真核模式生物核小体分布参数模型分析

真核生物核小体空间分布影响着遗传信息的传递,是表观遗传和基因工程的研究基础,对其进行数学建模是研究DNA三维结构与基因调控的基本途径,但空间维度建模素来为科学研究的难题。为比较单细胞与多细胞生物基因转录起始位点周围核小体分布特征,利用高分辨率的酵母和果蝇核小体定位实验数据构建核小体分布模型。在模型构建中综合比较了多项式、傅里叶级数、高斯函数和正弦函数的拟合效果,最终确定以正弦复合函数作为酵母和果蝇的核小体分布模型。在此基础上,对酵母和果蝇核小体分布的周期特征和进化印记进行尺度和频域分析,结果表明酵母和果蝇染色体在组织结构上存在显著差异。研究思路对于利用数学建模与信号处理方法获取基因组结构信息具有重要参考价值。

基于Hi-c数据的酵母染色体三维结构重构

通过染色体交互频率数据(Hi-c)来预测染色体三维空间结构是近年表观遗传研究热点。研究表明染色体三维空间结构在生物基因表达、调控等方面起到重要作用,对其进行三维重构是研究细胞代谢过程的基本途径。针对酵母Hi-c数据在不同染色体所呈现出的统计特征,拟合出每条染色体交互频率数据分布的数学模型,然后利用梯度上升迭代算法预测并重构其三维结构,并给出模型评估指标。实验结果表明,模型具有较高可重复性和预测精确度。

染色体三维结构的预测方法研究

目前基因组学领域中染色体三维结构重建是热点研究问题。已有相关文献表明,基因组的DNA突变、复制、胚胎的发育和转录长链非编码RNA的传播等跟染色质的三维结构有着密切的关联。Hi-C实验提供基因组位点之间的接触频率的全基因组图谱,推测反映其染色体的平均空间组织。文中通过在Hi-C数据基础上对染色体三维结构重建的相关文献进行分析,总结了目前重建染色体三维空间结构的经典算法原理和性能,以期能更深入地研究染色体三维结构重建算法,并系统的掌握三维染色体空间结构预测算法的发展方向。

基于希尔伯特-黄变换的核小体定位特征提取

核小体是染色体折叠的整体结构,它们的空间分布与基因组活动的调节密切相关,是基因工程和表观遗传的重要研究领域。为进一步研究核小体定位特征的物种间差异性,将希尔伯特-黄变换(HHT)引入到酵母和果蝇两个不同物种的定位信号中,从多个角度客观分析核小体定位信号特征在两个物种间的差异性。在此基础上,对酵母和果蝇核小体分布的周期特征和进化印记进行尺度和频域分析,结果表明酵母和果蝇染色体在组织结构上存在显著差异。本文研究思路为准确提取信号瞬时频率提供了前提条件。

基于遗传算法酵母核小体定位性质预测

在DNA序列上,定位模糊的特殊核小体与定位良好的普通核小体同时存在于染色体区域内,但由于二者的化学性质差异不明显,区分较为困难。本文针对实验核小体在真核基因转录起始位点周围的分布规律和保守性建立了一个核小体分布模型,并在前人所做的预测核小体位置的工作基础上,利用遗传算法寻找模型上不同性质核小体的分布中心,构建核小体定位性质判别准则,最终确定了转录起始位点上、下游定位良好和模糊核小体的位置。

染色体三维结构重建方法研究

染色体三维结构重构问题是近年生物领域中基因组学的热点研究问题,是以二维交互频率数据为基础来预测其三维空间结构。最新相关实验表明染色质的三维空间结构对于基因表达、调控等方面都具有重要意义。而Hi-c数据能利用染色质交互信息形成二维接触矩阵重构出染色体三维结构。本综述以染色体三维结构重建方法为研究对象,通过对染色体三维结构重建方法进行比较分析,综述了目前基于Hi-c数据在染色体三维结构重建中的经典方法,系统介绍了染色体三维结构重建技术的发展脉络,以促进染色体三维结构重建的进一步研究。

基于染色体三维结构共调控域基因功的分析

真核生物的染色质在细胞核中高度折叠且有序排列,这种三维结构对基因的转录、调控和表达等细胞进程具有重要的生物学意义。本研究基于酵母染色体三维结构模型,用3σ准则筛选高分辨率Hi-C(highthroughput chromosome conformation capture,Hi-C)数据,对潜在的共调控区域进行搜索定位,并用简单的统计学方法分析了核小体占位率、组蛋白修饰、蛋白质置换水平、基因富集等影响因子在共调控区域TSS附近的分布特征,进而对共调控域基因功能与染色体结构之间的关系进行研究。结果发现,以上影响因子在28个共调控区域中具有相似的分布特征和基因功能信息。由此推测,这些"共性"基因可能协同参与了基因调控,并驱动形成了染色体特定空间折叠结构。

基于Hi-C数据的染色体三维分析计算方法

真核生物的染色质在细胞核中高度折叠且有序排列,这种三维结构对基因转录和DNA复制等细胞功能发挥至关重要。近年来Hi-C数据的涌现,使得研究染色质三维交互作用及其空间结构成为了可能。自2009年Hi-C被开发以来,已经出现了许多用于处理Hi-C数据的生物信息学工具,从原始序列比对到接触矩阵的可视化,均提供了系统的Hi-C数据处理过程或解决某一个特定问题的方法。本研究全面介绍了传统的Hi-C数据处理工作流程,以及近十年来新兴的Hi-C数据处理工具以及其未来发展方向。