Использование графических ускорителей для выявления функциональных сигналов в регуляторных районах генов прокариот


https://doi.org/10.18699/VJ15.087

Полный текст:


Аннотация

Различные методы выявления значимых контекстных сигналов широко используются для поиска сайтов связывания транскрипционных факторов и выявления структурно-функциональной организации регуляторных районов генов. Такие методы не требуют ни предварительного выравнивания выборки анализируемых последовательностей, ни экспериментальной информации о точном расположении сайтов связывания транскрипционных факторов. Широкое распространение получили методы поиска контекстных сигналов, основанные на выявлении вырожденных олигонуклеотидных мотивов, записанных в 15- буквенном коде номенклатуры IUPAC (International Union of Pure and Applied Chemistry). Существенной сложностью использования вырожденных мотивов является их огромное разнообразие, что заставляет исследователей применять различные эвристические подходы, не гарантирующие нахождение наиболее значимого сигнала. Появление высокопроизводительных вычислительных систем, основанных на использовании графических ускорителей, сделало возможным применение точных полнопереб орных методов для выявления значимых мотивов. Нами разработана новая система выявления значимых вырожденных олигонуклеотидных мотивов заданной длины в регуляторных районах генов, основанная на использовании широко распространенных графических ускорителей и обеспечивающая поиск сигнала с наибольшей значимостью. Показана высокая эффективность использования графических ускорителей (GPU) в сравнении с расчетами на центральном процессоре (CPU). С использованием предложенного подхода проанализированы регуляторные районы генов B. subtilis, E. coli, H. pylori, M. gallisepticum, M. genitalium и M. pneumoniae. Для каждого вида прокариот были выявлены наборы вырожденных мотивов и проведена их классификация на основе сходства с сайтами связывания транскрипционных факторов E. coli.


Об авторах

О. В. Вишневский
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук», Новосибирск, Россия Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Новосибирский национальный исследовательский государственный университет», Новосибирск, Россия
Россия


А. В. Бочарников
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Новосибирский национальный исследовательский государственный университет" (НГУ)
Россия


А. А. Романенко
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Новосибирский национальный исследовательский государственный университет" (НГУ)
Россия


Список литературы

1. Baker Z.K., Prasanna V.K. An architecture for efficient hardware data mining using reconfigurable computing systems. 14th Annual IEEE Symp. on Field-Programmable Custom Computing Machines, 2006.

2. Benson D.A., Cavanaugh M., Clark K., Karsch-Mizrachi I., Lipman D. J., Ostell J., Sayers E.W. GenBank. Nucl. Acids Res. 2013;41(Database issue):D36-42.

3. Elnitski L., Hardison R.C., Yang S., Kolbe D., Eswara P., O’Connor M. J., Schwartz S., Miller W. Chiaromonte F. Distinguishing regulatory DNA from neutral sites. Genome Res. 2003;13(1):64-72.

4. Fomin E.S., Alemasov N.A. Implementation of a non-bonded interaction calculation algorithm for the cell architecture. Lect. Notes Comput. Sci. 2009;5698:399-405.

5. Grundy W.N., Bailey T.L., Elkan C.P. ParaMEME: a parallel implementation and a web interface for a DNA and protein motif discovery tool. CABIOS. 1996;12:303-310.

6. Hertz G.Z, Stormo G.D. Identifying DNA and protein patterns with statistically significant alignments of multiple sequences. Bioinformatics. 1999;15:563-577.

7. Kolchanov N.A., Ignatieva E.V., Ananko E.A., Podkolodnaya O.A., Stepanenko I.L., Merkulova T.I., Pozdnyakov M.A., Podkolodny N. L., Naumochkin A.N., Romashchenko A.G. Transcription Regulatory Regions Database (TRRD): its status in 2002. Nucl. Acids Res. 2002;30:312-317.

8. Lawrence C.E., Altschul S.F., Boguski M.S., Liu J.S., Neuwald A.F., Wootton J.C. Detecting subtle sequence signals: a Gibbs sampling strategy for multiple alignment. Science. 1993;262:208-214.

9. Manavski S.A., Valle G. CUDA compatible GPU cards as efficient hardware accelerators for Smith–Waterman sequence alignment. BMC Bioinformatics. 2008;26;9 Suppl 2:S10.

10. Marsan L., Sagot M.F. Algorithms for extracting structured motifs using a suffix tree with an application to promoter and regulatory site consensus identification. J. Comput. Biol. 2000;7:345-362.

11. Matys V., Kel-Margoulis O.V., Fricke E., Liebich I., Land S., Barre-Dirrie A., Reuter I., Chekmenev D., Krull M., Hornischer K., Voss N., Stegmaier P., Lewicki-Potapov B., Saxel H., Kel A.E., Wingender E. TRANSFAC and its module TRANSCompel: transcriptional gene regulation in eukaryotes. Nucl. Acids Res. 2006;34:D108-10.

12. Mrázek J., Gaynon L.H., Karlin S. Frequent oligonucleotide motifs in genomes of three streptococci. Nucl. Acids Res. 2002;19:4216-4221.

13. NVIDIA CUDA programming guide 3.2. [http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/3_2/toolkit/docs/CUDA_C_Programming_Guide.pdf]

14. Osada R., Zaslavsky E., Singh. M. Comparative analysis of methods for representing and searching for transcription factor binding sites. Bioinformatics 2004;20(18):3516-3525.

15. Pesole G., Liuni S., Dsouza M. PatSearch: a pattern matcher software that finds functional elements in nucleotide and protein sequences and assesses their statistical significance. Bioinformatics. 2000;16:439-450.

16. Pevzner P.A., Sze S.H. Combinatorial approaches to finding subtle signals in DNA sequences. Proc. of the 8th Int. Conf. on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB). 2000.

17. Portales-Casamar E., Thongjuea S., Kwon A.T., Arenillas D., Zhao X., Valen E., Yusuf D., Lenhard B., Wasserman W.W., Sandelin A. JASPAR 2010: the greatly expanded open-access database of transcription factor binding profiles. Nucl. Acids Res. 2010;38:D105-10.

18. Sukhwani B., Herbordt M.C. GPU acceleration of a production molecular docking code. Proc. of 2nd Workshop on General Purpose Processing on Graphics Processing Units. 2009.

19. Vishnevsky O.V., Gunbin K.V., Bocharnikov A.V., Berezikov E.V. Analysis of the conservative motifs in promoters of miRNA genes, expressed in different tissues of mammalians. Evolutionary Biology Concepts, Molecular and Morphological Evolution. 2011.

20. Vishnevsky O.V., Kolchanov N.A. ARGO: a web system for the detection of degenerate motifs and large-scale recognition of eukaryotic promoters. Nucl. Acids Res. 2005;33(Web Server issue):417-22.

21. Yooseph S., Sutton G., Rusch D.B., Halpern A.L., Williamson S.J., Remington K., Eisen J.A., Heidelberg K.B., Manning G., Li W., Jaroszewski L., Cieplak P., Miller C.S., Li H., Mashiyama S.T., Joachimiak M.P., van Belle C., Chandonia J.M., Soergel D.A., Zhai Y., Natarajan K., Lee S., Raphael B.J., Bafna V., Friedman R., Brenner S.E., Godzik A., Eisenberg D., Dixon J.E., Taylor S.S., Strausberg R.L., Frazier M., Venter J.C. The sorcerer II global ocean sampling expedition: expanding the universe of protein families. PLoS Biol. 2007:5(3):e16.


Дополнительные файлы

Просмотров: 317

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-0462 (Print)
ISSN 2500-3259 (Online)