基于保守序列挖掘的乙型肝炎病毒进化研究

乙型肝炎是一种十分严重的全球性传染疾病,乙型肝炎病毒(Hepatitis B virus,HBV)是导致乙型肝炎的直接原因。而HBV突变是乙肝病毒进化过程中的一个重要部分,近几年,国内外针对HBV突变进行了广泛研究。但是,对乙肝病毒序列中保守序列的研究为仍处于起步阶段。本文首先采用MEME(Multiple EM for motif elicitation)算法挖掘HBV基序(生物序列中的保守序列片段,即Motif),并提出了一种新的度量标准保守指数(Conserved index,CI),然后对HBV序列进行系统发育分析,最后对构建的系统发育树进行可靠性评价。结果表明,新的度量标准CI可以有效地利用MEME方法挖掘出多个保守序列,进行HBV序列的系统发育树构建,进而分析HBV序列之间的进化关系,并可以找出样本可能的祖先序列。本文的实验方法对HBV大数据集分析方法的研究有积极地启示作用。

磷酸化基序精确置换检验p-value的计算方法

蛋白质磷酸化基序指的是位于磷酸化位点周围具有位置特殊性的氨基酸序列.磷酸化基序挖掘是生物信息学中的一个重要问题.针对该问题,已经提出了一些有效的挖掘方法.但是,这些方法所挖掘到的磷酸化基序中会存在很多的假阳性结果.采用这些假阳性结果做进一步研究会导致严重的误导.通常,可以采用统计显著性检验来过滤掉这些无意义的磷酸化基序.置换检验是统计显著性检验中一种常用的方法,但该方法存在3个明显的缺点,这些缺点降低了置换检验的实用性.本文分析导致置换检验3个缺点的原因,提出了一个叫做EPPM的算法来计算所有被检验的磷酸化基序的精确置换检验p-value.实验证明,EPPM算法能够成功消除掉置换检验中的3个缺点,并且在几个性能评估指标上要胜过非精确置换检验算法.据作者所知,这是目前唯一能计算精确置换检验p-value进行磷酸化基序结果评估的研究工作.