多聚腺苷化[poly(A)]是真核生物基因表达的一个重要步骤,对mRNA从细胞核输出及翻译过程起重要作用。Poly(A)位点的有效剪切、转录终止及翻译终止都跟poly(A)信号(PAS)密切相关。研究表明一些poly(A)信号上的碱基突变能够影响poly(A)位点的选择,即单核苷酸多态性(SNP)能改变或产生poly(A)信号,从而导致poly(A)位点的差异性选择。作为第三代遗传标记,SNPs会引发人类的一些常见疾病,被广泛应用于医学研究和生物的诸多领域。在拟南芥中,“1001基因组计划”所产生的不同生态型全基因组序列及海量SNPs数据,为从全基因组水平提取影响多聚腺苷化效能的SNPs提供了契机。本文提出了从全基因组提取影响多聚腺苷化效能的SNPs的方法--ESAP (extract SNPs associated with polyadenylation),分析了SNPs对poly(A)信号的不同改变形式,筛选能改变PAS的SNPs,并使用基于广义隐马尔可夫模型的poly(A)位点预测方法定量表示被SNPs影响的PAS对poly(A)位点效能的影响,最后根据预测的poly(A)效能分值将SNPs分为“会影响”、“可能会影响”、“不影响”。本文使用ESAP方法分析了拟南芥全基因组SNPs和poly(A)位点数据,提取了160个能影响PAS的SNPs,其中84个和38个SNPs分别被归为“会影响”和“可能会影响”多聚腺苷化效能。只有0.021%的SNPs被归类为“会影响”和“可能会影响”,说明在全基因组范围内仅有少量SNPs可能影响多聚腺昔化效能。此外,本文使用Thomas方法分析了拟南芥数据,得到51个通过产生PAS影响poly(A)位点的SNPs,其中90.2%的此类SNPs被ESAP方法归类为可能会影响多聚腺苷化效能,其余约9.8%被归类为不会影响多聚腺苷化效能,表示本文的方法能够包含已有方法的提取结果,且ESAP方法更为全面,能分析SNPs影响PAS的所有情况及能筛选出更多的候选SNPs。