一种基于改进Segal模型的核小体定位方法

核小体预测是目前遗传学研究的重要内容,但现有的预测算法大部分仅依据核小体的统计特性,定位准确性很受局限。另一方面,经研究发现,DNA连接序列作为两个核小体的连接纽带,存在一定的统计特性。基于此事实,本文对Segal模型做了改进,通过核小体和连接序列的二核苷酸位置频率建立了核小体和连接序列两组得分函数,并以其差值作为核小体的定位依据。利用该算法模型对酵母染色体中核小体进行定位预测,发现定位准确性得到明显提高。

基于编码序列、基因间序列和氨基酸序列构建的系统发生关系比较

以7种古菌、46种细菌和10种真核生物的基因组为样本,考虑碱基间的短程关联和长程关联作用,得到编码序列的密码对和基因间序列的三联体对中不同位点的二核苷酸频率,据此构建了基于编码序列和基因间序列的系统发生关系。无论是基于编码序列还是基因间序列对信息进行聚类,古菌或真核均被聚在一支上,表明聚类参数的选择是合适的;与基于氨基酸序列构建的系统发生关系进行两两比较,发现大部分硬壁菌的编码序列与基因间序列之间,以及编码序列与氨基酸序列之间的进化都存在较大差异。通过分析认为,只有综合考虑这三类序列的进化信息,才可能得到更自然的系统发生关系。