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    DNA识别:从头计算法

    发布日期:2012-03-07
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    从头计算法:
            鉴于间接识别法的种种缺陷,仅仅由DNA序列信息预测蛋白质编码基因的从头计算法(Ab Initio Approach)就显得十分重要了。一般意义上基因具有两种类型的特征,一类特征是“信号”,由一些特殊的序列构成,通常预示着其周围存在着一个基因;另一类特征是“内容”,即蛋白质编码基因所具有的某些统计学特征。使用Ab Initio方法识别基因又称为基因预测。通常我们仍需借助实验证实预测的DNA片段是否具有生物学功能。
      在原核生物中,基因往往具有特定且容易识别的启动子序列(信号),如Pribnow盒和转录因子。与此同时,构成蛋白质编码的序列构成一个连续的开放阅读框(内容),其长度约为数百个到数千个碱基对(依据该长度区间可以筛选合适的密码子)。除此之外,原核生物的蛋白质编码还具有其他一些容易判别的统计学的特征。这使得对原核生物的基因预测能达到相对较高的精度。
      对真核生物(尤其是复杂的生物如人类)的基因预测则相当有挑战性。一方面,真核生物中的启动子和其他控制信号更为复杂,还未被很好的了解。两个被真核生物基因搜寻器识别到的讯号例子有CpG islands及poly(A) tail的结合点。
      另一方面,由于真核生物所具有的splicing机制,基因中一个蛋白质编码序列被分为了若干段(外显子),中间由非编码序列连接(基因内区)。人类的一个普通蛋白质编码基因可能被分为了十几个外显子,其中每个外显子的长度少于200个碱基对,而某些外显子更可能只有二三十个碱基对长。因而蛋白质编码的一些统计学特征变得难于判别。
      高级的基因识别算法常使用更加复杂的概率论模型,如隐马尔可夫模型。Glimmer是一个广泛应用的高级基因识别程序,它对原核生物基因的预测已非常精确,相比之下,对真核生物的预测则效果有限。GENSCAN计划是一个著名的例子。

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