| Инд. авторы: | Волкова О.А., Кондрахин Ю.В., Шарипов Р.Н. |
| Заглавие: | Сравнительный анализ особенностей организации нуклеотидных последовательностей МРНК и длинных некодирующих РНК |
| Библ. ссылка: | Волкова О.А., Кондрахин Ю.В., Шарипов Р.Н. Сравнительный анализ особенностей организации нуклеотидных последовательностей МРНК и длинных некодирующих РНК // XVI Российская конференция «Распределенные информационно - вычислительные ресурсы. Наука – цифровой экономике» (DICR-2017): Труды XVI Всероссийской конференции (4-7 декабря 2017 г.). Новосибирск / Под ред. О.Л. Жижимова, А.М. Федотова. - 2017. - Новосибирск: ИВТ СО РАН. - С.286-293. - ISBN: 978-5-905569-10-4. - http://elib.ict.nsc.ru/jspui/bitstream/ICT/1467/40/paper36.pdf |
| Внешние системы: | РИНЦ: 32255110; |
| Реферат: | eng: Nowadays much attention is paid to long non-coding RNA (lncRNAs). Although lncRNAs have been classified as non-coding, some functional peptides were detected using ribosome profiling technology (Ribo-seq). The Ribo-seq technology is a powerful experimental tool to characterize RNA translation in a cell with a focus on initiation (harringtonin, lactimidomycin) and elongation (cycloheximide). By exploiting Ribo-seq data, we developed a novel position weight matrix model for prediction of translation starts. This model shows 96 % accuracy of discrimination between human mRNAs and lncRNAs. When the same model was used to predict putative ORFs in RNAs, almost all lncRNAs were found to contain only small ORFs (≤300nt), which was not the case with mRNAs. rus: В настоящее время много внимания уделяется длинным некодирующим РНК (лнкРНК). Хотя лнкРНК были изначально классифицированы как некодирующие, применение технологии профилирования рибосом (Ribo-seq) позволило обнаружить транслируемые с некоторых из них функциональные пептиды. Технология Ribo-seq является мощным инструментом для экспериментального определения эффективности стадий инициации и элонгации трансляции РНК в клетке (с помощью харрингтонина, лактимидомицина и циклогексимида, соответственно). Мы разработали новую модель позиционной весовой матрицы для предсказания старта на основе данных Ribo-seq. Эта модель позволяет различать мРНК и лнкРНК человека с точностью 96%. С помощью использования данной модели для предсказания открытых рамок считывания (ОРС) в РНК, было обнаружено, что почти все лнкРНК содержат только короткие ОРС (≤300nt), чего не было обнаружено для мРНК. |
| Ключевые слова: | human mRNAs; IPS matrix algorithm; position weight matrix approach; discriminant analysis; small ORFs; human lncRNAs; дискриминантный анализ; короткие ОРС; длинные некодирующие РНК; мРНК; позиционные весовые матрицы; |
| Издано: | 2017 |
| Физ. характеристика: | с.286-293 |
| Ссылка: | http://elib.ict.nsc.ru/jspui/bitstream/ICT/1467/40/paper36.pdf |
| Конференция: | Название: XVI Российская конференция «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы. Наука – цифровой экономике» Аббревиатура: DICR-2017 Город: Новосибирск Страна: Россия Даты проведения: 2017-12-04 - 2017-12-07 Ссылка: http://conf.ict.nsc.ru/dicr2017 |
