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
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.
