【摘 要】
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真核生物中,多聚腺苷化（poly（A）,polyadenylation）是基因表达的重要过程,也是形成成熟mRNA的关键步骤。Poly（A）位点标识着基因末端,对其精确识别有助于基因结构预测、基因注释、基因调控等基因组分析。含有多个poly（A）位点的基因进行位点选择的过程称为选择性多聚腺苷化（APA,alternative polyadenylation）。同一基因在不同细胞状态下对不同poly
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真核生物中,多聚腺苷化（poly（A）,polyadenylation）是基因表达的重要过程,也是形成成熟mRNA的关键步骤。Poly（A）位点标识着基因末端,对其精确识别有助于基因结构预测、基因注释、基因调控等基因组分析。含有多个poly（A）位点的基因进行位点选择的过程称为选择性多聚腺苷化（APA,alternative polyadenylation）。同一基因在不同细胞状态下对不同poly（A）位点的选择对mRNA的功能,如将mRNA从细胞核转运到细胞质、增强mRNA的稳定性和调节mRNA的翻译等都至关重要。特定位置的poly（A）位点的选择与加工复合物的稳定性以及mRNA的信号序列有关,而加工复合物的稳定性又取决于剪切位点周围的poly（A）信号强度。在动物poly（A）信号中,位点附近的特征序列保守性高,如在动物poly（A）位点上游AAUAAA六联子及其变体模式所占比例超过80%。相比之下,植物poly（A）信号的保守性低,如AAUAAA所占比例仅约10%。目前针对动物的poly（A）位点预测工具远多于植物的,而对植物的poly（A）位点预测方法仅局限于对poly（A）信号的一级序列分析与建模,未能考虑高通量测序得到的剪切位点的微观不均一性或是信号强度不同的poly（A）位点的模式特征,在全基因组水平对植物poly（A）位点的计算机识别仍是一个挑战。本文结合经验贝叶斯统计理论和广义隐马尔可夫模型提出poly（A）位点预测模型（称为Bayesian-GHMM）,将下一代测序技术产生的高通量poly（A）位点序列聚类成剪切位点簇（PAC,poly（A）cluster）,并提取poly（A）位点信号模式,以预测poly（A）位点。首先基于经验贝叶斯的统计方法将poly（A）序列聚类成PAC,并根据基因中PAC的表达水平将位点划分成为strong和weak两个组别。然后对不同组别的PAC提取不同元件区域的poly（A）信号模式,并分析不同组别、不同基因区域的信号模式差异。最后基于不同组别的poly（A）信号模式确定模型的基本参数,构建广义隐马尔可夫模型,并利用前后向算法预测植物的poly（A）位点。实验结果表明本文提出的Bayesian-GHMM模型能高效地处理大规模新一代高通量测序数据,通过分组poly（A）位点和提取不同区域的poly（A）信号模式,实现poly（A）位点预测,在模式植物拟南芥中预测特异度和敏感度比已有模型综合提高了 6%。通过构建计算机识别模型,从高通量生物数据预测poly（A）位点,有助于辅助生物实验筛选重要基因的位点,提高生物实验效率。
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