Идентификация сайтов связывания транскрипционных факторов в бактериальных геномах на основе структурной информации и полногеномного анализа: отчет о научно-исследовательской и опытно-конструкторской работе (заключительный) / БГУ ; научный руководитель Е. А. Николайчик

Abstract

Объектами исследования являлись бактерии Escherichia coli, Pectobacterium versatile, Pectobacterium atrosepticum, Dickeya dadantii и Pseudomonas syringae. Цели проекта – разработка и верификация нового алгоритма идентификации операторных последовательностей в бактериальных геномах, а также его применение для анализа операторных последовательностей в геномах Pectobacterium sp. Работа выполнялась современными методами. Ключевыми методическими подходами, наиболее критичными для выполнения работы, являлись использование для программной реализации алгоритмов языков программирования высокого уровня Xojo и Python, а также использование собственных и опубликованных другими исследователями экспериментальных данных для верификации разрабатываемого алгоритма. Разработан универсальный алгоритм идентификации in silico сайтов связывания транскрипционных факторов бактерий. С использованием экспериментальных данных доказана высокая эффективность разработанного алгоритма при идентификации известных сайтов связывания транскрипционных факторов E. coli. Разработан метод корректного применения охарактеризованных и калиброванных операторных моделей к исследованиям неизвестных геномов. Исследована целесообразность использования имеющейся коллекции калиброванных мотивов для поиска операторных участков в геномах представителей разных таксономических групп. Показано, что полногеномное сканирование может идентифицировать более половины операторных последовательностей в геномных последовательностях разных видов бактерий. Экспериментальная верификация сайтов связывания двух глобальных транскрипционных факторов, PhoP и VirR, у Pectobacterium spp. подтвердила выявленные путем анализа in silico операторы, что свидетельствует о высокой надежности разработанного алгоритма идентификации операторов. Исходный код программы, реализующей разработанный алгоритм, а также ее дистрибутивы вместе с библиотекой операторных участков размещены в открытом репозитории GitHub (github.com/nikolaichik/SigmoID). Разработанные алгоритм и программа могут применяться при дизайне штаммов-продуцентов для биотехнологических целей.