Luận án ts xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền cho dữ liệu hệ gen

Luận án: Luận án ts xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền cho dữ liệu hệ gen. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ

Số trang

108

Thời gian đọc

17 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
Khái quát Đồ thị tái tổ hợp di truyền và ứng dụng
Số trang:
108 trang
Tác giả:

Tóm tắt nội dung luận án

I.Khái quát Đồ thị tái tổ hợp di truyền và ứng dụng

Đồ thị tái tổ hợp di truyền (ARG) là công cụ thiết yếu trong tin sinh học tính toán. Nó mô tả lịch sử tiến hóa của một tập hợp các trình tự di truyền. ARG bao gồm các sự kiện đột biến và tái tổ hợp, thể hiện mối quan hệ phức tạp giữa các haplotype. Sự kiện tái tổ hợp đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra đa dạng di truyền trong quần thể. Việc xây dựng ARG giúp hiểu rõ hơn về quá trình tiến hóa và phân tích dữ liệu di truyền. Các phương pháp xây dựng ARG đã phát triển để giải quyết những thách thức từ dữ liệu hệ gen phức tạp. Nhu cầu phân tích chính xác các tương quan di truyền toàn hệ gen ngày càng tăng. ARG cung cấp một khung lý thuyết mạnh mẽ cho nghiên cứu di truyền quần thể. Luận án này tập trung vào việc phát triển các phương pháp hiệu quả hơn để xây dựng và tối ưu hóa ARG, đặc biệt cho dữ liệu bộ gen quy mô lớn. Nó góp phần nâng cao năng lực phân tích tin sinh học.

1.1. Khái niệm và vai trò của Đồ thị tái tổ hợp

Đồ thị tái tổ hợp di truyền (ARG) là một mô hình đồ thị có hướng phi tuần hoàn. Nó minh họa mối quan hệ phát sinh chủng loại và tái tổ hợp giữa các trình tự di truyền trong một quần thể. Các nút của đồ thị đại diện cho tổ tiên hoặc các điểm tái tổ hợp. Các cạnh biểu thị mối quan hệ di truyền qua các thế hệ. ARG cho phép theo dõi lịch sử di truyền của từng vị trí trong bộ gen. Điều này giúp phát hiện các sự kiện đột biến và tái tổ hợp. Sự kiện tái tổ hợp là quá trình trao đổi chéo vật chất di truyền giữa các nhiễm sắc thể. Hiểu biết về ARG hỗ trợ phân tích biến thể di truyền và liên kết bệnh. Nó còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về cấu trúc quần thể và động lực học tiến hóa. Khái niệm này là nền tảng cho nhiều nghiên cứu phân tích dữ liệu di truyền hiện đại.

1.2. Các phương pháp xây dựng ARG phổ biến

Việc xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền là một bài toán tính toán phức tạp. Các phương pháp hiện tại được chia thành hai nhóm chính: xây dựng ARG tối thiểu và xây dựng ARG hợp lý. Phương pháp tối thiểu tìm kiếm đồ thị với số lượng sự kiện tái tổ hợp ít nhất. Điều này thường mang lại hiệu quả tính toán nhưng có thể bỏ qua sự phức tạp sinh học. Phương pháp hợp lý tập trung vào việc tạo ra đồ thị phản ánh chính xác hơn các mô hình tái tổ hợp sinh học. Các thuật toán như Margarita đã được phát triển cho mục đích này. Tuy nhiên, các thuật toán hiện có thường đối mặt với thách thức về hiệu suất khi xử lý dữ liệu bộ gen quy mô lớn. Các phần mềm xây dựng đồ thị ARG cũng ngày càng được cải thiện. Nghiên cứu này hướng tới việc phát triển các giải thuật di truyền hiệu quả hơn. Mục tiêu là xử lý tốt hơn dữ liệu di truyền lớn, cung cấp mô hình tái tổ hợp chính xác hơn.

II.Thuật toán ARG4WG xử lý dữ liệu hệ gen hiệu quả

Thuật toán ARG4WG được phát triển để giải quyết bài toán xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền (ARG) cho dữ liệu hệ gen quy mô lớn. Thuật toán này cải tiến từ các phương pháp hiện có, đặc biệt là Margarita. Nó tập trung vào việc tìm kiếm các đoạn đầu chung dài nhất giữa các trình tự di truyền. Chiến lược này giúp xác định các điểm tái tổ hợp một cách hiệu quả. ARG4WG tạo ra các ARG hợp lý, phản ánh đúng hơn các sự kiện tái tổ hợp trong thực tế. Khả năng xử lý dữ liệu bộ gen lớn là điểm mạnh của thuật toán này. Việc áp dụng ARG4WG trong tin sinh học tính toán mang lại những kết quả quan trọng. Nó mở ra hướng nghiên cứu mới về phân tích dữ liệu di truyền và mô hình tái tổ hợp. Các thử nghiệm thực nghiệm chứng minh hiệu quả và độ chính xác của ARG4WG.

2.1. Giới thiệu chi tiết về thuật toán ARG4WG

Thuật toán ARG4WG hoạt động dựa trên nguyên tắc tìm kiếm các mối quan hệ di truyền giữa các trình tự. Thuật toán sử dụng một chiến lược tìm đoạn đầu chung dài nhất để xác định các vị trí khả năng tái tổ hợp. Nó xây dựng một đồ thị bằng cách thêm các sự kiện đột biến và tái tổ hợp vào cây phát sinh chủng loại. Mục tiêu là tạo ra một ARG hợp lý với cấu trúc tối ưu. Các bước chính bao gồm tiền xử lý dữ liệu, xác định các cặp trình tự liên quan, và xây dựng các thành phần đồ thị. ARG4WG được thiết kế để hoạt động hiệu quả trên các tập dữ liệu có số lượng trình tự lớn và độ dài chuỗi dài. Thuật toán này đã được triển khai và kiểm tra trên nhiều bộ dữ liệu khác nhau. Kết quả cho thấy ARG4WG cung cấp một phương pháp mạnh mẽ để mô hình hóa lịch sử di truyền phức tạp.

2.2. Kết quả và ứng dụng thực tiễn của ARG4WG

Thuật toán ARG4WG đã được kiểm nghiệm rộng rãi trên cả dữ liệu thật và dữ liệu mô phỏng. Trên dữ liệu thật, bao gồm các tập dữ liệu từ dự án 1000 hệ gen, ARG4WG cho thấy khả năng xử lý tốt và tạo ra các đồ thị ARG hợp lý. Các kết quả trên dữ liệu mô phỏng cũng xác nhận độ chính xác của thuật toán trong việc phục hồi các sự kiện tái tổ hợp. Một ứng dụng đáng chú ý của ARG4WG là trong bài toán tìm vùng gen liên quan đến bệnh sốt rét ở Châu Phi. Thuật toán giúp xác định các khu vực bộ gen có liên quan đến khả năng chống chịu bệnh. Điều này mở ra tiềm năng lớn cho nghiên cứu tương quan toàn hệ gen (GWAS). Khả năng của ARG4WG trong việc xử lý và phân tích dữ liệu di truyền quy mô lớn mang lại lợi ích đáng kể cho nghiên cứu di truyền quần thể và y học chính xác.

III.Tối ưu số sự kiện tái tổ hợp cho ARG chính xác

Việc tối ưu hóa số lượng sự kiện tái tổ hợp là một yếu tố then chốt trong xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền (ARG). Số lượng sự kiện tái tổ hợp tối thiểu hoặc hợp lý giúp đảm bảo tính chính xác của mô hình tiến hóa. Các thuật toán như ARG4WG cung cấp một khung mạnh mẽ, nhưng vẫn có những hạn chế nhất định. Hạn chế chủ yếu nằm ở việc tối ưu hóa số sự kiện tái tổ hợp một cách hiệu quả. Nhu cầu phát triển các phương pháp mới để giảm thiểu số sự kiện tái tổ hợp là rất cần thiết. Điều này giúp cải thiện độ tin cậy của ARG. Các thuật toán REARG và GAMARG được đề xuất để giải quyết vấn đề này. Chúng mang lại một cách tiếp cận mới để xây dựng ARG với ít sự kiện tái tổ hợp hơn. Điều này dẫn đến mô hình tái tổ hợp đơn giản và dễ hiểu hơn.

3.1. Hạn chế của ARG4WG và nhu cầu tối ưu tái tổ hợp

Thuật toán ARG4WG đã chứng tỏ hiệu quả trong việc xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền cho dữ liệu hệ gen. Tuy nhiên, nó vẫn còn tồn tại một số hạn chế. Đặc biệt, ARG4WG có thể không luôn tối ưu về số lượng sự kiện tái tổ hợp. Việc tạo ra ARG với số sự kiện tái tổ hợp quá lớn làm tăng độ phức tạp của đồ thị. Điều này gây khó khăn cho việc diễn giải và phân tích. Nhu cầu giảm thiểu số sự kiện tái tổ hợp trong khi vẫn giữ được tính hợp lý của ARG là động lực chính. Điều này thúc đẩy phát triển các phương pháp mới. Các mô hình tái tổ hợp chính xác hơn đòi hỏi sự cân bằng giữa tính đầy đủ và tính tối giản. Việc khắc phục hạn chế này là cần thiết để nâng cao chất lượng của phân tích dữ liệu di truyền.

3.2. Giới thiệu thuật toán REARG và GAMARG

Để giải quyết vấn đề tối ưu hóa số sự kiện tái tổ hợp, hai thuật toán mới được giới thiệu: REARG và GAMARG. REARG (Recombination Event Aware Recombinational Graph) được thiết kế để điều chỉnh và giảm thiểu các sự kiện tái tổ hợp sau khi ARG ban đầu được xây dựng. Nó sử dụng các kỹ thuật tinh chỉnh để tìm kiếm một cấu trúc đồ thị đơn giản hơn. GAMARG (Genetic Algorithm for Minimal ARG) là một thuật toán di truyền. Nó sử dụng cơ chế chọn lọc tự nhiên để tìm kiếm đồ thị ARG tối ưu từ đầu. GAMARG tìm kiếm cấu trúc đồ thị có số sự kiện tái tổ hợp thấp nhất. Cả hai thuật toán đều được phát triển với động cơ cải thiện độ chính xác và tính thực tiễn của ARG. Chúng cung cấp các phương pháp mạnh mẽ để xây dựng các mô hình tái tổ hợp hiệu quả hơn.

IV.Đánh giá và ứng dụng của các giải thuật ARG

Việc đánh giá và ứng dụng thực nghiệm các giải thuật xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền (ARG) là bước quan trọng. Nó xác nhận hiệu quả và độ tin cậy của các phương pháp. Các thuật toán ARG4WG, REARG và GAMARG đã được kiểm tra nghiêm ngặt trên nhiều tập dữ liệu khác nhau. Bao gồm cả dữ liệu nhỏ và dữ liệu quy mô lớn từ dự án 1000 hệ gen (1kGP). Các kết quả thực nghiệm cung cấp bằng chứng về khả năng của các thuật toán trong việc xây dựng ARG chính xác. Chúng cũng cho thấy khả năng tối ưu hóa số sự kiện tái tổ hợp. Ứng dụng của các giải thuật này mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới. Chúng hỗ trợ hiểu biết sâu sắc hơn về phân tích dữ liệu di truyền và tiến hóa quần thể.

4.1. Thực nghiệm trên dữ liệu 1000 hệ gen và nhỏ

Các thuật toán ARG4WG, REARG và GAMARG đã trải qua các thử nghiệm thực nghiệm rộng rãi. Chúng được áp dụng trên cả tập dữ liệu nhỏ và dữ liệu lớn từ dự án 1000 hệ gen (1kGP). Các thử nghiệm trên dữ liệu nhỏ cho phép so sánh chi tiết hiệu suất của các thuật toán với các phương pháp hiện có. Điều này giúp đánh giá khả năng tối ưu hóa số sự kiện tái tổ hợp. Trên các tập dữ liệu 1kGP quy mô lớn, các thuật toán chứng tỏ khả năng xử lý hiệu quả. Chúng tạo ra các đồ thị tái tổ hợp di truyền hợp lý. Việc phân tích thời gian chạy và số sự kiện tái tổ hợp tìm thấy là các chỉ số chính. Các kết quả này chứng minh sự cải thiện đáng kể về hiệu suất và độ chính xác của các thuật toán đề xuất.

4.2. Ý nghĩa và triển vọng trong nghiên cứu di truyền

Các giải thuật xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền (ARG) có ý nghĩa sâu sắc. Chúng góp phần quan trọng vào tin sinh học tính toán và phân tích dữ liệu di truyền. Khả năng xây dựng ARG chính xác giúp hiểu rõ hơn về các mạng tiến hóa. Nó cũng cung cấp thông tin về mối quan hệ giữa các cây phát sinh chủng loại. Những công cụ này hỗ trợ nghiên cứu di truyền quần thể, đặc biệt là trong việc xác định các vùng gen liên quan đến bệnh. Tiềm năng ứng dụng bao gồm nghiên cứu GWAS, y học cá thể hóa và phân tích đa dạng sinh học. Các thuật toán được phát triển trong luận án này mở ra hướng tiếp cận mới. Chúng giúp giải quyết các thách thức trong việc mô hình hóa lịch sử tái tổ hợp phức tạp của các bộ gen.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án ts xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền cho dữ liệu hệ gen

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (108 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

MỤC LỤC Lời cam đoan. 3 Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt. 6 Danh mục các bảng. 7 Danh mục các hình vẽ, đồ thị.

8 Danh mục các thuật toán. 12 MỞ ĐẦU 13 Chương 1. Giới thiệu chung. Hệ gen người.

Mạng phát sinh loài. Xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền. Sự kiện tái tổ hợp. Đồ thị tái tổ hợp di truyền.

Bài toán xây dựng đồ thị ARG. Các phương pháp xây dựng đồ thị ARG. Các phương pháp xây dựng đồ thị ARG tối thiểu. Các phương pháp xây dựng đồ thị ARG hợp lý.

Tổng hợp các phần mềm xây dựng đồ thị ARG. Ứng dụng ARG trong nghiên cứu tương quan toàn hệ gen. Kết luận chương. THUẬT TOÁN ARG4WG XÂY DỰNG ĐỒ THỊ TÁI TỔ HỢP DI TRUYỀN HỢP LÝ CHO DỮ LIỆU HỆ GEN.

Thuật toán Margarita xây dựng đồ thị ARG. Thuật toán ARG4WG. Chiến lược tìm đoạn đầu chung dài nhất. Thuật toán ARG4WG.

Kết quả thực nghiệm. Các kết quả trên dữ liệu thật. Các kết quả trên dữ liệu mô phỏng. Kết quả ứng dụng ARG4WG vào bài toán tìm vùng gen liên quan đến bệnh sốt rét ở Châu Phi.

Kết luận chương. PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA SỐ SỰ KIỆN TÁI TỔ HỢP TRONG QUÁ TRÌNH XÂY DỰNG ĐỒ THỊ ARG. Một số định nghĩa và khái niệm sử dụng trong các thuật toán. Hạn chế của thuật toán ARG4WG.

Thuật toán REARG. Động cơ nghiên cứu. Thuật toán REARG. Thuật toán GAMARG.

Động cơ nghiên cứu. Thuật toán GAMARG. Kết quả thực nghiệm. Kết quả trên các tập dữ liệu nhỏ.

Các kết quả trên các tập dữ liệu từ dự án 1kGP. Kết luận chương. 100 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN. 102 TÀI LIỆU THAM KHẢO.

103 5 Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt D Tập các trình tự N Số lượng trình tự trong một tập các trình tự m độ dài của trình tự Sx Trình tự thứ x trong một tập các trình tự Sx[i] Giá trị của Sx tại vị trí thứ i ARG Đồ thị tái tổ hợp di truyền 1KGP Dự án 1000 hệ gen GWAS Nghiên cứu tương quan toàn hệ gen SNP Đa hình đơn nucleotit MRCA Tổ tiên chung gần nhất CwR Mô hình kết hợp và tái tổ hợp STT Số thứ tự RF Khoảng cách Robinson-Fould 6 Danh mục các bảng Bảng 1.1: Các phần mềm xây dựng đồ thị ARG tiêu biểu.1: Tập dữ liệu trích xuất từ dự án 1000 hệ gen người.1: Tập dữ liệu từ dự án 1kGP.2: Các kết quả của các thuật toán khác nhau trên các tập dữ liệu nhỏ.3: Số sự kiện tái tổ hợp ít nhất được tìm thấy bởi 5 thuật toán cho 100 trình tự của (a) DS1, (b) DS2 và (c) DS3.4: Số sự kiện tái tổ hợp ít nhất được tìm thấy bởi 5 thuật toán cho 200 trình tự của (a) DS1, (b) DS2 và (c) DS3.5: Trung bình thời gian chạy (giây) của 5 thuật toán cho 100 trình tự của các tập dữ liệu (a) DS1, (b) DS2, và (c) DS3.6: Trung bình thời gian chạy (giây) của 5 thuật toán cho 200 trình tự của các tập dữ liệu (a) DS1, (b) DS2, và (c) DS3.97 7 Danh mục các hình vẽ, đồ thị Hình 1.1: Cấu trúc hệ gen người. Hệ gen người gồm 23 cặp nhiễm sắc thể, có khoảng 3 tỉ phân tử DNA, khoảng 20. Nguồn hình: https://genomainternational.com/introduction-to-genomics/.2: Các kiểu biến thể trình tự: (a) Thay thế một cặp bazơ đơn. Trong ví dụ, biến thể xuất hiện ở 2 vị trí so với trình tự tham chiếu, đó là thay thế nucleotit T↔A và G↔A.

(b) Chuỗi GCA được chèn vào so với trình tự tham chiếu. (c) Chuỗi CG bị xóa so với trình tự tham chiếu.3: Các loại biến thể cấu trúc: xóa, thêm, lặp, đảo hay lặp nhiều lần 1 đoạn DNA. Đoạn đột biến cấu trúc có kích thước lớn hơn 1kb.4: Ví dụ dữ liệu SNP chứa biến thể 2 alen và nhiều alen. Có 8 vị trí SNP đều là 2 alen, gồm alen tham chiếu và 1 alen biến thể, ví dụ như A và G ở vị trí 1; T và C ở vị trí 2.

Chỉ có vị trí 7 là 3 alen: alen tham chiếu (G) và 2 alen biến thể C, T.5: Ví dụ 4 haplotype của 4 cá thể trên một vùng gen. Một haplotype được tạo thành từ sự kết hợp của các SNP được di truyền cùng nhau trong các đoạn DNA.6: Cây phân loài biểu diễn mối quan hệ tiến hóa của một số loài linh trưởng. Đười ươi và Khỉ đột rẽ nhánh sớm hơn các loài linh trưởng khác. Con người rẽ ra một nhánh riêng và nhánh còn lại cho ra Tinh tinh và vượn Bonobo.7: Khái quát hóa các mạng phát sinh loài điển hình [36].8: Hai hiện tượng tái tổ hợp phổ biến của người: (a) trao đổi chéo và (b) chuyển đổi gen.9: Biến đổi dữ liệu SNP thành dạng nhị phân.

Vị trí có giá trị giống với tham chiếu là 0, giá trị khác tham chiếu là 1.10: Đồ thị ARG cho tập dữ liệu M gồm 7 trình tự độ dài 5 [26]. Trình tự tổ tiên là “00000”; 5 sự kiện đột biến tại các vị trí tương ứng (1,2,3,4,5) được ghi trên các cạnh xảy ra đột biến của đồ thị; 2 sự kiện tái tổ hợp xảy ra tại vị trí 3 và 4.11: Điểm cắt tái tổ hợp.12: Một ví dụ đồ thị ARG cho 4 trình tự với các ký hiệu: ■: trạng thái di truyền, ◘: trạng thái di truyền đột biến, □: trạng thái không xác định.13: Các cây thành phần (đường đậm nét) của đồ thị ARG trong Hình 1.14: (a) Ví dụ cặp vị trí tương thích: cặp vị trí này chỉ chứa 3 loại giao tử và có thể có được từ 1 tổ tiên chung thông qua 2 sự kiện đột biến.15: Một cây có nốt sùi cho tập trình tự giống với tập trong Hình 1.10 với 2 nốt sùi tương ứng với 2 chu trình tái tổ hợp không chung nút với nhau [27].16: (a) Đồ thị ARG cho tập 4 trình tự, trong đó trình tự s1, s2 là từ 2 cá thể khỏe mạnh, trình từ s3, s4 là từ 2 cá thể bị bệnh. (b) Đột biến 3 (vùng khoanh tròn) trên cây biên tại vị trí 3 của đồ thị ARG trong (a) cho ra sự phân biệt rõ nhất giữa các trình tự bệnh và trình tự không bệnh.1: Lưu đồ thuật toán Margarita.2: Vấn đề trong việc thực hiện sự kiện tái tổ hợp của Margarita. Hai trình tự S1 và S2 với đoạn chung dài nhất giữa hai trình tự được biểu diễn bằng đoạn màu đen.

Thuật toán thực hiện lần lượt 2 sự kiện tái tổ hợp R1 và R2 trên trình tự S1 để sinh ra 3 trình tự con S11, S12 và S13. Sau đó, trình tự con chứa đoạn chung dài nhất S13 sẽ được kết hợp với S2. Vì vậy, khi đoạn chung dài nhất được tìm thấy bên trong 9 trình tự, thuật toán phải thực hiện 2 sự kiện tái tổ hợp trên một trình tự và từ 2 trình tự ban đầu (S1 và S2) sẽ thành 3 trình tự ở thế hệ tiếp theo (S11, S12 và S' (S' = S2)).3: Tất cả các trình tự con từ phía bên trái của s mà có thể kết hợp với một trình tự trong D là một tập con của đoạn bên trái dài nhất của s ( sl ).4: Phân tách s bằng cách chọn các đoạn chung dài nhất trong s để kết hợp với các trình tự trong D có thể không dẫn tới số cực tiểu sự kiện tái tổ hợp.5: Sự kiện tái tổ hợp được biểu thị trong thuật toán ARG4WG. (b) Với 1 tập 3 trình tự S1, S2 và S3, các đoạn đầu chung của mỗi cặp được tính toán (hình lượn sóng) và đoạn đầu chung dài nhất được xác định được mô tả bằng đoạn màu đen giữa trình tự S1 và S2.

(c) Một sự kiện tái tổ hợp được thực hiện trên trình tự S1 để sinh ra 2 trình tự con S11 và S12. S12 chứa đoạn đầu chung dài nhất sau đó sẽ được kết hợp với S2. Như vậy, ARG4WG luôn thực hiện 1 tái tổ hợp trên 1 trình tự và từ 2 trình tự ban đầu (S1, S2) sẽ thành 2 trình tự ở thế hệ tiếp theo (S11, S’), trong đó S’ = S2 và S11 có ít vật liệu di truyền hơn S1.6: Trung bình thời gian chạy của Margarita, Margarita1.0 và ARG4WG cho: (a) 500 haplotype; (b) 1000 haplotype; và (c) 2000 haplotype.7: Trung bình số sự kiện tái tổ hợp của Margarita, Margarita1.0 và ARG4WG cho: (a) 500 haplotype; (b) 1000 haplotype; và (c) 2000 haplotype.8: Khoảng cách RF của các cây được tạo ra bởi thuật toán Margarita và ARG4WG so với các cây đúng tương ứng trên các khoảng tỉ lệ đột biến và tái tổ hợp khác nhau.9: Sự tương quan đến bệnh từ 106 kiểm định hoán vị trên: (A) 10 ARG xây dựng trên toàn bộ NST 11; (B) 30 ARG xây dựng trên vùng 5000 SNP quanh gen 10 HBB; và (C) Tổng hợp kết quả cho các thực nghiệm trên vùng 1000 SNP quanh gen HBB.10: Sự tương quan với bệnh khi sử dụng thuật toán Margarita trên vùng 4M- 6M quanh gen HBB.1: Một ví dụ đồ thị ARG tối thiểu cho tập dữ liệu D(5) gồm 5 trình tự độ dài 5. Xét ngược chiều thời gian, thứ tự thực hiện các sự kiện đột biến, kết hợp hay tái tổ hợp để xây dựng đồ thị ARG được đánh số trong hình tròn.

Trong ví dụ này, sự kiện tái tổ hợp được thực hiện đầu tiên trên trình tự “01010” sinh ra 2 trình tự “01***” và “**010”. Tiếp theo là sự kiện kết hợp trình tự “**010” và “00010” thành trình tự “00010”. Sự kiện đột biến được thực hiện sau đó biến đổi trình tự “00010” thành trình tự “00000”. Quá trình xây dựng đồ thị ARG được tiếp tục thực hiện cho tới khi tổ tiên chung “10001” được tìm thấy.2: Quá trình xây dựng đồ thị ARG cho tập dữ liệu D={S1,S2,S3,S4,S5} của thuật toán ARG4WG.

𝑅𝑖, 𝑗 biểu thị một sự kiện tái tổ hợp giữa vị trí i và vị trí j; 𝐶𝑥 biểu thị sự kiện kết hợp thứ x; 𝑀𝑖 biểu thị một sự kiện đột biến tại vị trí i.3: Thuật toán ARG4WG xác định được 3 cặp ứng cử viên có cùng đoạn đầu chung dài nhất cho tập 5 trình tự như trong các khung hình chữ nhật. Một trong 3 cặp sẽ được chọn ngẫu nhiên để thực hiện tái tổ hợp.4: Cho tập dữ liệu D={S1,S2,S3,S4,S5}, lựa chọn thực hiện tái tổ hợp trên trình tự S4 giữa vị trí 1 và vị trí 2 dẫn đến việc phải thực hiện thêm 1 sự kiện tái tổ hợp nữa để phá vỡ cặp vị trí không tương thích (1,2).5: Lưu đồ thuật toán GAMARG.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Luận án ts xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền cho dữ liệu (n.d.) [Luận án tiến sĩ]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/luan-an-ts-xay-dung-do-thi-tai-to-hop-di-truyen-cho-du-lieu-he-gen

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án ts xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền cho dữ liệu" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án: Luận án ts xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền cho dữ liệu hệ gen. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net

Luận án "Luận án ts xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền cho dữ liệu" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án ts xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền cho dữ liệu" có 108 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án ts xây dựng đồ thị tái tổ hợp di truyền cho dữ liệu" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter