Архив публикаций

Тезисы

XX-ая конференция

Применение метода PLS-DA для разделения промоторных и непромоторных последовательностей различных классов

Темлякова Е.А., Камзолова С.Г., Джелядин Т.Р., Сорокин А.А.

Институт Биофизики Клетки РАН, Россия, 142290, Пущино, Институтская ул. 3

Задача пределения промоторных участков на хромосоме прокариотических организмов до сих пор не имеет удовлетворительного решения. Используя дискриминантный анализ при помощи проекции на латентные структуры (PLS-DA) нами были построены три модели, обученные разделять разные классы последовательностей \textit{Escherichia coli} K12, а именно: \begin{itemize} \item \textbf{Модель 1:} промоторные последовательности и случайные нескоррелированные бернуллиевские последовательности; \item \textbf{Модель 2:} промоторные последовательности и кодирующие и межгенные участки; \item \textbf{Модель 3:} промоторные последовательности и промоторные ``островки'' [1] \end{itemize}

PLS-DA представляет собой эффективный инструмент для разделения различных классов данных с большой размерностью [2]. Каждый исследуемый объект описывается набором дискрипторов, формирующих матрицу данных X (любые характеристики, которые можно вычислить или определить экспериментально), и набором откликов, формирующих матрицу Y (класс объекта). PLS-DA определяет новую систему координат для матриц X и Y одновременно, как линейную комбинацию дискрипторов и, таким образом, позволяет уменьшить размерность исходных данных, сохраняя большую часть полезной информации. В качестве дискрипторов в данной работе использовался профиль электростатического потенциала, рассчитанный при помощи оригинального метода [3].

В результате было показано, что точность предсказаний на тестовых выборка составляла примерно 75% для каждой из моделей. При этом, если в качестве дополнительного критерия использовать текстовый анализ исследуемых последовательностей [1], то точность предсказаний повышается до 89-95%.

Работа была поддержана грантом РФФИ №11-04-01436-а.

Литература

1. Shavkunov K.S., Masulis I.S., Tutukina M.N., Deev A.A., Ozoline O.N. Gains and unexpected lessons from genome-scale promoter mapping // Nucleic Acids Research, V.37, 2009, pp.4919-4931

2. Sarker M., Rayens W. Partial least squares for discrimination// J.Chemom., 2003, V.17, p.166

3. Polozov R.V., Dzhelyadin T.R., Sorokin A.A., Ivanova N.N., Sivozhelezov V.S., Kamzolova S.G. Electrostatic potentials of DNA. Comparative analysis of promoter and nonpromoter nucleotide sequences// J. Biomol. Struct. Dyn. 16, 6, 1999, pp.1135 - 1143.

• открыть в PDF формате (на русском языке) (PDF)