Визуализация генов: методы и проблемы - Программирование, компьютеры и кибернетика реферат

Главная

Программирование, компьютеры и кибернетика
Визуализация генов: методы и проблемы

Характеристика программных геномных средств для визуализации, которые облегчают анализирование задач и позволяют исследовать, изучать, толковать и управлять своими данными. Визуализация секвенирования данных. Изучение возможностей геномных браузеров.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Визуализация генов: методы и проблемы
Поскольку наши способности генерирования последовательностей данных продолжают расти, анализ данных, генерирование данных является лимитирующей стадией в области геномики.
Здесь мы предлагаем руководство по визуализации данных, геномные средства, которые облегчают анализирование задач и позволяют исследовать, изучать, толковать и управлять своими данными, а в некоторых случаях выполнять вычисления мгновенно. Мы будем обсуждать графические методы, предназначенные для анализа de novo последовательностей и считывания выравнивания, геномного просмотра в будущем. Изучение геномов в значительной степени позволило говорить о геномике, как о цифровой науки, и сделало возможным с появлением технологии секвенирования, выявлять геномные последовательности для нуклеотидного анализа. Появление обширных данных о геномной последовательности ресурсов открыло новый интерфейс компьютерной науки, которая используется в таких областях как биоинформатика и предоставляет возможности решения биологических задач с помощью вычислений. Последние инновации в области технологии секвенирования обеспечивают беспрецедентную способность для генерации данных. Сейчас более чем когда-либо нам необходимы интуитивные и оперативные данные исследований для анализа.
Хотя множество геномных анализов для данных задач могут быть выполнены с помощью автоматических процессов, но некоторые действия еще по-прежнему требуют человеческих суждений и часто с ограниченной скоростью. Визуализация может усилить наши способности рассуждать о сложности данных, тем самым повышая эффективность ручного анализа.
В некоторых случаях, соответствующее изображение дает очевидное решение.
Учитывая важность человеческих интерпретаций в особенности на ранних этапах гипотезы поколений биологических исследований, визуальные средства могут также стать ценным дополнением к автоматизированным вычислительным методам и позволяют получать нам научное понимание о крупных геномных наборах данных. Визуальные и автоматизированные подходы являются особенно мощным средством, когда используются в сочетании, например, пользователь может легко контролировать и проводить расчеты по этим данным, многократно их, уточняя и анализируя.
Одна из проблем при разработки визуальных средств состоит в принятии решения графического представления по существу, т.е. как данные кодируются по цветам, форме или преобразованы на различных уровнях. Выбор представления может либо помогать, либо мешать возможностям для пользователей к интерпретации данных и в идеале должен быть разработан так, чтобы облегчить анализ задачи. Например, перестройку генома можно более легко представить как дуги на кругу, чем на линии. Геномные данные, взятые, с различных источников при использовании различных методов сопровождаются экспериментальными погрешностями. Важно, что визуально представлены и зафиксированы эти технические неопределенности и любые несоответствия.
Существует также значительное биологическое различие между индивидуумами, которые необходимо отличать от технических изменений описанных выше. К дополнению к задачам выбора соответствующего визуального представления, некоторые виды первичных данных не представлены из-за чрезмерных требований хранения в сети и позволяют в режиме реального времени взаимодействовать с большими наборами данных, которые являются нетривиальными.
Этот обзор приводит примеры трех основных пользовательских задач:1)анализ последовательности данных, как в контексте сборки заново и рессеквенирование экспериментов; 2)просмотр аннотаций и сопоставление экспериментальных данных со ссылкой геномов, и наконец, 3)сравнения последовательностей из разных организмов или отдельных индивидуумов.
Методы визуализации в этих областях находятся на разных стадиях развития, и мы будем обсуждать их преимущества и недостатки. Одним из важных моментов является то, что область геномики быстро развивается. Хотя мы пытались обеспечить руководство по методам в этой области, но вполне вероятно, что новые инструменты и форматы данных появятся, в самом ближайшем будущем и мы обсудим некоторые из соответствующих проблем. Мы призываем читателей, принять во внимание ресурсы онлайн, такие как SEQanswer , где описаны наиболее современные средства развития.
Интерпретация первичных данных из машинного секвенирования начинается с автоматизированной обработки данных. База вызова и качество расчетов следует в случае последовательной сборки геномов или считывания регулировки по ссылке в случае рессеквенирования. Последние инновации в технологии секвенирования сопровождались ростом новой сборки и согласованию программ, чтобы справится с более короткими длинами считывания и большим числом операций считывания (для обзоров см.раб.1,2), но стандартов не было достигнуто. Для некоторых задач анализ визуальной проверки ценен в толковании и проверке автоматизированных мероприятий, им можно управлять с помощью как биологического, так и алгоритмического пути.
Например, выявление автоматизированного однонуклеотидного полиморфизма на основе данных секвенирования остается незавершенным, и визуальный осмотр используется до сих пор для оценки отдельных случаев и для биологических результатов и технических наблюдений, которые могут быть использованы для улучшения прогнозирования алгоритма. В этом разделе говорится о сообщениях, которые освещают графические средства для анализа последовательности.
Анализ узлов и считывания выравнивания часто предусматривает анализ последовательности собственно считывания, а все средства, перечисленные в таблице 1, обеспечивают осмотр унифицированных считываний основ. Считывание последовательности, как правило, предоставлено в виде строки, происходит горизонтально слева направо и укладывается вертикально. В случае ассемблирования, пользователь может сканировать считыванием из стека соответствующего столбца.
Основное свойство часто идентифицируется с градацией серого и основывается на противоречии с согласованием, придающим особое значение цветам. Некоторые инструменты минимизировали визуальные помехи, в стеке считывания выделяя только противоречия и скрывая все последовательные пары оснований (например, программа интегративной геномики, Национальный центр биотехнологической информации, просмотр программы архива ассамблеи, выравнивание текста в программе просмотра SAM tools). Большинство средств, построенных до появления следующего поколения последовательности, продолжают оказывать поддержку визуализации основных первичных данных для Сэнгер считывания отдельных следов просмотра. Например, в популярной программе Consed «след» окна может быть запущен из «соответствующего окна» и движение курсора синхронизируется. Этот режим позволяет пользователю проверять позиции конфликтующих баз и выявляет источник неопределенности в рамках первичных следов напрямую.
В значительной степени NGS данные изменились настолько, что пользователь сможет оценить неопределенность основных консенсусов. Например, Consed позволяет пользователю проверять недоработанную Рош 454 последовательности данных, а в случае Illumina и Applied Biosystems обеспечивает надежность информации, в случае если нет недоработанных следов считывания, а есть только данные в виде изображения (Подробная информация об этих технологиях секвенирования рассматривается в другом месте). Consed и аналогичные программы не отображают первичные изображения данных, в частности потому, что их большие размеры делают их слишком дорогими для того, чтобы хранить их в сети, а также медленно отображаются на экране
Однако высокая скорость считывания, граничащая с генерированием NGS часто, облегчает, возможность пристально изучать какое-либо считывание. Пользователь может обнаруживать или вычислять одно подозрительное основание на протяжении одного считывания , сравнивать с соответствующим основанием в других считываниях выравнивания размещенных в других местах.
Устройство вывода автоматического секвенирования собирает незавершенные программы и повторяет место считывания, считывая на расстоянии.
Следующий шаг «завершения» включает в себя исключение пробелов, исправление неправильно собранных и возможность исправления ошибок согласованных основных компонентов. Специализированная обработка программного обеспечения упрощает этот процесс за счет автоматизации и позволяет пользователю выполнять вышеперечисленные задачи. В некоторых случаях автоматической обработки достаточно, например, в исполнении Autofinish, так как эта программа, рассматривает выход собраний программ и предлагает введение лабораторных данных (например, специфических праймеров для ПЦР).
Тем не менее, в других ситуациях ручной проверки и редактирования необходимо к дополнению по автоматизации пробелов Consed и коммерчески доступных Sequencher (ген кодирующая корпорация) и Lasergene (DNASTAR) широко использовать обрабатывающие программы, которые предоставляют богатые функциональные возможности редактирования и отслеживания истории и позволяют пользователю отдельно, вручную присоединяться к соседнему, что отличает их от статистического выравнивания программ просмотра, которые нельзя редактировать (таблица 1).
В большинстве последовательностей протоколов диапазон размеров фрагментов генома неизвестно. Последовательность считывания, получена из разных концов одного и того же источника геномного фрагмента («математической пары»), поэтому предполагаем интервал («вставить размер») и полагаем ориентацию (1 верхняя нить считывания и одна нижняя нить считывания). Одна из пар, которая нарушают эти пространственные ограничения, может быть использована для выявления несобранных, а одна из последовательных пар может быть использована для их присоединения.
Consed собрание программ просмотра «изображает одну из пары как цветные линии, охватывающие соседние, изображая последние горизонтально ориентированными блоками. Этот дисплей визуально разделяет «последовательные» пары (те, которые предполагаемого размера и ориентации) путем построения их выше или ниже наборов генов считывания, которые связаны друг с другом перекрыванием их последовательностей, что позволяет выявить неправильную сборку (рисунок1а). Одно из преимуществ этого метода, является то, что он позволяет вести интерактивную фильтрацию отображаемых данных (наборов генов считывания, аналогичных последовательностей и т.д.). Несмотря на это у фильтрации есть одно ограничение, это то, что изображение может быстро портится, так как число пар увеличивается.
Например, в Consed иногда желательно отключать изображения всех согласованных пар внутреннего набора генов считывания, так как их количество перегружает изображение.
В дополнении к одной из пар последовательности сходство может быть использовано для выявления всевозможных генов считывания и для проверки выхода «окно сравнения наборов генов считывания». Аналогичные функции существуют и в других обрабатывающих программах обеспечения, например Gap4 присоединенный редактор наборов генов считывания. Эти предоставленные последовательности дополняющие обзор показывают, как Gap4 использует точечные графики, изображающие каждую из осей, которые указывают на позиции вдоль длины наборов генов считывания, и разделяет точки в местах совместимости выше границ подобной последовательности.
Пользователь может интерактивно исследовать последовательность взаимосвязи между различными наборами генов считывания и просматривать результаты поисковых операций, таких как «найти, повтор». Собрание изображений Consed может отображать выход утилита сравнения называемого «пара крестов», используя для этого связывание областей с подобной последовательностью между пользователем наборов генов считывания
Различные цвета означают такие функции как направление повторяющиеся из интернированных повторов. Одним из преимуществ просмотра сходства последовательностей в сборке изображения является возможность интегрирования считывания участков, которые могут выявлять неожиданно высокие регионы действия и часто указывают на аналогичные последовательности, которые были ошибочно разрушены и собраны в одну. Пользователь может выбрать для изучения последовательности сходства на основном уровне, и снова нажимая, изучает, то, что лежит в основе сообщения. Существуют также автономные инструменты функций, относящиеся например к Miropeats, широко используемые для ранних геномных проектов секвенирования.
UNIXC - оболочки, которые генерируют статистические картинки с использованием дуговых изображений для обозначения различных повторов.
Следующее поколение средств изображения последовательностей
Индивидуальное секвенирование геномов стало возможным и положило начало геномному проекту 1,000.Эти данные дают беспрецедентную возможность для характеристики видов человеческих генотипов, а также дают новое поколение вычислительных методов с появлением результата вычисления.
В некоторых случаях визуальная инспекция может способствовать оценки и интерпретации считывания согласованных методов и генетической изменчивости обнаружения вывода данных.
Ассемблирование изображает средства обладающими необходимыми функциями, но построенными по данным Сэнгер и первоначально существенно лучше считывающим обьем технологий NGS. Некоторые из этих средств в настоящее время модернизированы, для решения более сложных наборов данных существует Consed и обновленная Gap5, также разработана новая волна инструментов с учетом целей.
Например, Eagle View, Map View, IGV (таблица 1). В отличие от программного обеспечения эти средства, в первую очередь данные программ просмотра не предоставляют функции редактирования. Из-за их акцента на просмотре многие программы обеспечивают более гибкие возможности, а масштабирование позволяет пользователю свободно уменьшать изображение. Имеющаяся в продаже КГО геномика Workbench является особенно удобной для пользователя и включает в себя собственно считывание согласованных программ, которые могут быть запущены через GUL.
В контексте рессеквенции одна из пар дает ценную информацию о структурных изменениях, таких как вставка, удаление и инверсии. Как уже говорилось, в предыдущем разделе одна из пар может, указывать на неправильную сборку и пользователи могут выполнять обнаружение изменений по проекту ассемблирования и осведомлять об этих проблемах.
LookSeq и Gap5 используют вертикальную ось вращения и указывают размер вставки. Это разделяет одну из пар несовместимости на отдельные участки и визуально отделяет большие размеры вставок, которые предполагают включение результатов. При анализе структурных изменений, важно рассматривать аннотацию генов, например, приводят ли изменения к синонимам или нонсенсам в аминокислотах.
По этой причине некоторые из визуализирующих средств и некоторые законченные программы обеспечения помогают пояснением процессов на дисплее.
Consed служит примером на дисплее согласованной трансляции аминокислот во всех шести считываниях фреймах и позволяет пользователю аннотировать генотипы, повторы и определять гены.
Проблемы NGS и большой объем данных, создают вычислительные и представительные проблемы. Новые форматы файлов на пример выравнивание последовательности (карты SAM) форматы, принятые в 1,000 Геномном проекте, а также компактные форматы выравнивания. CALF обеспечивает компактное хранение данных считывания выравниваний.
Предындексанция, например файлов ВАМ (спутник бинарное представление SAM) - все шире используется для достижения быстрого поиска, случайно согласованных данных и уменьшает требования к памяти интерактивных выравниваний. Например, большинство считываний выравнивания изображений представляет считывание всех доступных файлов с использованием сортировки или колоризации в качестве руководства пользователя.
Тем не менее, это представление разрушается, когда происходит сотни и тысячи считываний карт в одном месте.
Пользователи нуждаются в суммарных методах, которые считывают базы и особенность выравнивания, для того, чтобы получить общий обзор, а также интерактивный доступ к основным востребуемым данным.
Кроме того, современное собрание NGS программ на основе графиков де Брейна производит связывание наборов генов считывания информации, которое может стать комплексом. Ассемблирование графических изображений в том и числе интерактивных изображений появляется для тог, чтобы обеспечить более высокий уровень визуализации собранной структуры.
Часть возможностей ассемблирования обрабатывающих программ обеспечения позволяет мгновенную интеграцию и анализ операций с визуализацией поиска. Последовательность поиска в результате динамической визуализации выравнивания представляет единственный подобный пример. Кроме того, эффективность работы пользователя может быть значительно улучшена путем предоставления рекомендаций, где искать. Например, пользователь может перейти к следующей области «низкого качества согласованности», используя навигационное меню Consed вместо того, чтобы вручную определять расположение. Достижения такого рода интеграции между визуальным и компьютерным анализом будет иметь важное значение в растущей потребности анализа данных.
Конечным продуктом секвенирования генома, сборки и обработки циклов являются высокосмежные последовательности, в котором большинство наборов генов имеют длины, что на порядок больше, чем при считывании. Как может исследователь управлять этой последовательностью и обнаруживать интересующие в ней области.
Последовательность содержит справочную систему координат и природную платформу, на которой собираются научные аннотации и геном отображается набором данных из различных источников.
Геномы браузеров были изначально разработаны для отображения данных на ранних собраниях проектов, таких как Элеганс геном и позднее на других модельных организмах (например, в Университете Калифорнийском Санта Круз, UCSC геномный браузер, Ассамблеи геномного браузера и NCBI карт изображений). Эти браузеры имеют много функций и их основные различия были рассмотрены в другом месте. Сегодня браузеры стали стандартными инструментами для изучения геномов, облегчают анализ геномной информации и обеспечивают общую платформу для исследований, обеспечивают хранение и публикацию научных открытий (таблица 2).
В общем, геномные браузеры отображают данные и биологические аннотации из многих источников, в их геномном контексте, в рамках графического интерфейса. Эти инструменты поддерживают различные типы данных, включая экспрессию генов, вариации генотипов, межвидовые сравнения и многое другое.
Аннотации функционально важных областей, таких как расположение генов, в регионах с транскрипционной активностью и регуляторных элементов, либо вытекают из экспериментальных результатов (например, интерпретация последовательностей) Java Script или моделирование (например, прогнозирование генной модели). И данные и аннотации организованы из « треков», которые могут быть предварительно загружены в геном браузера или загружены по требованию.
Исследователи часто хотят изучать особенности регионов, которые их интересуют, а все нынешние браузеры геномов позволяют пользователю выбирать конкретные места для показа генома.
Большинство инструментов обеспечивают возможность для поиска последовательностей и для конкретной геномной аннотации, (такой как генные имена), которые находятся в основе базы данных.
Многие геномные браузеры также позволяют осуществлять сложные запросы данных и выбирать инструменты для доступа к аннотациям списка для конкретной области или целого генома. Например, Galaxy, услуга, специально предназначенная для взаимодействия с геномом браузера и облегчения обработки данных и анализа. Долей достоинства геномных браузеров, является то, что они являются настраиваемыми. Например, пользователь может принять решения о резолюции, на которой информация отображается (например, окна из нескольких сотен пар оснований по сравнению с десятками тысяч) и масштабирования и паномирование по своему желанию. Данные методы можно свободно расположить в определенном порядке и организовывать, чтобы облегчить их сопоставление.
В большинстве случаев, пользователи также могут выбирать между странами и настраивать несколько режимов отображения, чтобы изучить тот же исход данных. Например, неизменность важных данных, таких как отображения, в виде карты или гистограммы, которые могут быть загружены как модель (образец). Популярность браузера УСК генома вытекает из его гибкости в отображении представленных пользователями данных и его быстром времени отклика. Тем не менее, отображение требует действий и сравнительной оценки пользователя. Например, должен интерпретировать колоколизацию гистона Н3 ацетилирования (Н3ас) с Usf1 связыванием транскрипционных факторов, как и биологически значимых, так и экспериментальных артефактов.
Новые и более высокие пропускные способности геномных технологий, в том числе NGS, позволили исследователям создавать беспрецедентный объем данных.
Международный консорциум - например, энциклопедия ДНК элементов (кодирование), программа 37, программа 38, Атлас раковых генов, 1000 Генная и постгенная путевая проектная карта, каждая будет создавать тысячи наборов геномных данных.
Даже сравнительно небольшая группа исследователей, теперь имеют возможность получить большие объемы данных генома в течение короткого периода времени. Появляется новое поколение геномных браузеров и соответствующих баз данных способное эффективно управлять и распространять этот объем данных. Традиционные веб браузеры используют централизованную модель генома, согласно которой данные и связь находятся на стороне сервера. Информационные потоки идут от провайдера в геном серверного браузера, что обеспечивает необходимое изображение и передает его конечному пользователю.
Когда размер данных возрастает до критической точки, существенными трудностями стают затраты сервера и подключение к интернету и это в конечном счете нарушает беспрепятственный геномный просмотр.
Децентрализация данных, связи или сочетание их может облегчить такую нагрузку на сервер. Например, JBrowse использует асинхронный Java Script и XML (AJAX) для распределения работы между сервером и клиентом, и несет значительно меньшие потери сервера, а также заменяет традиционные статистические нагрузки изображений с беспрепятственным анимированием геномной навигации и выборов методов. Annoj40 (аннотация с Java Script) предоставляется аналогичной беспрепятственной Web 2.0 навигацией, однако со стороны клиента она выполняет оказание услуги «холст» MTML элементов, которые поддерживают только некоторые веб браузер. Некоторые другие приложения используют технологии, в поддержку Google Maps API, которые передают время отклика на сторону сервера и создают эффект разрушения равномерности когда навигация локализирована внутри генома.
Другие подходы использования UCSC геномного браузера ухудшают усовершенствования привычных функциональных подходов по отношению к развивающимся Big Bed и Big Wig с их возможностями располагать очень большой объем данных (сотни мегабайтов до гигабайтов информации).
Такие большие объемы данных форматируются и хранятся локально на компьютере клиента. Вместо того, чтобы хранить весь набор данных в базе браузера, браузер получает лишь приблизительную часть данных необходимую для расположения хромосом в гене. Помимо повышения эффективности локально хранимых данных также имеется явное преимущество, связанное с мерой необходимости для защиты личных данных, таких как отдельные человеческие сферы деятельности.
Токийский университет генома браузера UTGB, специально предназначен для просмотра локально хранимых данных индивидуальным образом.
Есть также несколько автономных инструментов в частности два Java - основные пакеты, Aff ymetrix Комплексный геномный браузер (IGB, сообщает ig-bee) и Интерактивное геномное изображение (IGV), разработанное в институте Брода.
К дополнению к экспериментальным данным, связанных с геномной последовательностью, другие типы данных, такие как клиническая информация, связанная с образцами, зачастую имеет решающее значение в интерпретации данных геномов. Некоторые недавно разработанные геномные браузеры, предназначенные для обеспечения платформы для интеграции больших объемов данных геномов, в особенности раковой геномной информации. Они включены в YCSC, Раковый геномный браузер,IGV и молекулярный анализ рака, разработанный в Портале амер. Национального Института рака. Основным нововведением этих новых инструментов является одновременное отображение данных генов и клинической информации.
Эти браузеры отображают расположение целого генома, изображая экспериментальное измерение для отдельных образцов и наборов образцов в виде горячих карт.
Клинические признаки показуют целую геномную информацию в отдельной тепловой карте.
Следовательно, появляется возможность взаимодействовать с браузером, располагать в определенном порядке, фильтровать агрегаты и отображения данных в соответствии с клиническими признаками, аннотировать биологическим путем или редактировать пользователем коллекцию генов.
Статистический анализ может быть применен к определенным наборам данных и графикам в браузере.
УСК геномный браузер рака использует изображения тепловых карт, на которых х-оси координат и геномные оси у необходимы для стека больших геномов, где каждая строка предоставляет данные образца. Этот дисплей позволяет легко определять закономерности всей выборки. Например, пользователь может точно определить , где область хромосомы по местоположению PTEN, удаляя их периодически, по имеющимся в наличии образцам опухолей головного мозга. Ниже тепловые карты генома можно просмотреть суммарно и те данные, где очевидно есть характерные изменения количества видимых копий.
Клинические тепловые карты позволяют исследователям визуально изучить взаимосвязь между геномным измерением и отдельными клиническими признаками, имеющимися в распоряжении пользователей на основе их уровня доступа к данным. Перестройка вертикальной (клинической пробы) необходима как в клинических так и в геномных тепловых картах, и может быть выполнена одновременной сортировкой на основе численно закодированных клинических функций или совокупности признаков.
Например, когда глиобластомные данные отсортированы на опухоли сравнения, то существует очевидная разница между генами, содержащими эти два типа образца и «нормальными образцами», отображающими какое-либо крупное нарушение, которое характеризуется большим количеством копий опухолей.
Ограничение визуализации последовательности данных в основе координат взаимодействие между двумя местоположениями генома. Кроме того, глобластные тенденции в геномах лучше оценивать в контексте возможностей, которых нет на геномной карте.
Одним из последних примеров является УСКА Геномный браузер рака, в котором геномные данные отображаются в контексте биологического направления.
Организовуются размещение данных в наборе генов в соответствии с индивидуальными направлениями в отличии от местоположения хромосом, пользователи могут получать более надежную и биологически значимую информацию о геномных данных через гены, которые могут действовать согласованно.
Андерс и его коллеги обеспечили другой подход, в котором геномные данные организованы по кривой Гильберта, что обеспечивает глобальный обзор. В будущем, существует огромный потенциал в освоении новых способов лучшего ориентирования геномных пейзажей.
Некоторые ключевые проблемы в области генного анализа данных, появились в последние годы, в том числе и вопросы: объемы данных, тип данных и представления данных. Несколько новых геномных браузеров, которые были, упомянуты выше, решают некоторые из этих вопросов, однако согласованности пока недостигнуто. Кроме того, важно то, что новые геномные браузеры построены с помощью успешных инструментов, включая легкий доступ кросс платформенных данных и отображения настройки и возможности выполнять мгновенные вычисления и визуализацию.
Геномные Браузеры начинают взаимодействовать с конфиденциальной информацией, так как общество осознает проблемы защиты данных. Личная информация, закодированная в геномном ДНК, клинические параметры, а также другая информация личного характера требует тщательной защиты.
Геномным обозревателем могут воспользоваться многие системы безопасности, разработанные для электронной информации с целью обеспечения доступа только для авторизованных исследователей.
Кроме того, эти средства способны максимизировать служебные программы, обеспечивая конфиденциальность данных, представляя в их анонимной форме, например, в виде совокупности или суммарности, не допуская при этом извлечения личной информации от таких агрегатов.
Последнее наличие большого числа полностью секвенированных геномов их ассамблея стимулировала активные исследования в области сравнительной геномики. Это включает разработку алгоритмов и средств для парного и множественного выравнивания очень длинных геномных промежутков и полных геномов. Среди целей этой работы были выявлены такие функциональные элементы, 1)такие как экзоны или усиливающие агенты 2)исследование крупномасштабных перестроек и эволюции индивидуальных геномов и их ссылок в ходе ассемблирования и завершения. Визуализация согласованных данных является критически важной для каждой из этих целей, но является сложной задачей из-за графических трудностей выявления взаимосвязи интересующих хромосом в разных геномах на многократно повторяющихся шкалах. В этом разделе мы рассмотрим различные методы, которые будут разработаны для того, чтобы помочь исследователям в направлении последовательностей между двумя и более геномами.
Расчет геномного выравнивания и синтении
Существуют различные методы для парных и множественных генных выравниваний, например, BLASTZ50, MULTIZ51,Shuffle - LAGAN52 «Меркатор» и MAID53, Mauve и несколько симметричных выравниваний. Все эти методы обьеденены общим принципом нахождением наиболее близких геномных интервалов (якорей), расширение этих регионов, цепочек группировок, которые граничат между собой и анализ реконструкций.
После выравнивания следующий шаг заключается в том, чтобы найти сохраненные сигналы, которые могут указывать на потенциально функциональные области. Методы
Визуализация генов: методы и проблемы реферат. Программирование, компьютеры и кибернетика.
Контрольная работа по теме Понятие личности преступника
Контрольная работа по теме Аспекты безвредности пищевых продуктов
Реферат по теме История становления парламента в России
Сочинение На Тему Счастье 9 3
Курсовая работа по теме Анализ положения чипсов "Русская картошка" на рынке города Ижевска
ЗНО украинский язык и литература 2009 с ответами
Дипломная работа по теме Исследование и синтез механизмов технологического оборудования машиностроения
Сочинение Как Я Провел Лето 10 Класс
Реферат На Тему Праксиология: Практика Создания Новых Теорий
Курсовая работа по теме Аналіз методик та програмних засобів оцінки стану безпеки Web-сторінки
Произведения По Темам Итогового Сочинения
Реферат: ABC-метод, его характеристика
Реферат по теме Характеристика первобытного охотничьего хозяйства
Время Перемен Темы Сочинений Произведения
Реферат: Michelangelo 2
Отчет по практике по теме Организация деятельности торгового предприятия 'Incity'
Административные правонарушения и административные наказания
Лучший Ученик Сочинение
Реферат по теме Мифологические мотивы в повести А. и Б. Стругацких Понедельник начинается в субботу
Реферат На Тему Мифологические Образы В "Слове О Полку Игореве"
Развитие гражданского и уголовного права во Франции 19 века - Государство и право контрольная работа
Александр Иванович Куприн - Литература презентация
Организация управления государственной собственностью в Российской Федерации - Государство и право контрольная работа