Математическое моделирование и анализ геномных данных

Выполнил: Зайцев Сергей Владиславович

Функциональная аннотация генов является одной из центральных задач биоинформатики в условиях экспоненциального роста геномных данных. Для многих белков из «тёмной материи» генома традиционные методы поиска по гомологии последовательностей неэффективны, особенно для быстро эволюционирующих систем, таких как защитные механизмы бактерий. В этой ситуации перспективной альтернативой становится анализ геномного контекста, основанный на принципе колокализации: функционально связанные гены у прокариот склонны располагаться рядом на хромосоме, чтобы наследоваться единым блоком. 

В данной работе мы исследуем, можно ли точно выявлять функциональные кластеры генов, опираясь исключительно на пространственные характеристики их расположения в геноме и таксономию организма. Для этого мы строим классификатор на основе методов машинного обучения, обучаем его на аннотациях баз данных COG2024 и PADLOC [2] и применяем для уточнения весовой функции в метрике совместной встречаемости Icity. Качество предложенного подхода оценивается путём сравнения с результатами инструмента Spacedust. Ожидаемые результаты могут послужить основой для создания метода широкомасштабной аннотации ранее неизвестных биологических систем.

Презентация (Зайцев) (PDF, 615 Кб)

Итоговая документация