Statistical enrichment analysis in algorithms for studying gene regulation

Geeniregulatsioon määrab geeniproduktide tootmise hulga ja ajastuse, võimaldades näiteks hulkrakse organismi identse genoomiga rakkudel olla vägagi erinevad. Geeniregulatsiooni kohta käivate andmete analüüsimiseks on bioinformaatikas laialdast kasutust leidnud statistiline rikastatusanalüüs. Rikastatus on kõige üldisemalt defineerituna olukord, kus millegi kogus on mingist kontrollväärtusest oluliselt suurem. Rikastatuse avastamise teel on võimalik leida seoseid geenide ja muude bioloogiliste objektide ja nähtuste vahel. Näiteks funktsionaalse rikastatuse korral on oodatust suuremale osale mingisse gruppi kuuluvatest geenidest annoteeritud mingi bioloogiline funktsioon, viidates seosele grupi ja funktsiooni vahel. Käesoleva doktoritöö eesmärgiks on edasi arendada ja rakendada statistilise rikastatusanalüüsiga seotud algoritme, mis on loodud geeniregulatsiooni uurimiseks. Esiteks pakub töö välja formaalse rikastatuse definitsiooni, millele vastavalt on töös esitatud mitmed tuntud rikastatusanalüüsi meetodid. Teiseks arendatakse hierarhilise klasterdamise jaoks välja uus kiire ligikaudne algoritm. Seda algoritmi rakendatakse geeniekspressiooni andmete hierarhilist funktsionaalset rikastatusanalüüsi teostavas tarkvaras, mis sobib kasutamiseks geeniregulatsiooni uurimise algfaasis. Kolmandaks arendatakse välja uus rikastatuse tugevuse mõõt, et teostada regulatoorset rikastatusanalüüsi, mis on välja pakutud laiendus motiivide rikastatuse analüüsile. Uut mõõtu rakendatakse kahes hiire embrüonaalsete tüvirakkude geeniregulatsiooni uuringus. Lõpuks pakutakse välja evolutsiooniline DNA alamstringide jaotuse mudel, mille potentsiaalseks rakenduseks on tausta modelleerimine motiivide otsimisel ja motiivide rikastatuse analüüsil.

Author

• Kull, Meelis

• geeniregulatsioon
• statistiline analüüs
• andmeanalüüs
• algoritmid
• gene regulation
• statistical analysis
• data analysis
• algorithms

Identifier

hdl:10062/18098

OAI identifier oai:identifier

oai:dspace.ut.ee:10062/18098