Суперкомпьютерный анализ геномных и транскриптомных данных, полученных с помощью технологий высокопроизводительного секвенирования ДНК

Суперкомпьютерный анализ геномных и транскриптомных данных, полученных с помощью технологий высокопроизводительного секвенирования ДНК

Автор: Спицина Анастасия Михайловна, Орлов Юрий Львович, Подколодная Наталья Николаевна, Свичкарев Анатолий Владленович, Дергилев Артур Игоревич, Чен Минг, Кучин Николай Владимирович, Черных Игорь Геннадьевич, Глинский Борис Михайлович

Журнал: Программные системы: теория и приложения @programmnye-sistemy

Рубрика: Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем

Статья в выпуске: 4 (31) т.7, 2016 года.

Бесплатный доступ

Развитие технологий высокопроизводительного секвенирования ДНК привело к появлению нового класса объемных геномных данных и алгоритмов их обработки и анализа. Суперкомпьютерные вычисления являются необходимым инструментом работы с генетическими данными. Представлены задачи геномики и транскриптомики, анализа экспрессии генов в контексте вычислительной сложности. Дан обзор компьютерных подходов и разработанных авторами программ для решения задач, возникающих при аннотации геномных данных и анализе экспрессии генов

ID: 14336096 Короткий адрес: https://sciup.org/14336096

Список литературы Суперкомпьютерный анализ геномных и транскриптомных данных, полученных с помощью технологий высокопроизводительного секвенирования ДНК

  • Ю. Л. Орлов, А. О. Брагин, И. В. Медведева и др. ICGenomics: программный комплекс анализа символьных последовательностей геномики//Вавиловский журнал генетики и селекции, 16:4/1 2012. С. 732-741, URL: http://vavilov.elpub.ru/index.php/jour/article/view/70
  • J. C. Kwasnieski, C. Fiore, H. G. Chaudhari, B. A. Cohen. "High-throughput functional testing of ENCODE segmentation predictions", Genome Res., V. 24. No. 10. 2014. P. 1595-1602, URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25035418
  • F. Ay, T. L. Bailey, W. S. Noble. "Statistical confidence estimation for Hi-C data reveals regulatory chromatin contacts", Genome Res., V. 24. No. 6. 2014. P. 999-1011, URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24501021
  • Ю. Л. Орлов. Компьютерное исследование регуляции транскрипции генов эукариот с помощью данных экспериментов секвенирования и иммунопреципитации хроматина//Вавиловский журнал генетики и селекции, Т. 18, №. 1. 2014. С. 193-206, URL: http://vavilov.elpub.ru/index.php/jour/article/view/240
  • M. J. Fullwood, M. H. Liu, Y. F. Pan et al. "An oestrogen-receptoralphabound human chromatin interactome", Nature, V. 462. No. 7269. 2009. P. 58-64, URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19890323
  • G. Li, X. Ruan, R. K. Auerbach et al. "Extensive promotercentered chromatin interactions provide a topological basis for transcription regulation", Cell, V. 148. No. 1-2. 2012. P. 84-98, URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3339270/
  • Y. Orlov, H. Xu, D. Afonnikov et al. "Computer and Statistical Analysis of Transcription Factor Binding and Chromatin Modifications by ChIP-seq data in Embryonic Stem Cell", J. Integr. Bioinform., V. 9. No. 2. 2012. P. 211, URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22987856
  • О. С. Кожевникова, М. К. Мартыщенко, М. К. Генаев и др. RatDNA: база данных микрочиповых исследований на крысах для генов, ассоциированных с заболеваниями старения//Вавиловский журнал генетики и селекции, 16:4/1 2012. С. 756-765, URL: http://vavilov.elpub.ru/index.php/jour/article/view/72
  • И. В. Медведева, О. В. Вишневский, Н. С. Сафронова и др. Компьютерный анализ данных экспрессии генов в клетках мозга, полученных с помощью микрочипов и высокопроизводительного секвенирования//Вавиловский журнал генетики и селекции, 17:4/1 2013. С. 629-638, URL: http://vavilov.elpub.ru/index.php/jour/article/view/187
  • А. М. Спицина. Компьютерное исследование экспрессии генов человека с использованием базы данных BioGPS микрочипов Affymetrix U133//Студент и научно-технический прогресс, Материалы 52-й международной научной студенческой конференции (11-18 апреля 2014 г., Новосибирск), НГУ, Новосибирск, 2014, URL: http://issc.nsu.ru/wp-content/uploads/2014/11/07Biology.pdf
  • A. Perez-Diez, A. Morgun, N. Shulzhenko. "Microarrays for cancer diagnosis and classification", Adv. Exp. Med. Biol., 593 2013. P. 74-85, URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK6624/
  • C. Wu, C. Orozco, J. Boyer et al. "BioGPS: an extensible and customizable portal for querying and organizing gene annotation resources", Genome Biol., V. 10. No. 11. 2009, pp. R130, URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3091323/
  • Y. L. Orlov, J. Zhou, L. Lipovich et al. "Quality assessment of the Affymetrix U133A&B probesets by target sequence mapping and expression data analysis", Silico Biol., V. 7. No. 3. 2007. P. 241-260, URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18415975
  • Ю. Л. Орлов, В. М. Ефимов, Н. Г. Орлова. Статистические оценки экспрессии мобильных элементов в геноме человека на основе клинических данных экспрессионных микрочипов//Вавиловский журнал генетики и селекции, Т. 15, №. 2. 2011. С. 327-339, URL: http://www.bionet.nsc.ru/vogis/pict_pdf/2011/15_2/12.pdf
  • И. В. Медведева, О. В. Вишневский, Н. С. Сафронова и др. Геномная организация и контекстные характеристики генов с повышенной экспрессией в клетках мозга//XVI Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2014", Сборник научных трудов. Т. 2, НИЯУ МИФИ, М., 2014. С. 32-42.
  • URL: http://anastasiaspitsina.jimdo.com/
  • Д. А. Полунин, И. А. Штайгер, В. М. Ефимов. Разработка программного комплекса JACOBI 4 для многомерного анализа микрочиповых данных//Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии, Т. 12, №. 2. 2014. С. 90-98, URL: http://www.nsu.ru/xmlui/bitstream/handle/nsu/4125/2014_V12_No2_11.pdf
  • URL: http://www.cls.zju.edu.cn/binfo
Еще
Ред. заметка
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp