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: Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети
Статья в выпуске: 1 (24) т.6, 2015 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.
Базы данных., биоинформатика, микрочипы, регуляция экспрессии генов, секвенирование днк, транскрипция
Короткий адрес: https://sciup.org/14336136
IDR: 14336136 | УДК: 004.031.2
Psta.psiras.ru/
The development of high-performance DNA sequencing technologies has led to the emergence of a new class of bulk genomic data and algorithms for their processing and analysis. Supercomputer computing is a necessary tool for working with genetic data. The problems of genomics and transcriptomics, analysis of gene expression in the context of computational complexity are presented. An overview of computer approaches and programs developed by the authors for solving problems arising in the annotation of genomic data and analysis of gene expression is given.
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. С. 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. С. 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.
- M. J. Fullwood, M. H. Liu, Y. F. Pan et al. An oestrogen-receptoralphabound human chromatin interactome//Nature, V. 462. No. 7269. 2009. С. 58-64, URL http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19890323.
- G. Li, X. Ruan, R. K. Auerbach et al. Extensive promoter-centered chromatin interactions provide a topological basis for transcription regulation//Cell, V. 148. No. 1-2. 2012. С. 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. С. 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, 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. 241-60, 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//Нейроинформатика-2014, Сборник научных трудов. Часть 2, XVI Всероссийская научно-техническая конференция, НИЯУ МИФИ, М., 2014. С. 32-42.
- 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.
