P53抑癌基因三周期性的数学建模及其算法分析

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P53基因的突变体会使野生型的P53基因失去抑制癌症的功能,对P53基因的认识,已从肿瘤抗原和癌基因跨越到抑癌基因。在目前发现的肿瘤中,一半以上与P53基因息息相关,它已成为生物学研究中最热门的基因之一。近年来,用基因治疗根治癌症一直是癌症治疗的焦点,基于P53基因的特点,以P53为靶点的基因治疗是当今生物学研究领域的热点。因此,对P53基因深入研究尤为重要。本文结合已有对P53基因的研究方法及碱基三周期性,做了以下几方面工作:1、在Voss数值映射下,利用离散傅里叶变换(DFT),结合频率及信噪比(R)两个指标来讨论P53家族基因的碱基三周期性。选取人类P53家族(P53、P63和P73)DNA序列及家鼠P53家族DNA序列的外显子,讨论了其三周期性与外显子长度、碱基成分及碱基分布的关系。结果表明:P53家族基因的短外显子(N<100)碱基三周期性不显著,P53家族基因的较长外显子(100≤N<1000)碱基三周期性较显著;具有三周期性的外显子GC、GC3含量较高且GC含量和功率谱峰值显著相关;具有三周期性的外显子频谱最大值处为G或C的可能性高,且GC3含量高,R值与最优密码子使用频率(FrequencyofOptimalCodons,FOP)正相关,功率谱峰值与P53家族基因密码子偏好性具有相关性。2、在Z-curve映射下,对P53基因的蛋白质编码区以及对应的mRNA的三周期性,进行比较分析。又通过对其RSCU和QRSCU的计算,分析了蛋白质编码区密码子的偏好性以及mRNA密码子的偏好性。结果表明:P53蛋白质编码区具有很强的三周期性,而对应的mRNA不具有三周期性;P53蛋白质编码区的密码子偏好G或C结尾的密码子程度强于对应的mRNA。这面说明了,P53基因密码子的偏好性与三周期性紧密相关,密码子的偏好程度影响着三周期性。进一步从生物角度诠释了P53蛋白质编码区和对应mRNA三周期性的异同。结合P53基因这一特性,有助于提高其基因识别的正确率。3、基于碱基三周期性构造的基因识别算法中,信噪比阈值确定是前提。一般情况下取阈值R0=2,但基因的长度和种类对阈值具有影响。结合已有的阈值确定方法,以基因长度和外显子长度为权值,构造了新的阈值确定方法。并选取100个人类基因、100个鼠类基因和200个哺乳类基因进行试验和分析。基于确定的阈值,分析了移动窗口下的基因识别算法。结果表明:新的阈值更加有效,不同种类基因的阈值存在一定区别;该基因识别算法具有较高的准确率。本文的创新点为:1、结合信噪比和频率两指标,提出更加有效的三周期性判断模型;2、运用K-均值聚类和相关分析研究P53基因特性与三周期性的关联;3、分析P53蛋白编码区和对应mRNA三周性异同,并结合RSCU和QRSCU分析其密码子偏好性与三周期性的关系;4、以基因长度为权值,构造更加有效的信噪比阈值确定方法。
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