モチーフ検索アルゴリズムと遺伝子同定への応用

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概要

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• 近年, 分子生物学の分野においては、様々な生物に対し大規模にDNA配列の解析がすすみ、計算機上での遺伝子同定をいかに正確に行うかがきわめて重要になってきている。この遺伝子同定の従来手法は主に隠れマルコフモデルなどを用いる統計的な手法と主に配列相同性検索を用いるような手法の2つの手法にわけられる。本論文ではBio-Dictionaryと呼ばれる大規模な蛋白質モチーフデータベースを元に、これらの手法の中間に位置するような遺伝子同定手法を提案する。この新手法は、従来の統計的な側面を持つ一方で、統計的手法では難しいような生物種によらない遺伝子同定を可能としている。また, これらの処理を高速に行うため、このデータベースを高速に検索するためのアルゴリズムを提案する。さらに、これらの手法の性能を実際の17種の原核生物の全配列を用いて検証を行った。

• 2001-10-12

著者

• 渋谷 哲朗

  日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所

• Rigoutsos Isidore

  Bioinformatics & Pattern Discovery Group, Computational Biology Center, IBM Thomas J. Watson Researc

• Rigoutsos Isidore

  Bioinformatics & Pattern Discovery Group Computational Biology Center Ibm Thomas J. Watson Resea

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