ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ИССЛЕДОВАНИЯ МЕХАНИЗМОВ РЕГУЛЯЦИИ ТРАНСКРИПЦИИ: ОНТОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД

Полный текст:


Аннотация

В настоящее время накоплен колоссальный объем данных в области регуляции транскрипции генов эукариот, которая контролируется при участии большого количества белков, выполняющих различные функции в зависимости от стадии процесса транскрипции, что создает возможность реализации большого разнообразия механизмов регуляции. В данной работе представлены подходы к построению онтологии предметной области, формализации описания механизмов регуляции транскрипции и разработке на этой основе методов интеграции гетерогенной информации об особенностях регуляции экспрессии генов эукариот и базы знаний по механизмам регуляции транскрипции. Описана пилотная версия базы знаний по регуляции транскрипции генов эукариот, которая включает понятия, связанные с процессом регуляции транскрипции; иерархическую классификацию регуляторов транскрипции; классификацию этапов и стадий транскрипции, а также базу данных транскрипционных регуляторов трех видов млекопитающих (человека, мыши, крысы) и словари по молекулярным процессам, обеспечивающим регуляцию транскрипции. База знаний предназначена для информационной поддержки исследования механизмов тканеспецифичной регуляции транскрипции генов. Рассмотрены подходы к построению гипотез о механизмах регуляции транскрипции генов эукариот с использованием информации из базы знаний.


Об авторах

Н. Л. Подколодный
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск, Россия Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, Новосибирск, Россия
Россия


Е. В. Игнатьева
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук», Новосибирск, Россия
Россия


О. А. Подколодная
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук», Новосибирск, Россия
Россия


Н. А. Колчанов
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск, Россия Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, Новосибирск, Россия НИЦ «Курчатовский институт», Москва, Россия
Россия


Список литературы

1. Подколодный Н.Л. Онтологическое моделирование в биоинформатике и системной биологии // Онтологическое моделирование. ИПИ РАН, 2011. С. 233–269.

2. Подколодный Н.Л., Игнатьева Е.В., Рассказов Д.А. и др. Интегрированная система для информационной поддержки исследования механизмов регуляции транскрипции // Тр. 12-й Всерос. науч. конф. «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» – RCDL’2010. Казань, Россия, 2010. С. 69–75.

3. Разин С.В. Хроматин и регуляция транскрипции // Молекуляр. биология. 2007. Т. 41. № 3. С. 387–394.

4. Agalioti T., Lomvardas S., Parekh B. et al. Ordered recruitment of chromatin modifying and general transcription factors to the IFN-b promoter // Cell. 2000. V. 103. P. 667–678.

5. Baumgartner N., Retschitzegger W. A survey of upper ontologies for situation awareness // Proc. of the 4th IASTED Intern. Conf. on Knowledge Sharing and Collaborative Engineering, St. Thomas, US VI. 2006. Р. 1–9.

6. Beisswanger E., Lee V., Kim Jung J. Gene regulation ontology (GRO): design principles and use cases // II Proc. 21st. Intern. Congr. оf the Europ. Federation for Med. Inform. (MIE 2008). 2008. Р. 9–14.

7. Berger S.L. The complex language of chromatin regulation during transcription // Nature. 2007. V. 447. No. 7143. P. 407–412.

8. Blanchette M., Bataille A.R., Chen X. et al. Genome-wide computational prediction of transcriptional regulatory modules reveals new insights into human gene expression // Genome Res. 2006. V. 16. No. 5. P. 656–668.

9. Carey M., Smale S.T. Transcriptional Regulation in Eukaryotes: Concepts, Strategies, and Techniques. Cold Spring Harbor Laboratory Press, Cold Spring Harbor, N.Y. 2000. 639 р.

10. Gene Ontology Consortium. The Gene Ontology in 2010: extensions and refi nements // Nucl. Acids Res. 2010. V. 38. P. D331–335.

11. Gene Regulatory aontology (GRO), version 0.5, 1.09.2011 – http://bioportal.bioontology.org/ontologies/1106.

12. Hahn S. Structure and mechanism of the RNA Polymerase II transcription machinery // Nat. Struct. Mol. Biol. 2004. V. 11. No. 5. P. 394–403.

13. Ignatieva E.V. TrDB: a database of the human, mouse, and rat transcriptional regulators and its potential applications in systems biology // The Eighth Intern. Conf. on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure / Systems Biology (BGRS/SB’12). Novosibirsk, Russia, June 25–29. 2012. P. 125.

14. Kolchanov N.A., Ignatieva E.V., Ananko E.A. et al. Transcription Regulatory Regions Database (TRRD): its status in 2002 // Nucl. Acids Res. 2002. V. 30. No. 1. P. 312–317.

15. Kolchanov N.A., Ignatieva E.V., Podkolodnaya О.А. et al. TRRD: Technology for extraction, storage, and use of knowledge about the structural-functional organization of the transcriptional regulatory regions in the eukaryotic genes // Intell. Data Anal. 2008. V. 12. No. 5. P. 443–461.

16. Lemon B., Tjian R. Orchestrated response: a symphony of transcription factors for gene control // Genes Dev. 2000. V. 14. No. 20. P. 2551–2569.

17. Özgövde A., Grüninger M. Foundational process relations in bio-ontologies // Proc. of the Sixth Intern. Conf. on Formal Ontology in Information Systems (FOIS 2010). IOS Press Amsterdam, The Netherlands, 2010. P. 243–256.

18. Podkolodnyy N.L., Nechkin S.S., Ignatieva E.V. et al. A database for analysis of the organizational features of the promoter regions in the co-expressed groups of genes // Proc. of the Sixth Int. Conf. on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure, 2008.

19. Ponomaryov D., Omelianchuk N., Mironova V. et al. From published expression and phenotype data to structured knowledge: The Arabidopsis gene net supplementary database and its applications // Lecture Notes in Artifi cial Intelligence. 2011. Р. 101–120.

20. Schaefer U., Schmeier S., Bajic V.B. TcoF-DB: dragon database for human transcription co-factors and transcription factor interacting proteins // Nucl. Acids Res. 2011. V. 39. P. D106–D110.

21. Schober D., Smith B., Lewis S. et al. Survey-based naming conventions for use in OBO foundry ontology development // BMC Bioinformatics. 2009. 10(125). Р. 1–9.

22. Shipra A., Chetan K., Rao M.R.S. CREMOFAC – a database of chromatin remodeling factors // Bioinformatics. 2006. V. 22. No. 23. P. 2940–2944.

23. Smith B., Ashburner M., Rosse C. et al. The OBO Foundry: coordinated evolution of ontologies to support biomedical data integration // Nat. Biotech. 2007. 25(11). Р. 1251–1255.

24. Smith B., Ceusters W., Klagges B. et al. Relations in biomedical ontologies // Genome Biology. 2005. V. 6. No. R46. SPARQL Query Language for RDF. 1998 – http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/


Дополнительные файлы

Просмотров: 102

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)