شرح الحمض النووي

📅 آخر تحديث: ٤ أغسطس ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٤ أغسطس ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 8 صور
الموسوعة الحرة
تم إجراء تصور لشرح جينوم البلاستيدات الخضراء لـ Porphyra umbilicalis (رقم الوصول إلى GenBank : MF385003.1) باستخدام Chloroplot. [1] يتم وضع عدد الجينات وطول الجينوم ومحتوى GC في الدائرة السوداء الوسطى. تُظهر الدائرة الرمادية الخارجية محتوى GC في كل قسم من الجينوم. يتم وضع جميع الجينات الفردية على الدائرة الخارجية وفقًا لموقعها في الجينوم واتجاه النسخ وطولها؛ يتم ترميزها بالألوان بناءً على الوظيفة الخلوية أو المكون الذي تشكل جزءًا منه. يتم تمثيل اتجاهات النسخ للجينات الداخلية والخارجية بالسهام، ويتم سردها في اتجاه عقارب الساعة وعكس اتجاه عقارب الساعة، على التوالي.

في علم الأحياء الجزيئي وعلم الوراثة ، يعتبر شرح الحمض النووي أو شرح الجينوم عملية وصف بنية ووظيفة مكونات الجينوم ، [ 2] من خلال تحليلها وتفسيرها من أجل استخراج أهميتها البيولوجية وفهم العمليات البيولوجية التي تشارك فيها. [3] ومن بين أمور أخرى، فإنه يحدد مواقع الجينات وجميع مناطق الترميز في الجينوم ويحدد ما تفعله تلك الجينات. [4]

يتم إجراء الشرح التوضيحي بعد تسلسل الجينوم وتجميعه ، وهو خطوة ضرورية في تحليل الجينوم قبل إيداع التسلسل في قاعدة بيانات ووصفه في مقال منشور. على الرغم من أن وصف الجينات الفردية ومنتجاتها أو وظائفها كافٍ لاعتبار هذا الوصف بمثابة شرح توضيحي، إلا أن عمق التحليل المذكور في الأدبيات للجينومات المختلفة يختلف على نطاق واسع، مع تضمين بعض التقارير معلومات إضافية تتجاوز الشرح التوضيحي البسيط. [5] علاوة على ذلك، نظرًا لحجم وتعقيد الجينومات المتسلسلة، لا يتم إجراء شرح التوضيح التوضيحي للحمض النووي يدويًا، ولكن يتم بدلاً من ذلك أتمتته بوسائل حسابية. ومع ذلك، تتطلب الاستنتاجات المستخلصة من النتائج التي تم الحصول عليها تحليلًا يدويًا من قبل الخبراء. [6]

يتم تصنيف شرح الحمض النووي إلى فئتين: الشرح البنيوي ، الذي يحدد ويميز العناصر في الجينوم، والشرح الوظيفي ، الذي يعين وظائف لهذه العناصر. [7] هذه ليست الطريقة الوحيدة التي تم تصنيفها بها، حيث تم أيضًا اقتراح العديد من البدائل، مثل التصنيفات القائمة على الأبعاد [8] والتصنيفات القائمة على المستوى، [3] .

تاريخ

استخدم الجيل الأول من شارحي الجينوم طرقًا محلية منذ البداية ، والتي تعتمد فقط على المعلومات التي يمكن استخراجها من تسلسل الحمض النووي على نطاق محلي، أي إطار قراءة مفتوح واحد (ORF) في كل مرة. [9] [10] ظهرت كضرورة للتعامل مع الكمية الهائلة من البيانات التي تنتجها تقنيات تسلسل الحمض النووي Maxam-Gilbert و Sanger التي تم تطويرها في أواخر السبعينيات. أول برنامج يستخدم لتحليل قراءات التسلسل هو حزمة Staden ، التي أنشأها Rodger Staden في عام 1977. [11] وقد قامت بالعديد من المهام المتعلقة بالشرح، مثل عدد القواعد والكودونات . في الواقع، كان استخدام الكودون هو الاستراتيجية الرئيسية المستخدمة من قبل العديد من طرق التنبؤ بتسلسل ترميز البروتين (CDS) المبكرة، [12] [13] [14] بناءً على افتراض أن المناطق الأكثر ترجمة في الجينوم تحتوي على كودونات مع أكثر الحمض النووي الريبي الناقل المقابل وفرة (الجزيئات المسؤولة عن حمل الأحماض الأمينية إلى الريبوسوم أثناء تخليق البروتين) مما يسمح بترجمة أكثر كفاءة. [15] كان من المعروف أيضًا أن هذا هو الحال بالنسبة للكودونات المرادفة ، والتي غالبًا ما تكون موجودة في البروتينات المعبر عنها بمستوى أقل. [13] [16]

أدى ظهور الجينومات الكاملة في تسعينيات القرن العشرين (كان أولها جينوم المستدمية النزلية الذي تم تسلسله في عام 1995) إلى تقديم جيل ثانٍ من المعلقين. تمامًا كما هو الحال في الجيل السابق، قاموا بإجراء التعليقات من خلال طرق ab initio ، ولكن الآن يتم تطبيقها على نطاق واسع في الجينوم. [9] [10] تعد نماذج ماركوف القوة الدافعة وراء العديد من الخوارزميات المستخدمة داخل المعلقين في هذا الجيل؛ [ 17] [18] يمكن اعتبار هذه النماذج بمثابة رسوم بيانية موجهة حيث تمثل العقد إشارات جينومية مختلفة (مثل مواقع بدء النسخ والترجمة ) متصلة بواسطة أسهم تمثل مسح التسلسل. لضمان اكتشاف نموذج ماركوف لإشارة جينومية، يجب تدريبه أولاً على سلسلة من الإشارات الجينومية المعروفة. [19] يتضمن مخرجات نماذج ماركوف في سياق التعليقات احتمالات كل نوع من العناصر الجينومية في كل جزء من الجينوم، وسيقوم نموذج ماركوف الدقيق بتعيين احتمالات عالية للتعليقات الصحيحة واحتمالات منخفضة للتعليقات الخاطئة. [20]

جدول زمني لإصدارات شارحي الجينوم. تشير المربعات المنقطة إلى الأجيال الأربعة المختلفة من شارحي الجينوم وخصائصهم الأكثر تمثيلاً. الجيل الأول (باللون الأزرق) حيث استخدم الشارحون أساليب ab initio على نطاق محلي، والجيل الثاني (باللون الأحمر) مع أساليب ab initio على مستوى الجينوم، والجيل الثالث (باللون الأخضر) يتميز بمزيج من أساليب ab initio والتعليقات المستندة إلى التشابه، والجيل الرابع (باللون البرتقالي) حيث بدأ نهج لتحديد المناطق غير المشفرة في الحمض النووي والدراسة على مستوى السكان التي يمثلها البانجينوم.

مع توفر المزيد من الجينومات المتسلسلة في أوائل ومنتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، إلى جانب العديد من تسلسلات البروتين التي تم الحصول عليها تجريبيًا، بدأ معلقو الجينوم في استخدام أساليب تعتمد على التشابه، مما أدى إلى إطلاق الجيل الثالث من تعليق الجينوم. سمحت هذه الأساليب الجديدة للمعلقين ليس فقط باستنتاج العناصر الجينومية من خلال الوسائل الإحصائية (كما في الأجيال السابقة) ولكن يمكنهم أيضًا أداء مهمتهم من خلال مقارنة التسلسل الذي يتم التعليق عليه بتسلسلات أخرى موجودة بالفعل ومُثبتة. تتطلب هذه المعلقات التي تسمى المجمعة، والتي تقوم بالتعليق الأولي والتعليق القائم على التشابه، خوارزميات محاذاة سريعة لتحديد مناطق التشابه . [2] [9] [10]

في أواخر العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، تحول اهتمام شرح الجينوم نحو تحديد المناطق غير المشفرة في الحمض النووي، والذي تم تحقيقه بفضل ظهور طرق لتحليل مواقع ربط عوامل النسخ ومواقع مثيلة الحمض النووي وبنية الكروماتين وتقنيات تحليل الحمض النووي الريبي الأخرى والمناطق التنظيمية . كما بدأ معلقو الجينوم الآخرون في التركيز على الدراسات على مستوى السكان التي يمثلها البانجينوم ؛ من خلال القيام بذلك، على سبيل المثال، تضمن خطوط أنابيب الشرح أن الجينات الأساسية لفصيلة معينة موجودة أيضًا في جينومات جديدة من نفس الفصيلة. تشكل كلتا إستراتيجيتي الشرح الجيل الرابع من معلقي الجينوم. [9] [10]

بحلول عام 2010، أصبحت تسلسلات الجينوم لأكثر من ألف فرد بشري (من خلال مشروع الألف جينوم ) والعديد من الكائنات الحية النموذجية متاحة. وعلى هذا النحو، يظل شرح الجينوم تحديًا كبيرًا للعلماء الذين يبحثون في الجينوم البشري وغيره. [21] [22]

التعليق الهيكلي

مخطط انسيابي عام لخط أنابيب شرح الجينوم البنيوي. أولاً، يتم إخفاء المناطق المتكررة في الجينوم المجمع باستخدام مكتبة التكرار. بعد ذلك، وبشكل اختياري، يتم محاذاة التسلسل المقنع مع جميع الأدلة المتاحة ( ESTs و RNAs والبروتينات ) للكائن الحي الذي يتم شرحه. في الجينومات حقيقية النواة ، يجب تحديد مواقع الوصل . أخيرًا، يتم التنبؤ بالتسلسلات المشفرة وغير المشفرة الموجودة في الجينوم بمساعدة قواعد بيانات من تسلسلات DNA وRNA والبروتينات المعروفة ، بالإضافة إلى معلومات داعمة أخرى.

يصف التوضيح البنيوي الموقع الدقيق للعناصر المختلفة في الجينوم، مثل إطارات القراءة المفتوحة (ORFs)، وتسلسلات الترميز (CDS)، والإكسونات ، والإنترونات ، والتكرارات ، ومواقع الوصل ، والعناصر التنظيمية ، وكودونات البداية والنهاية ، والمحفزات . [6] [23] الخطوات الرئيسية للتوضيح البنيوي هي:

  1. كرر التعريف والإخفاء.
  2. محاذاة الأدلة (اختياري).
  3. التعرف على الوصلات (في حقيقيات النوى فقط).
  4. التنبؤ بالميزات (التسلسلات المشفرة وغير المشفرة).

تكرار التعريف والإخفاء

تتكون الخطوة الأولى من الشرح البنيوي من تحديد وإخفاء التكرارات ، والتي تشمل تسلسلات منخفضة التعقيد (مثل AGAGAGAG، أو أجزاء أحادية البوليمر مثل TTTTTTTTT)، والعناصر المنقولة (وهي عناصر أكبر مع عدة نسخ عبر الجينوم). [2] [24] التكرارات هي عنصر رئيسي في كل من الجينومات بدائية النواة وحقيقية النواة؛ على سبيل المثال، تتكون ما بين 0% وأكثر من 42% من الجينومات بدائية النواة من تكرارات [25] وثلاثة أرباع الجينوم البشري تتكون من عناصر متكررة. [26]

إن تحديد التكرارات أمر صعب لسببين رئيسيين: فهي محفوظة بشكل سيئ، وحدودها غير محددة بوضوح. ولهذا السبب، يجب إنشاء مكتبات تكرارية للجينوم المطلوب، ويمكن إنجاز ذلك بإحدى الطرق التالية: [24] [27]

  • الأساليب الجديدة . يتم التعرف على التكرارات من خلال الكشف عن أزواج التسلسلات وتجميعها في مواقع مختلفة يكون تشابهها أعلى من الحد الأدنى للحفاظ على التسلسل في مقارنة الجينوم الذاتي، وبالتالي لا تتطلب أي معلومات مسبقة حول بنية التكرار أو التسلسلات. العيب في هذه الأساليب هو أنها يمكن أن تحدد أي تسلسل متكرر، وليس فقط العناصر المنقولة، وقد تشمل تسلسلات ترميز محفوظة (CDS)، مما يجعل المعالجة اللاحقة الدقيقة خطوة لا غنى عنها لإزالة هذه التسلسلات. قد تتجاهل أيضًا المناطق ذات الصلة التي تدهورت بمرور الوقت وقد تجمع عناصر ليس لها صلة بتاريخها التطوري. [28]
  • الأساليب القائمة على التشابه . يتم تحديد التكرارات من خلال التشابه ( التشابه ) للتكرارات المعروفة المخزنة في قاعدة بيانات منظمة. من المرجح أن تجد هذه الأساليب عناصر ترانسبوزونية حقيقية، حتى بكميات أقل، عند مقارنتها بالأساليب الجديدة ، ولكنها متحيزة نحو العائلات التي تم تحديدها مسبقًا.
  • الأساليب القائمة على البنية . يتم تحديد التكرارات بناءً على نماذج بنيتها، وليس التكرار أو التشابه. وهي قادرة على تحديد العناصر المنقولة الحقيقية (تمامًا مثل تلك القائمة على التماثل)، ولكنها لا تتأثر بالعناصر المعروفة. ومع ذلك، فهي محددة للغاية لكل فئة من التكرارات، وبالتالي، فهي أقل قابلية للتطبيق عالميًا.
  • الأساليب الجينومية المقارنة . يتم التعرف على التكرارات باعتبارها انقطاعات في تسلسل واحد أو أكثر في محاذاة تسلسلات متعددة تنتجها مناطق إدراج كبيرة . وعلى الرغم من أن هذه الاستراتيجية تتجنب مشكلة الحدود غير المحددة جيدًا الموجودة في الأساليب الأخرى، إلا أنها تعتمد بشكل كبير على جودة التجميع ومستوى نشاط العناصر المنقولة في الجينومات المعنية.

بعد تحديد المناطق المتكررة في الجينوم، يتم إخفاؤها. يعني الإخفاء استبدال أحرف النوكليوتيدات ( A أو C أو G أو T) بأحرف أخرى. من خلال القيام بذلك، سيتم وضع علامة على هذه المناطق على أنها متكررة وستعالجها التحليلات اللاحقة وفقًا لذلك. قد تنتج المناطق المتكررة مشكلات في الأداء إذا لم يتم إخفاؤها، وقد تنتج حتى أدلة كاذبة لشرح الجين (على سبيل المثال، معالجة إطار القراءة المفتوح (ORF) في الترانسبوزون على أنه إكسون ) [24] اعتمادًا على الحروف المستخدمة للاستبدال، يمكن تصنيف الإخفاء على أنه ناعم أو صعب: في الإخفاء الناعم ، تتم الإشارة إلى المناطق المتكررة بأحرف صغيرة (a أو c أو g أو t)، بينما في الإخفاء الصلب ، يتم استبدال أحرف هذه المناطق بأحرف N. بهذه الطريقة، على سبيل المثال، يمكن استخدام الإخفاء الناعم لاستبعاد مطابقات الكلمات وتجنب بدء محاذاة في تلك المناطق، ويمكن للإخفاء الصلب، بصرف النظر عن كل هذا، أيضًا استبعاد المناطق المقنعة من درجات المحاذاة. [29] [30]

محاذاة الأدلة

تتضمن الخطوة التالية بعد إخفاء الجينوم عادةً محاذاة جميع أدلة النسخ والبروتين المتاحة مع الجينوم الذي تم تحليله، أي محاذاة جميع علامات التسلسل المعبر عنها المعروفة (ESTs)، والـ RNAs والبروتينات للكائن الحي الذي يتم شرحه مع الجينوم. [31] على الرغم من أنها اختيارية، إلا أنها يمكن أن تحسن توضيح تسلسل الجينات لأن الـ RNAs والبروتينات هي منتجات مباشرة لتسلسلات الترميز. [19]

إذا كانت بيانات RNA-Seq متاحة، فيمكن استخدامها لشرح وتحديد كمية جميع الجينات وأشكالها المتماثلة الموجودة في الجينوم المقابل، مع توفير ليس فقط مواقعها، ولكن أيضًا معدلات تعبيرها. [32] ومع ذلك، توفر النسخ معلومات غير كافية للتنبؤ بالجينات لأنها قد لا يمكن الحصول عليها من بعض الجينات، وقد تشفر أوبيرونات أكثر من جين واحد، ولا يمكن تحديد كودونات البداية والنهاية الخاصة بها بسبب التحولات الإطارية وعوامل بدء الترجمة . [19] لحل هذه المشكلة، يتم استخدام الأساليب القائمة على علم البروتينات الجينية ، والتي تستخدم المعلومات من البروتينات المعبر عنها والتي غالبًا ما تكون مستمدة من مطياف الكتلة . [33]

تحديد الوصلة

تتضمن عملية شرح الجينومات حقيقية النواة طبقة إضافية من الصعوبة بسبب ربط الحمض النووي الريبي ، وهي عملية ما بعد النسخ يتم فيها إزالة الإنترونات (المناطق غير المشفرة) وضم الإكسونات (المناطق المشفرة). [23] لذلك، تكون تسلسلات الترميز حقيقية النواة (CDS) غير متصلة، ولضمان التعرف عليها بشكل صحيح، يجب تصفية المناطق الداخلية. للقيام بذلك، يجب أن تجد خطوط أنابيب الشرح حدود الإكسون-الإنترون، وقد تم تطوير منهجيات متعددة لهذا الغرض. أحد الحلول هو استخدام حدود الإكسون المعروفة للمحاذاة؛ على سبيل المثال، تبدأ العديد من الإنترونات بـ GT وتنتهي بـ AG. [31] ومع ذلك، لا يمكن لهذا النهج اكتشاف حدود جديدة، لذلك توجد بدائل مثل خوارزميات التعلم الآلي التي يتم تدريبها على حدود الإكسون المعروفة والمعلومات الجيدة للتنبؤ بحدود جديدة. [34] تتطلب المتنبئات بحدود الإكسون الجديدة عادةً خوارزميات ضغط البيانات والمحاذاة الفعالة، ولكنها معرضة للفشل في الحدود الموجودة في المناطق ذات التغطية المتسلسلة المنخفضة أو معدلات الخطأ العالية الناتجة أثناء التسلسل. [35] [36]

التنبؤ بالميزات

ينقسم الجينوم إلى مناطق مشفرة وغير مشفرة ، وتتمثل الخطوة الأخيرة من الشرح البنيوي في تحديد هذه السمات داخل الجينوم. في الواقع، المهمة الأساسية في شرح الجينوم هي التنبؤ بالجين ، ولهذا السبب تم تطوير العديد من الطرق لهذا الغرض. [19] التنبؤ بالجين هو مصطلح مضلل، حيث أن معظم متنبئي الجينات يحددون فقط تسلسلات الترميز (CDS) ولا يبلغون عن المناطق غير المترجمة (UTRs)؛ لهذا السبب، تم اقتراح التنبؤ بـ CDS كمصطلح أكثر دقة. [24] تكتشف متنبئات CDS سمات الجينوم من خلال طرق تسمى المستشعرات ، والتي تتضمن مستشعرات إشارة تحدد إشارات الموقع الوظيفية مثل المحفزات ومواقع polyA ، ومستشعرات المحتوى التي تصنف تسلسلات الحمض النووي إلى محتوى مشفر وغير مشفر. [37] في حين أن متنبئي CDS بدائيات النواة يتعاملون في الغالب مع إطارات القراءة المفتوحة (ORFs)، وهي أجزاء من الحمض النووي بين كودونات البداية والتوقف ، فإن متنبئي CDS حقيقيات النواة يواجهون مشكلة أكثر صعوبة بسبب التنظيم المعقد للجينات حقيقية النواة. [3] يمكن تصنيف طرق التنبؤ بـ CDS إلى ثلاث فئات عريضة: [2] [ 31 ]

  • تعتمد طرق التنبؤ بمتلازمة داون على المعلومات التي يمكن استخراجها من تسلسل الحمض النووي فقط. وتعتمد هذه الطرق على طرق إحصائية مثل نموذج ماركوف المخفي (HMM). وتستخدم بعض الطرق جينومين أو أكثر لاستنتاج معدلات الطفرات المحلية والأنماط على طول الجينوم. [38]
  • تعتمد طرق التنبؤ بالتسلسلات المتماثلة (وتسمى أيضًا الطرق التجريبية أو القائمة على الأدلة أو الخارجية) على التشابه مع التسلسلات المعروفة. وبشكل أكثر تحديدًا، تقوم هذه الطرق بمحاذاة التسلسل الذي تم تحليله مع علامات التسلسل المعبر عنها (ESTs) أو الحمض النووي التكميلي (cDNA) أو تسلسلات البروتين .
  • المجمعات . يتم إجراء التنبؤ بـ CDS من خلال الجمع بين الطريقتين المذكورتين أعلاه.

التعليق الوظيفي

يعين الشرح الوظيفي وظائف للعناصر الجينومية التي تم العثور عليها من خلال الشرح البنيوي، [7] عن طريق ربطها بالعمليات البيولوجية مثل دورة الخلية ، وموت الخلية ، والتطور ، والتمثيل الغذائي ، وما إلى ذلك. [3] ويمكن أيضًا استخدامه كفحص إضافي للجودة من خلال تحديد العناصر التي ربما تم شرحها عن طريق الخطأ. [2]

التنبؤ بوظيفة تسلسل الترميز

مثال على مخطط أسلاف علم الجينات (GO) منظم كرسم بياني غير دوري موجه مأخوذ من QuickGO. [39] يوضح الوظائف الجزيئية والعمليات البيولوجية والمكونات الخلوية التي يشارك فيها معقد الماتريلين ، وهو أحد مكونات المصفوفة خارج الخلية . كل مربع هو مصطلح علم الوجود يقع في إحدى فئات GO الثلاث ومرمز بالألوان على التوالي. ترتبط مصطلحات علم الوجود ببعضها البعض من خلال مؤهلات محددة (مثل "هو"، "جزء من"، وما إلى ذلك)، والتي يتم تمثيلها بأنواع مختلفة من الأسهم.

يتطلب التوضيح الوظيفي للجينات مفردات خاضعة للرقابة (أو علم المصطلحات) لتسمية السمات الوظيفية المتوقعة. ومع ذلك، نظرًا لوجود طرق عديدة لتعريف وظائف الجينات، فقد تتعطل عملية التوضيح عندما يتم إجراؤها بواسطة مجموعات بحثية مختلفة. على هذا النحو، يجب استخدام مفردات خاضعة للرقابة موحدة، وأكثرها شمولاً هو علم المصطلحات الجينية (GO). يصنف الخصائص الوظيفية إلى واحدة من ثلاث فئات (الوظيفة الجزيئية، والعملية البيولوجية، والمكون الخلوي) وينظمها في رسم بياني غير دوري موجه ، حيث تكون كل عقدة وظيفة معينة، ويشير كل حافة (أو سهم) بين عقدتين إلى علاقة بين الوالد والطفل أو فئة فرعية. [40] [41] اعتبارًا من عام 2020، يعد علم المصطلحات الجينية هو المفردات الخاضعة للرقابة الأكثر استخدامًا للتوضيح الوظيفي للجينات، يليه كتالوج MIPS الوظيفي (FunCat). [42]

تعتمد بعض الطرق التقليدية للتعليق الوظيفي على التشابه ، والتي تعتمد على أدوات البحث عن المحاذاة المحلية . [40] وتتلخص فرضيتها في أن الحفاظ على التسلسل العالي بين عنصرين جينوميين يعني أن وظيفتهما محفوظة أيضًا. عادةً ما تؤدي أزواج التسلسلات المتماثلة التي ظهرت من خلال التشابه أو التقويم أو علم التشابه وظيفة مماثلة. ومع ذلك، يجب التعامل مع التسلسلات المتماثلة بحذر لسببين: (1) قد يكون لها أسماء مختلفة اعتمادًا على وقت التعليق عليها في الأصل، و(2) قد لا تؤدي نفس الدور الوظيفي في كائنين مختلفين. غالبًا ما يشير المعلقون إلى تسلسل مماثل عندما لا يتم العثور على التشابه أو التقويم أو علم التشابه. [19] تحتوي الطرق القائمة على التشابه على العديد من العيوب، مثل الأخطاء في قاعدة البيانات، وانخفاض الحساسية/الخصوصية، وعدم القدرة على التمييز بين التشابه والتشابه، [43] والدرجات العالية بشكل مصطنع بسبب وجود مناطق منخفضة التعقيد، والتباين الكبير داخل عائلة البروتين. [44]

يمكن إجراء الشرح الوظيفي من خلال الطرق الاحتمالية. يشير توزيع الأحماض الأمينية المحبة للماء والكارهة للماء إلى ما إذا كان البروتين موجودًا في محلول أو غشاء. توفر أنماط التسلسل المحددة معلومات حول التعديلات بعد الترجمة والموقع النهائي لأي بروتين معين. [19] يمكن إقران الطرق الاحتمالية بمفردات محكومة، مثل GO؛ على سبيل المثال، عادةً ما تضع شبكات تفاعل البروتين-البروتين (PPI) البروتينات ذات الوظائف المتشابهة بالقرب من بعضها البعض. [45]

تُستخدم طرق التعلم الآلي أيضًا لتوليد التعليقات الوظيفية للبروتينات الجديدة استنادًا إلى مصطلحات GO. بشكل عام، تتكون هذه الطرق من إنشاء مصنف ثنائي لكل مصطلح GO، ثم يتم ربطها معًا للتنبؤ بمصطلحات GO الفردية (تشكيل مصنف متعدد الفئات ) يتم الحصول على درجات الثقة له لاحقًا. تعد آلة الدعم المتجه (SVM) المصنف الثنائي الأكثر استخدامًا في التعليقات الوظيفية؛ ومع ذلك، تم أيضًا استخدام خوارزميات أخرى، مثل أقرب جيران k (kNN) والشبكة العصبية التلافيفية (CNN). [40]

تنتج طرق التصنيف الثنائية أو متعددة الفئات للتعليق الوظيفي نتائج أقل دقة بشكل عام لأنها لا تأخذ في الاعتبار العلاقات المتبادلة بين مصطلحات GO. الطرق الأكثر تقدمًا التي تأخذ في الاعتبار هذه العلاقات المتبادلة تفعل ذلك إما من خلال نهج مسطح أو هرمي، وتتميز بحقيقة أن الأول لا يأخذ في الاعتبار بنية الأنطولوجيا، بينما يفعل الأخير ذلك. بعض هذه الطرق تضغط مصطلحات GO عن طريق تحليل العوامل المصفوفية أو التجزئة ، وبالتالي تعزيز أدائها. [42]

التنبؤ بوظيفة التسلسل غير المشفر

التسلسلات غير المشفرة (ncDNA) هي تلك التي لا تشفر البروتينات. وهي تتضمن عناصر مثل الجينات الزائفة، والتكرارات القطعية، ومواقع الارتباط، وجينات الحمض النووي الريبي. [28]

الجينات الزائفة هي نسخ متحولة من الجينات المشفرة للبروتين والتي فقدت وظيفتها في الترميز بسبب خلل في إطار القراءة المفتوح (ORF)، مما يجعلها غير قابلة للترجمة . [28] يمكن التعرف عليها باستخدام إحدى الطريقتين التاليتين: [46]

  • الطريقة القائمة على التشابه . يتم التعرف على الجينات الزائفة من خلال البحث عن تسلسلات تشبه الجينات الوظيفية ولكنها تحتوي على طفرات تنتج خللًا في إطار القراءة المفتوح الخاص بها. لا يمكن لهذه الطريقة تحديد العلاقة التطورية بين الجين الزائف والجين الأصلي ولا الوقت المنقضي منذ حدوث الحدث.
  • الطريقة القائمة على علم النشوء والتطور . يتم التعرف على الجينات الزائفة من خلال التحليل النشوئي. أولاً، يتم إنشاء شجرة الأنواع للأنواع المعنية وشجرة النشوء والتطور للجين (أو عائلة الجينات) المعنية. ثم تتم مقارنة الاثنين لتحديد النوع الذي فقد الجين. بعد ذلك، داخل جينوم الأنواع التي لم يتم العثور على الجين فيها، يتم البحث عن تسلسل مماثل للجين المحدد في أقرب الأنواع. أخيرًا، إذا كان هذا التسلسل المتماثل به خلل في إطار القراءة المفتوح الخاص به (وكان يفي بمعايير أخرى، مثل تحليل بيانات RNA-Seq ، ونسبة dN/dS ، وما إلى ذلك)، فهذا يعني أن التسلسل هو بالفعل جين زائف.

التكرارات القطاعية هي عبارة عن أجزاء من الحمض النووي تتكون من أكثر من 1000 زوج قاعدي تتكرر في الجينوم بنسبة تطابق تسلسل تزيد عن 90%. هناك استراتيجيتان مستخدمتان لتحديدها هما WGAC وWSSD: [47]

  • مقارنة تجميع الجينوم الكامل (WGAC). تقوم هذه الطريقة بمحاذاة الجينوم بالكامل مع نفسه من أجل تحديد التسلسلات المتكررة بعد تصفية التكرارات المشتركة؛ ولا تتطلب استخدام القراءات الأصلية للتجميع.
  • كشف تسلسل البندقية الكامل للجينوم (WSSD). يقوم بمحاذاة القراءات الأصلية مع الجينوم المجمع ويبحث عن المناطق ذات عمق القراءة الأعلى من المتوسط، والتي عادة ما تكون إشارات تكرار. التكرارات القطاعية التي تم تحديدها بهذه الطريقة ولكن ليس بواسطة WGAC هي تكرارات منكمشة على الأرجح، مما يعني أنه تم محاذاتها عن طريق الخطأ مع نفس المنطقة. [48]

مواقع ربط الحمض النووي هي مناطق في تسلسل الجينوم ترتبط وتتفاعل مع بروتينات معينة. تلعب دورًا مهمًا في تكرار الحمض النووي وإصلاحه ، والتنظيم النسخي ، والعدوى الفيروسية . يتضمن التنبؤ بموقع الربط استخدام إحدى الطريقتين التاليتين: [ 49]

  • الأساليب القائمة على تشابه التسلسلات . وهي تتكون من تحديد التسلسلات المتجانسة ذات مواقع ربط الحمض النووي المعروفة، أو عن طريق محاذاتها مع بروتينات الاستعلام. وعادة ما يكون أداؤها منخفضًا لأن تسلسلات ربط الحمض النووي أقل حفظًا .
  • الأساليب القائمة على البنية . وهي تستخدم المعلومات البنيوية ثلاثية الأبعاد للبروتينات للتنبؤ بمواقع ارتباط الحمض النووي.

الحمض النووي الريبوزي غير المشفر (ncRNA)، الذي تنتجه جينات الحمض النووي الريبوزي، هو نوع من الحمض النووي الريبوزي لا يُترجم إلى بروتين. ويشمل جزيئات مثل الحمض النووي الريبوزي الناقل ، والحمض النووي الريبوزي ...

التصور

لقطة من ملف GBK الموضح تم إنشاؤه باستخدام Prokka. [51] وهو يوضح مكونات (ميزات) جزء صغير من جينوم Candidatus Carsonella ruddii ، بما في ذلك مواقعها (الشرح البنيوي) والوظائف المستنتجة (الشرح الوظيفي).

تنسيقات الملفات

تتطلب تصور التعليقات التوضيحية في متصفح الجينوم ملف إخراج وصفي، والذي يجب أن يصف هياكل الإنترون والإكسون لكل تعليق توضيحي، وكودونات البداية والنهاية ، وUTRs والنسخ البديلة، ومن الناحية المثالية يجب أن يتضمن معلومات حول محاذاة التسلسل وتوقعات الجينات التي تدعم كل نموذج جين. بعض التنسيقات المستخدمة بشكل شائع لوصف التعليقات التوضيحية هي GenBank و GFF3 وGTF و BED وEMBL. [24] تستخدم بعض هذه التنسيقات مفردات وأنطولوجيات محكومة لتحديد المصطلحات الوصفية الخاصة بها وضمان التوافق بين أدوات التحليل والتصور. [2]

متصفحات الجينوم

المتصفحات الجينومية عبارة عن منتجات برمجية تعمل على تبسيط تحليل وتصور تسلسل الجينوم الكبير وبيانات الشرح التوضيحي للحصول على رؤى بيولوجية، عبر واجهة رسومية. [52] [31] [53]

يمكن تقسيم المتصفحات الجينومية إلى متصفحات جينومية تعتمد على الويب ومتصفحات جينومية مستقلة . تستخدم الأولى معلومات من قواعد البيانات ويمكن تصنيفها إلى متصفحات متعددة الأنواع (تدمج التسلسل والتعليقات التوضيحية لكائنات حية متعددة وتعزز التحليل المقارن بين الأنواع) ومتصفحات خاصة بالأنواع (تركز على كائن حي واحد والتعليقات التوضيحية لأنواع معينة). لا ترتبط الأخيرة بالضرورة بقاعدة بيانات جينوم محددة ولكنها متصفحات عامة يمكن تنزيلها وتثبيتها كتطبيق على جهاز كمبيوتر محلي. [54] [19]

التصور المقارن للجينومات

تصور مقارن خطي للجينوم لعدة أنواع من العائلات والأجناس الفيروسية ذات الصلة من الناحية التطورية . يتم عرض التعليقات الوظيفية للبروتينات بألوان مميزة وتشابهات بدرجات ألوان مختلفة.

تهدف الجينوميات المقارنة إلى تحديد أوجه التشابه والاختلاف في السمات الجينومية، فضلاً عن فحص العلاقات التطورية بين الكائنات الحية. [55] تعد أدوات التصور القادرة على توضيح السلوك المقارن بين جينومين أو أكثر ضرورية لهذا النهج، ويمكن تصنيفها إلى ثلاث فئات بناءً على تمثيل العلاقات بين الجينومات المقارنة: [19]

  • مخططات النقاط: يسمح هذا المخطط فقط بإظهار محاذاة جينومين، حيث يتم تمثيل جينوم واحد على طول المحور الأفقي والآخر على طول المحور الرأسي وتمثل النقاط في الرسم البياني العناصر الجينومية المتشابهة بين هذين التوضيحين.
  • التمثيل الخطي: يستخدم هذا التمثيل مسارات خطية متعددة لتمثيل العديد من الجينومات وخصائصها حيث أن "المسار" هو مفهوم يشير إلى نوع معين من السمات الجينومية في موقع جينومي.
  • التمثيل الدائري: يسهل هذا التمثيل مقارنة الجينومات الميكروبية أو الفيروسية بالكامل. في وضع التصور هذا، تُستخدم الدوائر والأقواس المتحدة المركز لتمثيل أقسام الجينوم.

ضبط الجودة

تؤثر جودة تجميع التسلسل على جودة الشرح، لذا من المهم تقييم جودة التجميع قبل تنفيذ خطوات الشرح اللاحقة. [ 31] من أجل تحديد جودة شرح الجينوم، تم استخدام ثلاثة مقاييس: التذكير والدقة والدقة ؛ على الرغم من عدم استخدام هذه المقاييس صراحةً في مشاريع الشرح، بل في مناقشات دقة التنبؤ. [ 56]

تعد أساليب التعليق المجتمعي تقنيات رائعة لمراقبة الجودة وتوحيد المعايير في التعليق على الجينوم. وقد أدى مؤتمر التعليق الذي عقد في عام 2002 إلى إنشاء معايير التعليق التي يستخدمها مشروع تحليل الإنسان والفقاريات التابع لمعهد سانجر (هافانا). [57] [20]

إعادة الشرح

غالبًا ما تعتمد مشاريع الشرح على الشروح السابقة لجينوم الكائن الحي؛ ومع ذلك، قد تحتوي هذه الشروح القديمة على أخطاء يمكن أن تنتشر إلى شروح جديدة. ومع تطوير تقنيات تحليل الجينوم الجديدة وتوافر قواعد بيانات أكثر ثراءً، قد يتم تحديث شرح بعض الجينومات القديمة. يمكن لهذه العملية، المعروفة باسم إعادة الشرح، أن تزود المستخدمين بمعلومات جديدة حول الجينوم، بما في ذلك التفاصيل حول الجينات ووظائف البروتين. وبالتالي فإن إعادة الشرح هي نهج مفيد في مراقبة الجودة. [56] [58]

تعليق المجتمع

يتألف شرح المجتمع من إشراك المجتمع (سواء العلمي أو غير العلمي) في مشاريع شرح الجينوم. ويمكن تصنيفها إلى الفئات الست التالية: [59] [3]

  • نموذج المصنع: يتم إجراء التوضيح بواسطة خط أنابيب مؤتمت بالكامل.
  • نموذج المتحف: يتضمن ذلك التقييم اليدوي من قبل الخبراء لتفسير نتائج مشروع التوضيح.
  • نموذج الصناعة المنزلية: التعليق غير مركزي وهو نتيجة لجهود العديد من المنسقين بدوام جزئي.
  • نموذج الحفلة أو المهرجان: يتكون من ورشة عمل مكثفة قصيرة مع أمناء بارزين من المجتمع. وقد تم استخدامه لأول مرة في مشروع شرح جينوم ذبابة الفاكهة . [60]
  • المشرح المبارك: أحد أشكال نموذج المتحف، والذي تم تطبيقه في مشروع Knockout Mouse (KOMP)، حيث يخضع القائمون على المتاحف لفترة تدريب قبل الشرح، ثم يتم منحهم إمكانية الوصول إلى أدوات الشرح لمواصلة عملهم.
  • نهج حارس البوابة: وهو مزيج من نموذجي المخيمات والصناعات المنزلية. ويبدأ بورشة عمل للتعليق التوضيحي، يتبعها تعاون لامركزي لتوسيع وتحسين التعليق التوضيحي الأولي. وقد تم استخدامه لبيانات الأنواع المتعددة.

يُقال إن التعليق المجتمعي يخضع للإشراف عندما يكون هناك منسق يدير المشروع من خلال طلب التعليق على عناصر معينة لعدد مختار من الخبراء. من ناحية أخرى، عندما يتمكن أي شخص من الدخول إلى مشروع ويتم التنسيق بطريقة لامركزية، يُطلق عليه التعليق المجتمعي غير الخاضع للإشراف . التعليق المجتمعي الخاضع للإشراف قصير الأمد ومحدود بمدة الحدث، في حين أن النظير غير الخاضع للإشراف لا يعاني من هذا القيد. ومع ذلك، كان الأخير أقل نجاحًا من السابق ربما بسبب نقص الوقت والدافع والحافز و/أو التواصل. [61]

تحتوي ويكيبيديا على العديد من مشاريع الويكي التي تهدف إلى تحسين الشرح التوضيحي. على سبيل المثال، يقوم مشروع الويكي الجيني بتشغيل روبوت يقوم بجمع بيانات الجينات من قواعد بيانات الأبحاث وإنشاء جذوع الجينات على هذا الأساس. [62] يسعى مشروع الويكي الجيني إلى كتابة مقالات تصف الحمض النووي الريبي الفردي وعائلات الحمض النووي الريبي بطريقة سهلة الوصول. [63]

التطبيقات

تشخيص المرض

يستخدم الباحثون علم الجينات لتحديد علاقة المرض بالجين، حيث يساعد علم الجينات في تحديد الجينات الجديدة والتغيرات في تعبيرها وتوزيعها ووظيفتها في ظل مجموعة مختلفة من الظروف، مثل المرض مقابل الصحة. [41] تم إنشاء قواعد بيانات لعلاقات المرض بالجين للكائنات الحية المختلفة، مثل علم الجينات المسبب للأمراض النباتية، [64] أو علم الجينات الميكروبية المرتبطة بالنباتات [65] أو DisGeNET. [66] وتم تنفيذ بعض القواعد الأخرى في قواعد بيانات موجودة مسبقًا مثل علم الجينات لأمراض الفئران في قاعدة بيانات جينوم الفئران. [67]

المعالجة البيولوجية

يتم ترميز تنوع كبير من الإنزيمات الهدامة التي تشارك في تحلل الهيدروكربون بواسطة بعض سلالات البكتيريا بواسطة الجينات الموجودة في عناصرها الجينية المتحركة (MGEs). دراسة هذه العناصر ذات أهمية كبيرة في مجال المعالجة البيولوجية، حيث تم مؤخرًا البحث عن تطعيم سلالات برية أو معدلة وراثيًا بهذه العناصر الجينية المتحركة من أجل اكتساب قدرات تحلل الهيدروكربون هذه. [68] في عام 2013، نشر Phale et al. [69] شرحًا لجينوم سلالة من Pseudomonas putida (CSV86)، وهي بكتيريا معروفة بتفضيلها للنفتالين والمركبات العطرية الأخرى على الجلوكوز كمصدر للكربون والطاقة. من أجل العثور على العناصر الجينية المتحركة لهذه البكتيريا، تم شرح جينومها باستخدام RAST وخط أنابيب شرح جينوم البروكاريوت NCBI (PGAP)، وكان من الممكن تحديد تسعة عناصر متحركة باستخدام قاعدة بيانات Insertion Sequence (IS) Finder. واختتم هذا التحليل بتحديد موقع جينات المسار العلوي لتحلل النفثالين، [70] بجوار الجينات التي تشفر tRNA-Gly وintegrase، بالإضافة إلى تحديد الجينات التي تشفر الإنزيمات المشاركة في تحلل الساليسيلات ، والبنزوات ، و4-هيدروكسي بنزوات ، وحمض فينيل أسيتيك ، وحمض هيدروكسي فينيل أسيتيك، والتعرف على الأوبرون المشارك في نقل الجلوكوز في السلالة.

إن تحليل الأنطولوجيا الجينية له أهمية كبيرة في التوضيح الوظيفي، وبشكل خاص في المعالجة البيولوجية يمكن تطبيقه لمعرفة العلاقات بين جينات بعض الكائنات الحية الدقيقة مع وظائفها ودورها في معالجة بعض الملوثات. كان هذا هو النهج المتبع في التحقيق وتحديد سلالة Halomonas zincidurans B6(T)، وهي بكتيريا تحتوي على واحد وثلاثين جينًا تشفر مقاومة المعادن الثقيلة ، وخاصة الزنك [71] و Stenotrophomonas sp. DDT-1، وهي سلالة قادرة على استخدام DDT كمصدر وحيد للكربون والطاقة، [72] على سبيل المثال لا الحصر.

برمجة

يمكن شرح الجينات في الجينوم حقيقي النواة باستخدام أدوات شرح متنوعة [73] مثل FINDER. [74] يمكن لخط أنابيب الشرح الحديث دعم واجهة ويب سهلة الاستخدام وحاويات البرامج مثل MOSGA. [75] [76] خطوط أنابيب الشرح الحديثة للجينومات بدائية النواة هي Bakta، [77] و Prokka [51] وPGAP. [78]

يقوم المركز الوطني لعلم الوجود الطبي الحيوي بتطوير أدوات للتعليق الآلي [79] على سجلات قواعد البيانات استنادًا إلى الأوصاف النصية لتلك السجلات.

كطريقة عامة، تحتوي dcGO [80] على إجراء آلي لاستنتاج الارتباطات إحصائيًا بين مصطلحات الأنطولوجيا ومجالات البروتين أو مجموعات المجالات من التعليقات التوضيحية الموجودة على مستوى الجين/البروتين.

تم تطوير مجموعة متنوعة من أدوات البرمجيات التي تسمح للعلماء بعرض ومشاركة تعليقات الجينوم، مثل MAKER.

إن شرح الجينوم هو مجال بحثي نشط ويشارك فيه عدد من المنظمات المختلفة في مجتمع العلوم الحيوية والتي تنشر نتائج جهودها في قواعد بيانات بيولوجية متاحة للجمهور ويمكن الوصول إليها عبر الويب وغير ذلك من الوسائل الإلكترونية. وفيما يلي قائمة أبجدية بالمشاريع الجارية ذات الصلة بشرح الجينوم:

مراجع

  1. ^ Zheng S, Poczai P, Hyvönen J, Tang J, Amiryousefi A (2020). "Chloroplot: An Online Program for the Versatile Plotting of Organelle Genomes". Frontiers in Genetics . 11 (576124): 576124. doi : 10.3389/fgene.2020.576124 . PMC  7545089. PMID  33101394 .
  2. ^ abcdef Dominguez Del Angel V، Hjerde E، Sterck L، Capella-Gutierrez S، Notredame C، Vinnere Pettersson O، et al. (5 فبراير 2018). “عشر خطوات للبدء في تجميع الجينوم والتعليق التوضيحي”. F1000 للأبحاث . 7 (148): 148. دوى : 10.12688/f1000research.13598.1 . بمك 5850084 . بميد  29568489. 
  3. ^ abcde Stein L (يوليو 2001). "شرح الجينوم: من التسلسل إلى علم الأحياء". مراجعات الطبيعة. علم الوراثة . 2 (7): 493-503. doi :10.1038/35080529. PMID  11433356. S2CID  12044602.
  4. ^ Davis CP (29 مارس 2021). "Medical Definition of Genome annotation". MedicineNet . مؤرشف من الأصل في 9 فبراير 2023. تم الاسترجاع في 17 أبريل 2023 .
  5. ^ Koonin E, Galperin MY (2003). "Genome Annotation and Analysis". Sequence — Evolution — Function (الطبعة الأولى). Springer US. ص 193–226. doi :10.1007/978-1-4757-3783-7_6. ISBN 978-1-4757-3783-7.
  6. ^ ab Mishra P, Maurya R, Avashthi H, Mittal S, Chandra M, Ramteke PW (2021). "تجميع الجينوم والشرح التوضيحي". في Singh DB, Pathak RK (المحررون). علم المعلومات الحيوية: الأساليب والتطبيقات (الطبعة الأولى). Elsevier Science. ص. 49-66. doi :10.1016/B978-0-323-89775-4.00013-4. ISBN 9780323897754.
  7. ^ ab Bright LA, Burgess SC, Chowdhary B, Swiderski CE, McCarthy FM (أكتوبر 2009). "التعليق الهيكلي والوظيفي لمجموعة أوليجو أري من الجينوم الكامل للخيول". BMC Bioinformatics . 10 (ملحق 11): S8. doi : 10.1186/1471-2105-10-S11-S8 . PMC 3226197. PMID  19811692 . 
  8. ^ Reed JL, Famili I, Thiele I, Palsson BO (فبراير 2006). "نحو شرح الجينوم متعدد الأبعاد". مراجعات الطبيعة. علم الوراثة . 7 (2): 130-141. doi :10.1038/nrg1769. PMID  16418748. S2CID  13107786.
  9. ^ abcd Abril JF, Castellano S (2019). "Genome Annotation". في Ranganathan S, Nakai K, Schonbach C, Gribskov M (المحررون). موسوعة المعلوماتية الحيوية وعلم الأحياء الحاسوبي (الطبعة الأولى). Elsevier Science. ص 195-209. doi :10.1016/B978-0-12-809633-8.20226-4. ISBN 978-0-12-811432-2. S2CID  226248103.
  10. ^ abcd Tatusova T, DiCuccio M, Badretdin A, Chetvernin V, Nawrocki EP, Zaslavsky L, et al. (أغسطس 2016). "خط أنابيب شرح جينوم البروكاريوت NCBI". Nucleic Acids Research . 44 (14): 6614–6624. doi :10.1093/nar/gkw569. PMC 5001611. PMID  27342282 . 
  11. ^ Staden R (نوفمبر 1977). "معالجة بيانات التسلسل بواسطة الكمبيوتر". Nucleic Acids Research . 4 (11): 4037–4051. doi :10.1093/nar/4.11.4037. PMC 343220. PMID  593900 . 
  12. ^ Staden R, McLachlan AD (يناير 1982). "تفضيل الكودون واستخدامه في تحديد مناطق ترميز البروتين في تسلسلات الحمض النووي الطويلة". Nucleic Acids Research . 10 (1): 141–156. doi :10.1093/nar/10.1.141. PMC 326122. PMID 7063399  . 
  13. ^ ab Gribskov M, Devereux J, Burgess RR (يناير 1984). "مخطط تفضيل الكودون: تحليل بياني لتسلسلات ترميز البروتين والتنبؤ بالتعبير الجيني". Nucleic Acids Research . 12 (1 Pt 2): 539–549. doi :10.1093/nar/12.1part2.539. PMC 321069. PMID  6694906 . 
  14. ^ Fickett JW (أغسطس 1996). "العثور على الجينات بواسطة الكمبيوتر: أحدث التقنيات". Trends in Genetics . 12 (8): 316–320. doi :10.1016/0168-9525(96)10038-X. PMID  8783942.
  15. ^ Grosjean H, Fiers W (يونيو 1982). "استخدام الكودون التفضيلي في الجينات البدائية: طاقة التفاعل المثلى بين الكودون والكودون المضاد والاستخدام الانتقائي للكودون في الجينات المعبر عنها بكفاءة". Gene . 18 (3): 199–209. doi :10.1016/0378-1119(82)90157-3. PMID  6751939.
  16. ^ Grantham R, Gautier C, Gouy M, Mercier R, Pavé A (يناير 1980). "استخدام كتالوج الكودون وفرضية الجينوم". Nucleic Acids Research . 8 (1): r49–r62. doi :10.1093/nar/8.1.197-c. PMC 327256. PMID 6986610  . 
  17. ^ Lukashin AV, Borodovsky M (فبراير 1998). "GeneMark.hmm: حلول جديدة للعثور على الجينات". Nucleic Acids Research . 26 (4): 1107–1115. doi :10.1093/nar/26.4.1107. PMC 147337. PMID 9461475  . 
  18. ^ Salzberg SL, Delcher AL, Kasif S, White O (January 1998). "تحديد الجينات الميكروبية باستخدام نماذج ماركوف المتداخلة". Nucleic Acids Research . 26 (2): 544–548. doi :10.1093/nar/26.2.544. PMC 147303. PMID  9421513 . 
  19. ^ abcdefgh Soh J, Gordon PM, Sensen CW (4 سبتمبر 2012). شرح الجينوم. نيويورك: Chapman and Hall/CRC. doi :10.1201/b12682. ISBN 9780429064012. مؤرشف من الأصل في 18 أبريل 2023 . استرجاع 18 أبريل 2023 .
  20. ^ ab Brent MR (ديسمبر 2005). "شرح الجينوم في الماضي والحاضر والمستقبل: كيفية تعريف إطار القراءة المفتوح في كل موضع". Genome Research . 15 (12): 1777–1786. doi : 10.1101/gr.3866105 . PMID  16339376.
  21. ^ ENCODE Project Consortium (أبريل 2011). Becker PB (محرر). "دليل المستخدم إلى موسوعة عناصر الحمض النووي (ENCODE)". PLOS Biology . 9 (4): e1001046. doi : 10.1371/journal.pbio.1001046 . PMC 3079585. PMID  21526222 .  أيقونة الوصول المفتوح
  22. ^ Abecasis GR, Auton A, Brooks LD, DePristo MA, Durbin RM, Handsaker RE, et al. (نوفمبر 2012). "خريطة متكاملة للتباين الجيني من 1092 جينوم بشري". Nature . 491 (7422): 56–65. Bibcode :2012Natur.491...56T. doi :10.1038/nature11632. PMC 3498066. PMID  23128226 . 
  23. ^ ab Kahl G (2015). قاموس الجينوميات والنسخ الجينية والبروتينات (الطبعة الخامسة). Weinheim: Wiley. doi :10.1002/9783527678679. ISBN 9783527678679. مؤرشف من الأصل في 4 أغسطس 2022 . استرجاع 24 أبريل 2023 .
  24. ^ abcde Yandell M, Ence D (أبريل 2012). "دليل المبتدئين لشرح الجينوم حقيقيات النوى". مراجعات الطبيعة. علم الوراثة . 13 (5): 329–342. doi :10.1038/nrg3174. PMID  22510764. S2CID  3352427.
  25. ^ Treangen TJ, Abraham AL, Touchon M, Rocha EP (مايو 2009). "نشأة وتأثيرات ومصائر التكرارات في الجينومات البدائية". مراجعات علم الأحياء الدقيقة FEMS . 33 (3): 539–571. doi : 10.1111/j.1574-6976.2009.00169.x . PMID  19396957.
  26. ^ Liehr T (فبراير 2021). "العناصر المتكررة في البشر". المجلة الدولية للعلوم الجزيئية . 22 (4): 2072. doi : 10.3390/ijms22042072 . PMC 7922087. PMID  33669810. 
  27. ^ Bergman CM, Quesneville H (نوفمبر 2007). "اكتشاف واكتشاف العناصر القابلة للنقل في تسلسلات الجينوم". Briefings in Bioinformatics . 8 (6): 382–392. doi : 10.1093/bib/bbm048 . PMID  17932080.
  28. ^ abc Alexander RP, Fang G, Rozowsky J, Snyder M, Gerstein MB (أغسطس 2010). "شرح المناطق غير المشفرة في الجينوم". مراجعات الطبيعة. علم الوراثة . 11 (8): 559–571. doi :10.1038/nrg2814. PMID  20628352. S2CID  6617359.
  29. ^ Edgar RC (أكتوبر 2010). "البحث والتجميع أسرع من BLAST بأضعاف مضاعفة". Bioinformatics . 26 (19): 2460–2461. doi : 10.1093/bioinformatics/btq461 . PMID  20709691.
  30. ^ Edgar R. "Sequence masking". drive5.com . مؤرشف من الأصل في 3 فبراير 2020. تم الاسترجاع 25 أبريل 2023 .
  31. ^ abcde Ejigu GF, Jung J (سبتمبر 2020). "مراجعة التعليقات التوضيحية الحسابية للجينوم للتسلسلات التي تم الحصول عليها من خلال تسلسل الجيل التالي". علم الأحياء . 9 (9): 295. doi : 10.3390/biology9090295 . PMC 7565776. PMID  32962098 . 
  32. ^ Garber M, Grabherr MG, Guttman M, Trapnell C (يونيو 2011). "طرق حسابية لشرح النسخ الجيني وتحديد الكميات باستخدام تسلسل الحمض النووي الريبي". Nature Methods . 8 (6): 469–477. doi :10.1038/nmeth.1613. PMID  21623353. S2CID  205419756.
  33. ^ Gupta N, Tanner S, Jaitly N, Adkins JN, Lipton M, Edwards R, et al. (سبتمبر 2007). "تحليل البروتيوم الكامل للتعديلات بعد الترجمة: تطبيقات مطياف الكتلة للتعليق على الجينوم البروتيني". Genome Research . 17 (9): 1362–1377. doi :10.1101/gr.6427907. PMC 1950905. PMID  17690205 . 
  34. ^ De Bona F, Ossowski S, Schneeberger K, Rätsch G (أغسطس 2008). "Optimal splicedaligns of short sequence reads". Bioinformatics . 24 (16): i174–i180. doi : 10.1093/bioinformatics/btn300 . PMID  18689821.
  35. ^ Trapnell C, Pachter L, Salzberg SL (مايو 2009). "TopHat: discovering splice junctions with RNA-Seq". Bioinformatics . 25 (9): 1105–1111. doi :10.1093/bioinformatics/btp120. PMC 2672628. PMID  19289445 . 
  36. ^ Križanovic K, Echchiki A, Roux J, Šikic M (مارس 2018). "تقييم الأدوات الخاصة بمحاذاة تسلسل الحمض النووي الريبي الطويل القراءة". علم المعلومات الحيوية . 34 (5): 748-754. doi :10.1093/bioinformatics/btx668. PMC 6192213. PMID  29069314 . 
  37. ^ McHardy AC, Kloetgen A (2017). "Finding Genes in Genome Sequence". في Keith JM (محرر). Bioinformatics . Methods in Molecular Biology. المجلد 1525 (الطبعة الثانية). نيويورك: Springer. ص 271-291. doi :10.1007/978-1-4939-6622-6_11. ISBN 978-1-4939-6622-6. PMID  27896725.
  38. ^ برنت إم آر، جيجو آر (يونيو 2004). "التطورات الحديثة في التنبؤ ببنية الجينات". الرأي الحالي في علم الأحياء البنيوي . 14 (3): 264-272. doi :10.1016/j.sbi.2004.05.007. PMID  15193305.
  39. ^ Binns D, Dimmer E, Huntley R, Barrell D, O'Donovan C, Apweiler R (نوفمبر 2009). "QuickGO: أداة تعتمد على الويب للبحث في علم الجينات". Bioinformatics . 25 (22): 3045–3046. doi :10.1093/bioinformatics/btp536. PMC 2773257. PMID  19744993 . 
  40. ^ abc Vu TT, Jung J (2021). "التنبؤ بوظيفة البروتين باستخدام علم الجينات: من النماذج التقليدية إلى نماذج التعلم العميق". PeerJ . 9 : e12019. doi : 10.7717/peerj.12019 . PMC 8395570. PMID  34513334. 
  41. ^ ab Saxena R, Bishnoi R, Singla D (2021). "Gene Ontology: application and Important in function annotation of the genomic data". في Singh B, Pathak RK (المحرران). Bioinformatics: methods and applications . لندن: Academic Press. ص. 145-157. doi :10.1016/B978-0-323-89775-4.00015-8. ISBN 978-0-323-89775-4.
  42. ^ ab Zhao Y, Wang J, Chen J, Zhang X, Guo M, Yu G (2020). "مراجعة الأدبيات حول التنبؤ بوظيفة الجين من خلال نمذجة علم الوجود الجيني". Frontiers in Genetics . 11 : 400. doi : 10.3389/fgene.2020.00400 . PMC 7193026. PMID  32391061 . 
  43. ^ Sasson O, Kaplan N, Linial M (يونيو 2006). "التنبؤ بالتعليقات التوضيحية الوظيفية: الكل من أجل واحد والواحد من أجل الكل". علم البروتين . 15 (6): 1557–1562. doi :10.1110/ps.062185706. PMC 2242553. PMID  16672244 . 
  44. ^ Sinha S, Lynn AM, Desai DK (أكتوبر 2020). "تنفيذ الأساليب الحسابية القائمة على التماثل وغير القائمة على التماثل لتحديد وشرح الإنزيمات اليتيمة: استخدام Mycobacterium tuberculosis H37Rv كدراسة حالة". BMC Bioinformatics . 21 (1): 466. doi : 10.1186/s12859-020-03794-x . PMC 574302. PMID  33076816 . 
  45. ^ Letovsky S, Kasif S (2003). "التنبؤ بوظيفة البروتين من بيانات تفاعل البروتين/البروتين: نهج احتمالي". Bioinformatics . 19 (ملحق 1): i197–i204. doi : 10.1093/bioinformatics/btg1026 . PMID  12855458.
  46. ^ Dainat J, Pontarotti P (2021). "طرق التعرف على الجينات الزائفة ودراستها باستخدام نهج علم النشوء والتطور" (PDF) . في Poliseno L (محرر). الجينات الزائفة . طرق في علم الأحياء الجزيئي. المجلد 2324 (الطبعة الثانية). نيويورك: سبرينغر. ص 21-34. doi :10.1007/978-1-0716-1503-4_2. ISBN 978-1-0716-1503-4. PMID  34165706. S2CID  235625288.
  47. ^ Numanagic I, Gökkaya AS, Zhang L, Berger B, Alkan C, Hach F (سبتمبر 2018). "التوصيف السريع للتكرارات القطاعية في تجميعات الجينوم". علم المعلومات الحيوية . 34 (17): i706–i714. doi :10.1093/bioinformatics/bty586. PMC 6129265. PMID  30423092 . 
  48. ^ Hartasánchez DA, Brasó-Vives M, Heredia-Genestar JM, Pybus M, Navarro A (نوفمبر 2018). "تأثير التكرارات المنهارة على تقديرات التنوع: ماذا نتوقع". علم الأحياء الجيني والتطور . 10 (11): 2899-2905. doi :10.1093/gbe/evy223. PMC 6239678. PMID 30364947  . 
  49. ^ Si J, Zhao R, Wu R (مارس 2015). "نظرة عامة على التنبؤ بمواقع ربط الحمض النووي للبروتين". المجلة الدولية للعلوم الجزيئية . 16 (3): 5194-5215. doi : 10.3390/ijms16035194 . PMC 4394471. PMID  25756377 . 
  50. ^ Griffiths-Jones S (2007). "شرح جينات الحمض النووي الريبي غير المشفرة". المراجعة السنوية لعلم الجينوم وعلم الوراثة البشرية . 8 : 279-298. doi :10.1146/annurev.genom.8.080706.092419. PMID  17506659.
  51. ^ ab Seemann T (يوليو 2014). "Prokka: شرح سريع لجينوم الكائنات البدائية". Bioinformatics . 30 (14): 2068–2069. doi : 10.1093/bioinformatics/btu153 . PMID  24642063.
  52. ^ Valeev T, Yevshin I, Kolpakov F (2013). "BioUML Genome Browser". Virtual Biology . 1 (1): 15. doi : 10.12704/vb/e8 .
  53. ^ Szot PS، Yang A، Wang X، Parsania C، Röhm U، Wong KH، Ho JW (مايو 2017). "PBrowse: منصة تعتمد على الويب لاستكشاف البيانات الجينومية في الوقت الفعلي". Nucleic Acids Research . 45 (9): e67. doi : 10.1093/nar/gkw1358. PMC 5605237. PMID  28100700. 
  54. ^ Wang J, Kong L, Gao G, Luo J (مارس 2013). "مقدمة موجزة عن متصفحات الجينوم المستندة إلى الويب". Briefings in Bioinformatics . 14 (2): 131–143. doi : 10.1093/bib/bbs029 . PMID  22764121.
  55. ^ Jung J, Kim JI, Yi G (ديسمبر 2019). "geneCo: طريقة مقارنة جينومية مرئية لتحليل هياكل جينوم متعددة". Bioinformatics . 35 (24): 5303–5305. doi :10.1093/bioinformatics/btz596. PMC 6954651. PMID  31350879 . 
  56. ^ ab Ouzounis CA, Karp PD (2002). "الماضي والحاضر والمستقبل لإعادة الشرح على مستوى الجينوم". علم الأحياء الجيني . 3 (2): COMMENT2001. doi : 10.1186/gb-2002-3-2-comment2001 . PMC 139008. PMID  11864365 . 
  57. ^ "Manual Annotation - Wellcome Sanger Institute". www.sanger.ac.uk . مؤرشف من الأصل في 2 فبراير 2023 . تم الاسترجاع في 28 مارس 2023 .
  58. ^ Siezen RJ, van Hijum SA (يوليو 2010). "إعادة شرح الجينوم وخطوط أنابيب الشرح مفتوحة المصدر". Microbial Biotechnology . 3 (4): 362–369. doi :10.1111/j.1751-7915.2010.00191.x. PMC 3815804. PMID  21255336 . 
  59. ^ Loveland JE, Gilbert JG, Griffiths E, Harrow JL (2012). "Community gene annotation in practice". قاعدة البيانات . 2012 (2012): bas009. doi :10.1093/database/bas009. PMC 3308165. PMID  22434843 . 
  60. ^ هارتل دي إل (أبريل 2000). "الذباب يلتقي بالبندقية: البندقية تفوز". مجلة علم الوراثة الطبيعية . 24 (4): 327-328. doi :10.1038/74125. PMID  10742085. S2CID  5354139.
  61. ^ Mazumder R, Natale DA, Julio JA, Yeh LS, Wu CH (فبراير 2010). "التعليق المجتمعي في علم الأحياء". Biology Direct . 5 (1): 12. doi : 10.1186/1745-6150-5-12 . PMC 2834641. PMID  20167071 . 
  62. ^ Huss JW, Orozco C, Goodale J, Wu C, Batalov S, Vickers TJ, et al. (يوليو 2008). "ويكي الجينات لشرح وظيفة الجينات على مستوى المجتمع". PLOS Biology . 6 (7): e175. doi : 10.1371/journal.pbio.0060175 . PMC 2443188. PMID  18613750 . 
  63. ^ Daub J، Gardner PP، Tate J، Ramsköld D، Manske M، Scott WG، et al. (ديسمبر 2008). “مشروع ويكي RNA: شرح مجتمعي لعائلات RNA”. الحمض النووي الريبي . 14 (12): 2462-2464. دوى :10.1261/rna.1200508. بمك 2590952 . بميد  18945806. 
  64. ^ كوبر إل، جايسوال بي (2016). "علم وجود النبات: أداة لعلم جينوم النبات". في إدواردز د (محرر). علم المعلومات الحيوية النباتية . طرق في علم الأحياء الجزيئي. المجلد 1374 (الطبعة الثانية). توتووا، نيوجيرسي: مطبعة هيومانا. ص 89-114. doi :10.1007/978-1-4939-3167-5_5. ISBN 978-1-4939-3167-5. PMID  26519402.
  65. ^ Torto-Alalibo T, Collmer CW, Gwinn-Giglio M (فبراير 2009). "The Plant-Associated Microbe Gene Ontology (PAMGO) Consortium: community development of new Gene Ontology terms describe biological processes involved in microbe-host interactions". BMC Microbiology . 9 (Suppl 1): S1. doi : 10.1186/1471-2180-9-S1-S1 . PMC 2654661 . PMID  19278549. 
  66. ^ Piñero J، Ramírez-Anguita JM، Saüch-Pitarch J، Ronzano F، Centeno E، Sanz F، Furlong LI (يناير 2020). “منصة المعرفة DisGeNET لجينوميات الأمراض: تحديث 2019”. أبحاث الأحماض النووية . 48 (D1): D845 – D855. دوى :10.1093/nar/gkz1021. بمك 7145631 . بميد  31680165. 
  67. ^ Hayman GT, Laulederkind SJ, Smith JR, Wang SJ, Petri V, Nigam R, et al. (2016). "بوابات الأمراض، شرح الأمراض والجينات وعلم الوجود المرضي RGD في قاعدة بيانات جينوم الفئران". قاعدة البيانات . 2016 : baw034. doi :10.1093/database/baw034. PMC 4805243. PMID  27009807 . 
  68. ^ Top EM, Springael D, Boon N (نوفمبر 2002). "Catabolic mobile genetic elements and their possible use in bioaugmentation of polluted grounds and waters". FEMS Microbiology Ecology . 42 (2): 199–208. doi : 10.1111/j.1574-6941.2002.tb01009.x . hdl : 1854/LU-348539 . PMID  19709279. S2CID  15173391.
  69. ^ Phale PS, Paliwal V, Raju SC, Modak A, Purohit HJ (يناير 2013). "تسلسل جينوم بكتيريا التربة المحللة للنفثالين Pseudomonas putida CSV86". إعلانات الجينوم . 1 (1): 234–235. doi :10.1128/genomeA.00234-12. PMC 3587945. PMID  23469351 . 
  70. ^ Trivedi VD, Jangir PK, Sharma R, Phale PS (ديسمبر 2016). "نظرة ثاقبة على التحليل الوظيفي والتطوري لمسار التمثيل الغذائي للكارباريل من سلالة Pseudomonas sp. C5pp". التقارير العلمية . 6 (1): 38430. رمز Bibcode : 2016NatSR...638430T. doi : 10.1038/srep38430. PMC 5141477. PMID  27924916 . 
  71. ^ Huo YY, Li ZY, Cheng H, Wang CS, Xu XW (2014). "تسلسل جينوم مسودة عالي الجودة لسلالة B6(T) من البكتيريا المقاومة للمعادن الثقيلة Halomonas zincidurans المقاومة للمعادن الثقيلة". معايير العلوم الجينومية . 9 (30): 30. doi : 10.1186/1944-3277-9-30 . PMC 4286145. PMID  25945155 . 
  72. ^ Pan X, Lin D, Zheng Y, Zhang Q, Yin Y, Cai L, et al. (فبراير 2016). "التحلل البيولوجي لمادة DDT بواسطة Stenotrophomonas sp. DDT-1: توصيف وتحليل وظيفي للجينوم". التقارير العلمية . 6 (1): 21332. Bibcode :2016NatSR...621332P. doi :10.1038/srep21332. PMC 4758049. PMID  26888254 . 
  73. ^ GAAS, NBIS -- National Bioinformatics Infrastructure Sweden, 13 April 2022 , تم الاسترجاع في 25 April 2022
  74. ^ Banerjee S، Bhandary P، Woodhouse M، Sen TZ، Wise RP، Andorf CM (أبريل 2021). "FINDER: حزمة برامج آلية لشرح الجينات حقيقية النواة من بيانات RNA-Seq وتسلسلات البروتين المرتبطة بها". BMC Bioinformatics . 22 (1): 205. doi : 10.1186/s12859-021-04120-9 . PMC 8056616. PMID  33879057 . 
  75. ^ مارتن آر، هاكل تي، حطاب جي، فيشر إم جي، هايدر د (أبريل 2021). بيرول الأول (محرر). “MOSGA: معلق الجينوم المعياري مفتوح المصدر”. المعلوماتية الحيوية . 36 (22-23): 5514-5515. دوى :10.1093/المعلوماتية الحيوية/btaa1003. اتش دي ال : 21.11116/0000-0006-FED4-D . بميد  33258916.
  76. ^ Martin R. "MOSGA". mosga.mathematik.uni-marburg.de . تم الاسترجاع في 25 أبريل 2022 .
  77. ^ Schwengers O، Jelonek L، Dieckmann MA، Beyvers S، Blom J، Goesmann A (نوفمبر 2021). "Bakta: شرح سريع وموحد للجينومات البكتيرية عبر تحديد التسلسل الخالي من المحاذاة". علم الجينوم الميكروبي . 7 (11). doi : 10.1099/mgen.0.000685 . PMC 8743544. PMID  34739369 . 
  78. ^ Li W, O'Neill KR, Haft DH, DiCuccio M, Chetvernin V, Badretdin A, et al. (يناير 2021). "RefSeq: توسيع نطاق خط أنابيب شرح جينوم البروكاريوتيك من خلال تنظيم نموذج عائلة البروتين". Nucleic Acids Research . 49 (D1): D1020–D1028. doi :10.1093/nar/gkaa1105. PMC 7779008. PMID 33270901  . 
  79. ^ "NCBO Annotator". ncbo.bioontology.org . تم الاسترجاع في 8 فبراير 2023 .
  80. ^ Fang H, Gough J (يناير 2013). "DcGO: قاعدة بيانات للأنطولوجيات التي تركز على المجال حول الوظائف والأنماط الظاهرية والأمراض والمزيد". Nucleic Acids Research . 41 (إصدار قاعدة البيانات): D536–D544. doi :10.1093/nar/gks1080. PMC 3531119. PMID  23161684 . 

تم الاسترجاع من "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=DNA_annotation&oldid=1256724980"
Original text
Rate this translation
Your feedback will be used to help improve Google Translate