Некодирующие области

В интерфазных хромосомах хроматиновые волокна организованы в домены или петли, состоящие из 30000—100000 пар оснований и заякоренные на внутриядерном поддерживающем матриксе. Распределение участков генома в рамках доменной структуры хроматина, вероятно, не является случайным. Можно предположить, что каждый петлеобразующий домен хроматина содержит как кодирующие, так и некодирующие области генов, соответствующих определенной генетической функции. [c.66]

Рис. 45.2. Схематическое изображение структуры гена гормона роста человека. Г ен имеет длину около 45 т. п. и. и состоит из 5 экзонов и 4 интронов. Заштрихованные участки обозначают некодирующие области в экзонах 1 и 5. Стрелки указывают направление транскрипции.

Восьмой сегмент состоит из 890 нуклеотидов после некодирующей области 5 нуклеотидов расположена открытая рамка считывания, кодирующая белок NS1, состоящий из 230—237 аминокислот в зависимости от штамма вируса. Предсказанная последовательность аминокислот хорошо согласуется с аминокислотной структурой NS1 [250], и триптические пептиды NS1 коррелируют с предсказанной последовательностью 134, 139]. Вторая открытая рамка считывания [132] аминокислот, обнаруженная на 5 -конце [c.56]

Делеции в -глобиновом кластере генов и наследственная персистенция фетального гемоглобина. В отличие от а-талассемии Р-талассемия обычно обусловлена не делениями генов. Однако из этого правила есть много исключений. Более трети случаев Р-талассемии у индийцев оказывается связанной с делецией длиной 619 п. п., которая начинается во втором интроне и заканчивается за З -концом некодирующей области гена НЬр (рис. 4.54, табл. 4.18). Различные редкие делеции в этом гене описаны у негров США, известен один случай среди датчан. Обнаружено также несколько других, более крупных делеций в у-8-р-локусе. Их локализация и протяженность показаны на рис. 4.54. Методами цитогенетики эти делеции обнаружить не удается они слишком малы для микроскопического изучения. [c.91]

Интрон Некодирующая область [c.37]

Марковские модели функциональных областей генома. Рассмотрим по отдельности кодирующие и некодирующие области генома Е.соИ. Практически для этой цели из выборки фрагментов ДНК Е.соИ длиной 135 тыс. нуклеотидов были выделены две подвыборки длиной 80,0 и 42,5 тыс. нуклеотидов, состоящие из белок-кодирующих и некодирующих областей соответственно. [c.45]

Ясно, что величины Р(Ь а), рассчитанные для общей выборки последовательностей Е.соИ (табл.2.ЗА), должны занимать некоторое промежуточное положение по отношению к соответствующим величинам Р(Ь[а) для кодирующих и некодирующих областей (табл.2.ЗБ,2.ЗВ), что, как нетрудно убедиться, имеет место. Решить вопрос о возможности статистически значимого совпадения параметров корреляции соседних нуклеотидов для кодирующих и некодирующих областей можно при помощи вычисления статистических критериев. [c.46]

Следует заметить, что полученные значения вероятности являются в определенном смысле условными, так как в данном методе байесовский формализм проведен недостаточно строго, например не рассматривается возможность попадания фрагмента Ъ в некодирующие области. Кроме того, сама феноменологическая модель кодирующей области как последовательности из независимо чередующихся кодонов не является полностью соответствующей реальности. [c.94]

Идеология метода так же, как и в п.3.3, связана с байесовским подходом. Задача состоит в том, чтобы определить вероятности принадлежности фрагмента заданного вида - a,,aj,. .. aj ,,), а,= Т, С, А, G -кодирующей или некодирующей областям. [c.96]

С другой стороны, вероятность встретить фрагмент Z в некодирующей области равна [c.96]

Здесь - доля некодирующих областей в рассматриваемом геноме. При отсутствии априорной информации обычно полагается Qj=l/2, Q =l/6. [c.96]

Сравнительное исследование распределений значений величин Р (К 2), 1=0,1,2,3 для выборок кодирующих и некодирующих областей [c.98]

Модель некодирующей области задается однородной марковской цепью первого порядка. Вектор начального распределения вероятностей (согласно табл.2.2,гл.2) имеет четыре компоненты Р(Т)=0,231, Р(С)=0,259, Р(А)=0,261, P(G)=0,248. Матрица переходных вероятностей для этой цепи приведена в табл.2.3 гл.2. В качестве модели кодирующей области могут быть использованы неоднородные марковские цепи трех разных порядков - г=0,1,2. Чем больше г, тем ближе статистические характеристики модели к реальной последовательности. Однако за это приходится платить введением дополнительных параметров. Поэтому в зависимости от ситуации может быть выбрана любая модель. Ниже мы приводим результаты для всех трех. [c.101]

Первым шагом алгоритма является вычисление четырех вспомогательных величин-статистик для фрагмента Z. Одна из них - P(Z H) - определяет вероятность случайного обнаружения фрагмента, идентичного Z в некодирующей области, и вычисляется по формуле [c.101]

Теперь можно вычислить представляющие главный интерес значения вероятностей Р(Н 2) и Р(к1 7), 1=1,2,3, дающие предсказания о том, находимся ли мы в кодирующей или некодирующей области. Причем достаточно [c.102]

Для "метода марковских цепей", так же как и в п.3.3, могут быть определены при фиксированных г и w плотности распределения значений статистики P(K Z) на выборках кодирующих и некодирующих областей -d(P K) и d(PlH). [c.110]

Как показал В. А. Ратнер с сотрудниками на примере шести генов семейства fi-цепей гемоглобинов, большая часть неслучайных повторов концентрируется в интронах и некодирующих областях генов. [c.493]

Для возникновения аллелей достаточно, чтобы два гомологичных гена различались всего одним нуклеотидом. Во многих случаях замена одного нуклеотида приводит к значительным различиям между продуктом измененного гена и нормальным белком. Однако множество однонуклеотидных замен не приводит к синтезу измененных генных продуктов, а кроме того, замены могут происходить в некодирующих областях ДНК и не приводить ни к каким последствиям. Такие безвредные замены, распределяясь по всей длине хромосомы, порождают полиморфные сайты (маркерные локусы, генетические маркеры), которые можно использовать для генетического картирования. Но сначала эти полиморфные сайты нужно обнаружить. [c.451]

Транскрипционные или промоторные мутации. Мутации, которые вызывают талассемию и затрагивают 5 -некодирующую область гена Hb , можно рассматривать как регуляторые мутации, влияющие на транскрипцию. Такие мутации обнаружены в константном регуляторном элементе с последовательностью Pu Pu и внутри [c.90]

Мутации в сайте полиаденилирования РНК. У негров часто обнаруживается одиночная мутационная замена ААТААА -> А АС ААА в З -фланкирующей области гена Hb , приводящая к -талассемии таким образом, мутации в З -некодирующей области также могут влиять на эффективность транскрип ции. Относительно слабое проявление -та лассемий в этой расовой группе объясняет ся явным преобладанием мутаций, затраги вающих ТАТА-последовательность (см выше) и сайт полиаденилирования (табл 4.17). [c.90]

Затем рассматривается вопрос, являются ли характеристики динукле-отидных корреляций устойчивыми по всей длине генома Е.соИ, или же они различаются в кодирующих и некодирующих областях. Для этого пс статистике динуклеотидов в общей выборке и двух функциональных под-выборках определяются переходные вероятности для трех марковских моделей первого порядка (табл.2.3). [c.45]

Еще раз обратившись к использованию критерия хи-квадрат, можно показать, что во всех трех рамках параметры корреляции значимо отли-чаютя от параметров корреляции соседних нуклеотидов в некодирующих областях (на уровне значимости 10 ). Этот факт довольно интересен, так как свидетельствует о том, что структура кодирующей области, адаптированная эволюцией к выполнению функции передачи генетической информации, во всех звеньях (позициях) испытывает специфическое селективное давление на подбор соседних нуклеотидов, и это давление проявляется с большей силой, чем наблюдавшиеся нами ранее тенденции предпочтения определенных соседей в некодирующих областях. [c.49]

Когда говорят о задаче компьютерного распознавания или идентификации кодирующих областей на известной последовательности ДЖ, имеют в виду следующее. По исходной нуклеотидной последовательности необходимо определить, содержит ли этот фрагмент ДЖ (по прямой или комплементарной нити) белок-кодирующие участки, и указать их точные границы. Кроме того, необходимо дать оценку надежности предсказания. Методы, алгоритмы и программы, предложенные для решения этой задачи, пока еще не достигли исчерпывающего уровня надежности, и полученные с их помощью варианты предсказания разметки нуклеотидного текста на кодирующие и некодирующие области требуют дополнительного анализа (Stormo,198 ). [c.82]

Метод Фиккетта. Следующим шагом в развитии методов распознавания универсального типа явилась работа Фиккетта (Fi kett,1982), в которой был предложен способ вычисления количественного критерия для ответа на вопрос, являтся ли обнаруженная в нуклеотидном тексте ОРС истинной кодирующей областью. Здесь впервые были исследованы как выборки кодирующих, так и выборки некодирующих областей ДЖ различных организмов. Первая из них содержала 230 тыс. нуклеотидов, а вторая - 159 тыс. нуклеотидов. Основная идея близка к методу линейного дискриминантного анализа и заключается в поиске таких, достаточно простых, признаков рассматриваемых объектов (последовательностей ДЖ), разбитых на два [c.88]

Далее можно показать, что Р,"-+Р2 +Рз" > Р,Р2+Р2Рз+РзР, и знак равенства имеет место только при Р,=Р =Рз. Таким образом, исследование частот разнесенных динуклеотидов позволяет установить позиционные частотные неравномерности, и рис. 3.3 свидетельствует о том, что в кодирующих областях позиционные частоты нуклеотидов различны в трех позициях кодона и что в некодирующих областях позиционные частотные различия отсутствуют. [c.89]

Модели двух классов объектов. В гл. 2 при обсуждении общей задачи статистического моделирования нуклеотидных последовательностей было отмечено, что генетический текст нестационарен и что не существует единой модели, одинаково хорошо описывающей первичную структуру генома на всем его протяжении. В связи с этим для описания кодирующих и некодирующих областей ДНК были предложены марковские модели разного типа. Представления, изложенные в гл.2, могут быть использованы в методе распознавания кодирующих областей. На первом этапе производится 1-граммный анализ выборок известных кодирующих и некодирующих областей (обучающих выборок). В результате этого анализа определяются переход-ные вероятности неоднородной и однородной цепей Маркова, которые служат моделями кодирующих и некодирующих областей соответственно. Далее эадача заключается в том, чтобы разметить предъявленный генетический текст на чередующиеся зоны, одни из которых статистически наиболее близки к модели кодирующей области, а другие модели некодирующей области. [c.100]

Как мы уже знаем, величину P(K Z) можно представить как сумму трех величин - P(K,lZ), P(KjlZ), P(KJZ), которые есть вероятности того, что фрагмент Z принадлежит кодирующей области и в то же время нуклеотид а. зани>.1ает i-ю позицию некоторого кодона. Зычисление вероятностей P(N Z) и P(KjZ), i=l,2,3 можно выполнить, зная параметры математических моделей кодирующих и некодирующих областей. [c.101]

Это свидетельствует об использовании здесь необычного для E. oli набора и чередования кодонов, так как к этим факторам алгоритм с моделью второго порядка более чувствителен, чем алгоритм с моделью нулевого порядка. Заметим, что вероятность кодирования по методу контекстных частот (п.3.3) для этой области, определенная при г=3 и w=15. равна 0,493. Таким образом, ОРС (177,566) в последовательности ЕСАТРХ представляет как бы нечто среднее между кодирующими и некодирующими областями и, по нашему мнению, является наглядньш аргументом в пользу того, что статистические характеристики кодирующих и некодирующих областей еще недостаточно исследованы. Иначе говоря, мы полагаем, что рассмотренный метод распознавания еще недостаточно использует информацию, содержащуюся в нуклеотидной последовательности для характеристики ее функциональных свойств. [c.111]

За последние годы представления о структуре генов заметно усложнились. На раннем этапе развития молекулярной генетики предполагалось, что гены состоят из непрерывной кодирующей последовательности нуююотидоЕ. Однако позднее выяснилось, ч1о большинство генов эукариот и некоторые прокариотические гены имеют мозаичное строение — ь них чередуются кодирующие и некодирующие области. Поэтому они значительно длиннее, чем это требуется для кодирования белков заданной д 1ины. Напри. 1ер ген дигидрофолатредуктазы мыши включает 32 тысячи пар нуклеотидов (т.п.н.), в то время как его кодирующая )блас 1ь — только 568 пар нуклеотидов (п.н.). Считалось также, что гены в ДНК занимают фиксированное положение. Теперь же выявлено много блуждающих генов и даже их групп. [c.14]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология