c p g 島 上游啟動子元件的另一個顯著特征是c p g 島的存在 c p g 島是一段長度大于 2 0 0 b p 的富含g c 的未甲基化的d n a 序列 在這段序列中 堿基g 乖i c 的含量大于5 0 即 p g p c 0 5 并且c p g 島的頻率大于0 6 l i l j p c p g 0 6 x p g x p c c p g 島存在于4 0 哺乳動 物啟動子中 在人類啟動子中的含量更是高達7 0 1 1 2 2 啟動子的功能 雖然基因的表達調(diào)控有很多層面 例j z l i d n a 水平的調(diào)控 轉(zhuǎn)錄水平的凋控 轉(zhuǎn)錄后調(diào) 控 翻譯水平的調(diào)控 翻譯后水平的調(diào)控 但是轉(zhuǎn)錄調(diào)控被看做是最重要的層面 因為在 任何連鎖反應中 控制和凋節(jié)第一步往往是最有效果的 而啟動子正好控制和調(diào)節(jié)著基因 表達調(diào)控的第一步 即調(diào)控轉(zhuǎn)錄的丌始時間和轉(zhuǎn)錄頻率 因此 啟動子區(qū)和相關的調(diào)節(jié)元 件被看作是基因表達調(diào)控中最重要的一類元件 c o o p e rs je ta 1 2 0 0 6 啟動子是最初結合 r n a 聚合酶的d n a 序列 在很多情況下與轉(zhuǎn)錄起始因子一起結合的 啟動子與聚合酶的復 合體形成之后 結構就發(fā)生改變 使起始過程繼續(xù)進行 啟動子對轉(zhuǎn)錄的調(diào)控可以分為兩 類 一類是非凋節(jié)性模式 負責持續(xù)表達基岡的轉(zhuǎn)錄調(diào)控 另一類是調(diào)節(jié)性模式 在這種 調(diào)控模式中啟動子對轉(zhuǎn)錄的調(diào)控受胞內(nèi)和胞外的信號調(diào)節(jié) 通常r n a 聚合酶i i 不能單獨起 始轉(zhuǎn)錄而需要其它蛋白質(zhì)因子的協(xié)同參與 這能夠防止對細胞具有災難性的無序轉(zhuǎn)錄的發(fā) 生 我們把這種調(diào)控基因轉(zhuǎn)錄的蛋白質(zhì)岡子稱為轉(zhuǎn)錄因子 1 1 2 2 1 轉(zhuǎn)錄因子的概念 通常在轉(zhuǎn)錄過程中 啟動子需要其它輔助蛋白因子的協(xié)助才能與r n a 聚合酶結合 這 種蛋白輔助因子叫轉(zhuǎn)錄因子 轉(zhuǎn)錄因子是一類具有 f 調(diào)控作用的反式作用元件 它們能與 d n a 上特定的序列結合并構成一種構像 從而促進基因的轉(zhuǎn)錄 根據(jù)結合部位的不同 轉(zhuǎn) 錄因子可以分為兩類 結合在t a t a 序列附近的蛋白質(zhì)因子稱為通用轉(zhuǎn)錄因子 以t f i i 表示 有t fi i a t fi i b t fi i d t fl i e t fi i f t fi i h t fi i i 等 結合在上游啟動子元 6 蘭州人學碩i j 學化論文 件上的蛋白質(zhì)因子稱為轉(zhuǎn)錄調(diào)控因子 女i j s p i g a l 4 g c n 4 p h 0 4 等 另外還存在著誘 導型轉(zhuǎn)錄因子 i n d u c i b l ef a c t o r 它的作用與上游因子相同 但它們是受調(diào)控的 其在特定 時間 細胞發(fā)育階段 條件或特定的組織中合成或被活化 因而有調(diào)控基因在不同時間 條件或不同地點表達的作用 1 1 2 2 2 轉(zhuǎn)錄的定義 轉(zhuǎn)錄是基因進行表達的第一步 也是最關鍵的一步 它是指d n a 遺傳信息傳遞到r n a 的過程 在這個過程中 各種r n a 如m r n a 及非編碼的t r n a r r n a 被合成 轉(zhuǎn)錄包括 起始 延長 終止三個階段 在轉(zhuǎn)錄起始階段 r n a 聚合酶的o 因子識別d n a 啟動子的 識別部位 r n a 聚合酶核心酶貝0 結合在啟動子的結合部位 d n a 雙鏈打丌 形成一個大約 1 7 個堿基對長度的轉(zhuǎn)錄泡 r n a 聚合酶隨后進入轉(zhuǎn)入泡 在r n a 聚合酶的催化作用下 n t p 根據(jù)堿基互補原則依次結合在d n a 模板鏈上 在轉(zhuǎn)錄的延長階段 核苷酸之間以3 5 一磷酸二酯鍵相連接沿5 一3 方向進行r n a 的合成反應 隨著反應的進行 由局部打丌 的d n a 雙鏈 r n a 聚合酶及新生成的r n a 局部形成的轉(zhuǎn)錄泡也隨之移動 0 因子從模板 及r n a 聚合酶上脫落下來 于是r n a 聚合酶的核心酶沿著模板向下游移動 脫落下的0 因子可以再次與核心酶結合而循環(huán)使用 在r n a 延長進程中 當r n a 聚合酶行進到d n a 模板的終止信號時 r n a 聚合酶就不再繼續(xù)前進 聚合作用也兇此停止 由于終止信號中 有由g c 富集區(qū)組成的反向重復序列 在轉(zhuǎn)錄生成的m r n a 中有相應的發(fā)卡結構 此發(fā)卡 結構可阻礙r n a 聚合酶的行進 由此而停止了r n a 聚合作用 1 1 2 3 啟動子預測的現(xiàn)狀 1 1 2 3 1 啟動子預測的方法 傳統(tǒng)的測定啟動子的方法是通過生物學實驗 如免疫沉淀 突變分析 印跡技術等來 進行的 這些方法費時費力 隨著高通量實驗的進行 大量的數(shù)據(jù)涌現(xiàn) 傳統(tǒng)實驗的方法 已經(jīng)遠遠不能滿足要求 近幾年出現(xiàn)的芯片技術 雖然能在一定程度上提高效率 但是也 存在著不少局限 例如受隨機因素影響大 可重復性差 費用昂貴等 計算機技術的發(fā)展 使得對啟動子的預測研究進入了一個新的階段 利用計算機已成為目的啟動子預測的主流 手段 a l f r e dqme ta 1 2 0 0 9 這種方法成本低 效率高 并且得到的結果也較為可靠 姚 鳳霞等2 0 0 5 各種各樣的啟動子預測算法也相繼涌現(xiàn) 1 1 2 3 2 啟動子預測的算法 蘭州人學碩i 學位論文 現(xiàn)行的啟動子預測算法都是基于啟動子區(qū)域的序列特征不同于別的功能區(qū)域的序列特 征這一基礎的 可分為三類 w ushe ta 1 2 0 0 7 基于信號的預測方法 基于 c p g 島 的預測方法以及基于內(nèi)容的預測方法 基于信號的預測方法 主要通過嘗試識別啟動子的各類保守序列如原核啟動子的 1 0 區(qū) 序列 3 5 區(qū)序列 真核啟動子的t a t a b o x c a a t b o x 以及啟動子序列中的轉(zhuǎn)錄因子結合 位點等一些啟動子元件來區(qū)分啟動子序列和非啟動子序歹l j l iqz e ta 1 2 0 0 6 例如e p o n i n e d o w nt ae ta 1 2 0 0 2 d r a g o np r o m o t e rf i n d e r b a j i cv be ta 1 2 0 0 3 等都是基于信號的 預測軟件 但是由于目前對啟動子的研究還不是很透徹 積累的數(shù)據(jù)還比較有限 導致很 多含有其他元件的啟動子序列不能被很好的識別出來 另外 由于啟動子保守模式的堿基 序列一般較短 很多保守模式在d n a 序列其他區(qū)域也大量存在 例如被普遍用于作為預測 特征元件t a t a b o x 將t a t a b o x 權矩陣應用于哺乳動物的非啟動子序列結果顯示每1 2 0b p 就預測出一個t a t a b o x p r e s t r i d g edse ta 1 1 9 9 3 這些因素導致了單純使用轉(zhuǎn)錄因子結 合位點序列模式進行啟動子預測存在居高不下的假陽性率 基于 c p g 島 的預測方法的依據(jù)是大部分的哺乳動物基岡的啟動子都和 c p g 島 有關 典型算法有f i r s t e f d a v u l u r irve ta 1 2 0 0 1 等 通過 c p g 島 來尋找肩動子 大約可以找到哺乳動物一半的啟動子 大約7 0 的人類基因啟動子和 c p g 島 有關 如 果單純依靠 c p g 島 來進行預測的話其正確率不會超過7 0 基于內(nèi)容的啟動子預測方法是根據(jù)啟動子序列相對于其它d n a 功能區(qū)域具有不同的堿 基選擇偏好柬區(qū)分啟動子序列和非啟動子序列的 w ushe ta 1 2 0 0 7 雖然d n a 序列都是 由a t g c 四種堿基構成 但是四種堿基在各個功能區(qū)域中的分布并不均勻 即每種 功能區(qū)域存在著各自的內(nèi)部統(tǒng)計學規(guī)律 如單核苷酸或核苷酸聯(lián)體的統(tǒng)計分前i 規(guī)律 基于 內(nèi)容的方法運用各種數(shù)據(jù)挖掘技術 挖掘出啟動子序列內(nèi)部統(tǒng)計學規(guī)律作為判斷啟動子的 依據(jù) 其準確率關鍵在于數(shù)據(jù)挖掘 這種基于內(nèi)容的方法不需要了解轉(zhuǎn)錄的生物學意義 使得不具有生物學背景的研究者也可以進行研究 降低了研究的準入門檻 有助丁二啟動子 預測的快速發(fā)展 這種方法還可以推廣到別的功能區(qū)域的預測 因而具有廣泛的應用自訂途 本系統(tǒng)采用的h m m 的算法就是基于內(nèi)容的算法 蘭州人學顧l 學位論文 1 2 h m m 1 2 1 馬爾可夫模型介紹 1 8 7 0 年 俄國有機化學家v l a d i m i rvm a r k o v n i k o v 第一次提出馬爾可夫模型 馬爾可 夫模型是一個隨機的過程 它的根本特點就是馬爾可夫性也叫無后效性 即一個過程的 將 來 僅依賴 現(xiàn)在 而不依賴 過去 假設x 是一個馬爾可夫過程 x 在時刻t 的狀態(tài)是x t 則x 在時刻t l 的狀念x t 1 只與x 在時刻t 的狀態(tài)是x t 有關 可以表示成x t 1 f x t 馬爾可夫過程中的時間和狀念可以是連續(xù)的 也可以是離散的 我們把時間和狀態(tài)都離散 的馬爾可夫過程就叫做馬爾可夫鏈 馬爾可夫鏈的數(shù)學定義如下 隨機序列x 在任一時刻n 它可以處在狀態(tài)鼠 島 包 且它在m k 時刻所處的狀態(tài)為q 的概率只與它在f f l 時刻的狀態(tài)q 有關 而與m 時 刻以前它所處的狀態(tài)無關 1 2 2 h m m 介紹 1 2 2 1h m m 的定義 馬爾可夫鏈適用于狀態(tài)和事件一一對應的情況 但是現(xiàn)實中的很多問題往往比較復雜 有很多時候觀察到的事件并不是與狀念一一對應的 而是通過一組概率分命對應 這種情 況下 馬爾可夫模型就不適用了 h m m 就這樣應運而生 h m m 是馬爾可夫模型的一種擴 充 最早在1 9 7 0 年左右被提出 b a u ml e1 9 7 2 b a u ml ee ta 1 1 9 6 7 b a u ml ee ta 1 1 9 6 6 b a u ml ee ta 1 1 9 7 0 隱馬爾可夫過程是一個雙重隨機過程 由兩個部分組成 馬爾可夫鏈 和一般隨機過程 其中馬爾可夫鏈用來描述狀念的轉(zhuǎn)移 用轉(zhuǎn)移概率描述 一般隨機過程 用來描述狀態(tài)與觀察序列問的關系 用觀察值概率描述 觀察值序列和狀念序列并不是一 一對應的關系 而是通過一組概率相聯(lián)系 h m m 的強大之處在于在觀察到的事件與內(nèi)在的 狀態(tài)間建立了一種概率模型 使用v e r t b i 算法 能夠根據(jù)一個給定的觀察序列和一個模型 在最佳的意義上確定內(nèi)部狀態(tài)序列 也就是說 根據(jù)可觀察的事件序列 來推測不可觀察 的內(nèi)部狀態(tài)序列 一個h m m 可以表示為一個五元組 n m a b 也可以用簡化了的三元組 b 衛(wèi) 來表示 其中 9 蘭州人學碩i 學位論文 n 表示h m m 的狀態(tài)數(shù)目 s s is 如 為狀態(tài)集合 模型在t 時刻的狀態(tài)記作q 模型 經(jīng)歷的狀態(tài)序列記為q 孫q 2 q m 表示每個狀態(tài)可能的觀察值數(shù)目 假設用v v i 屹 來表示觀察值集合 a 2 2p 吼 2 s jq 2 s 表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣 表示從狀態(tài)s 轉(zhuǎn)移到狀態(tài)0 的 概率 且滿足 o 1 l b 釓 b k p q 咋iq s i 表示觀察值概率矩陣 表示在狀態(tài)s 下出現(xiàn)觀察值k 的 概率 萬 萬f 乃2p g l2 s 初始狀態(tài)分布概率且 7 i 1 m a r k o v 鏈 狀態(tài)序列 隨機過程 觀察值序列 尢 a q 1 q 2 o o o q t b 0 1 0 2 o t 圖1 2h m m 示意圖 1 2 2 2 h m m 的可解決的問題及算法 1 2 2 2 1 h m m 主要用于解決三類問題 1 評估問題 給定觀察序列o q 0 2 0 以及模型入亍卅 b 吧 如何有效地計算出 觀察序列的概率 即求p o l 入 可以把它看作是評估一個模型和給定觀察輸出序列的匹配 程度 由此可以用來在一系列候選對象中選取最佳的匹配 2 解碼問題 給定觀察序列o d i d 2 q 以及模型入亍 a b 吧 確定一個對應的狀 態(tài)序列9 q lg g 使得q 能夠最為合理的解釋觀察序列o 3 學習問題 在模型參數(shù)未知或不確定的情況下 如何根據(jù)觀察序列0 q 0 2 q 求 得模型參數(shù)或調(diào)整模型參數(shù) 使得p o i 入 最大 即試圖優(yōu)化模型的參數(shù)來最佳的描述一個給 定的觀察序列是如何得來的 1 2 2 2 2 h m m 的三個基本算法 針對h m m 的三個基本問題 模型提供了三個算法 分別是前向后向算法 v i t e r b i 算法 和b a u m w e l c h 算法 三個算法的核心思想都是迭代思想 1 0 蘭州人學碩i 學位論文 1 前向后向算法 前向后向算法用于解決h m m 的評估問題 給定觀察序列o a 0 2 0 7 和模型入 亍 a b 吧 計算由模型產(chǎn)生序列0 q d 2 q 的概率p oi 九 即給定模型和觀察序列 如何計算從模型生成觀察序列的概率 這種算法主要由如下兩部分組成 a h i j 向算法 定義前向變量 q f 2p d 1 d 2 0 t q 2 i 旯 2 f 丁 1 1 它的含義是給定模型入亍 a b 吧 在時刻t 狀態(tài)處于j 并且時刻1 2 t 的觀察序列為 o d l q q 的概率 前向算法的步驟為 1 初始化變量 口l f 2 乃6 d 1 l f n 1 2 2 遞歸過程 喇 陛o l t f 小 o t 1 l t t l 1 俐 l ij 1 3 3 終結 p oi 五 l a d o q i 圖1 3 前向變量計算示意圖 b 后向算法 后向算法和前向算法類似 都是采用動態(tài)規(guī)劃的思想 兩個算法的差別只是在于遞歸 的方向不一樣 日訂向算法是從后往前遞歸 而后向算法是從自訂往后遞歸 后向變量的含義 訇 意 示 是 屯 川 博 o o o 兒她 形馕 骺 圖 廠l墨 s o 塒鰳嘶 鋤 編識 咖 o o o 八 乳 眈 彤 跗 蘭州人學碩i 學位論文 是給定模型入 時刻t 處在狀態(tài)s 并且部分觀察序列為d 小d o r 的概率 其定義如 下 f l i p o f ld 2 0 rlq t a 后向算法的步驟為 1 初始化變量 歷 f 1 1 f n 2 遞歸過程 屈 f 口p b j o 1 屈 l r 丁一i t 一2 11 f n 1 3 終結 p ol 兄 屈 f 1 5 1 6 1 7 1 8 前向算法和后向算法又統(tǒng)稱為前向后向算法 他們解決了h m m 的評估問題 雖然用 傳統(tǒng)的定義法即排列組合的方法也可以解決h m m 的評估問題 但是時間復雜度很高 而 前向算法和后向算法大大的降低了時間復雜度 2 v i t e r b i 算法 v i t e r b i 算法主要用于解決解碼問題 它能夠根據(jù)一個給定的觀察序列o q 0 2 q 和一個模型旯 彳 b 萬 在最佳的意義上確定一個內(nèi)部狀態(tài)序列q g q 2 q 定義4 f 為t 時刻沿著一條g f r 徑q q 2 q 且g s i 產(chǎn)生出序列0 q q9o o p 的最 大概率 該算法的計算步驟如下 1 初始化 西 f 7 0 島 d 1 l f n 1 9 識 f o 1 f n 1 1 0 2 遞歸 諺 m a x 巧一l f 2 r 丁 1 1 l1 諺 a r g m a x 4 一l i a 2 t 1 j n 1 1 2 3 終結 p m ax 4 1 13 1 2 蘭州人學碩i 學位論文 g a r g m a x 6 7 叫 1 1 4 4 求狀態(tài)序列 口j 諺 一 也 f 丁一1 t 一2 1 1 1 5 3 b a u m w e l c h 算法 模型訓練算法 b a u m w e l c h 算法是目自仃使用較廣的一種用于h m m 參數(shù)選擇和優(yōu)化的算法 主要通過 迭代的思想進行相關運算 初始時 由用戶根據(jù)先驗知諺 給出各個參數(shù)的估計值 通過不 斷迭代 使參數(shù)逐漸趨于更為合理的較優(yōu)值 這個算法主要解決給定一個觀察序列 o d l 0 2 0 7 和初始模型九 4 鼠 通過計算確定一個模型旯 彳 b 萬 使得觀察序 列o q 0 2 q 產(chǎn)生的概率最大的 u j 題 首先定義所 f 為t 時刻處于 狀態(tài)的概率 缶 f 為給定模型入和觀察序列的條件下 從s 到s 的轉(zhuǎn)移概率 則缶 f 2p q f q r 2 l 0 旯 又根據(jù)前面前向變量q f 1 1 和后向變量屈 f 1 5 的定義 毒 f 可進一步寫成 毒c f 墨魚 三毫鏟 竺2 9 蘭三墨學2l 三 蘭 耄畿 1 初始化 乃 f 2 乃 2 迭代計算 根據(jù)形 f 和毒 f 的定義可以得出 形 瀘 毒 f j i 3 參數(shù)鶯估 1 1 7 1 18 7 i7 l 由于 形 f 表示整個過程中從狀態(tài)i 轉(zhuǎn)出次數(shù)的預期 專 f 表示整個過程中從狀態(tài)s 轉(zhuǎn) t lt l 移到狀態(tài)j 的次數(shù)的預期 所以根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的定義 乃 點 i 1 19 蘭州人學碩 i 學位論文 r i 參 f 二1 7 一l 棚 i 7 門 l 6 七 等l 以 l 1 2 0 1 2 1 4 結束 當il o gp oa 一l o gp ol 九 i