Abdullayeva Barnoning "bioinformatika"

Raqamli ekstraktor

Siliko genlarini qazib olish yondashuvlarining asosiy cheklovi keyingi ma'lumotlarni tahlil qilishning noqulay tabiatidir. DDD dan olingan ma'lumotlar ma'lum genlarni ifodalovchi Unigene klasterlarining ro'yxati va tanlangan to'qimalar kutubxonalari orasida sezilarli darajada o'zgargan ma'lum genlarga homologiyasiz ketma-ketliklar. Ushbu strategiyani tezlashtirish uchun DDD taqqoslashlaridan olingan ma'lumotlar Digital Extractor yordamida qayta ishlanishi mumkin. Ushbu ilova chiqish klasterlarining avtomatik izohlanishini amalga oshirish orqali DDD chiqishining yuqori o'tkazuvchanligini qayta ishlashni ta'minlaydi. Digital Extractor differensial ravishda ifodalangan ma'lum genlarning profillarini kompilyatsiya qilish uchun ham, ma'lum genlarga o'xshash bo'lmagan cDNKlarni o'z ichiga olgan klasterlarga izoh berish uchun ham ishlatilishi mumkin. U EST klasterlarini yig'ish uchun Contig Assembly Program-3 (CAP3), takrorlanuvchi elementlarni maskalash uchun Repeat Masker va genlarni aniqlash uchun BLAST dan foydalanadi.

Ushbu usullar qanday taqqoslanadi

Oldingi bo'limlardan ko'rinib turibdiki, ochiq kodli gen ifodasi ma'lumotlarini qazib olish uchun turli xil algoritmlar mavjud. 1 - jadvalda bu erda tasvirlangan turli xil vositalar va veb-saytlar haqida qisqacha ma'lumot berilgan, 2 -jadvaldaularning kuchli va zaif tomonlarini sanab o‘tadi. Kutubxona kompilyatsiyasi, teg formati (EST yoki SAGE), statistik chegara va har bir usul bilan bog'liq ma'lumotlar chiqishidagi o'zgarishlarni hisobga olgan holda, ular aniq ifoda profillarini tahlil qilishda to'g'ridan-to'g'ri taqqoslash uchun mos emas. Umuman olganda, DDD va cDNA DGED kutubxonalar soni, to'qimalarning tavsiflari va batafsil natijalarni chiqarish bo'yicha ko'p foydalilikni namoyish etadi. Shuni ta'kidlash kerakki, ushbu vositalarning aksariyati tez-tez yangilanib turadi va takomillashtiriladi. Shunga qaramay, foydalanuvchining shaxsiy imtiyozlari qaysi vositani qo'llashni hal qilishda aniq omil hisoblanadi. Masalan, adabiyotlarni tezkor izlash shuni ko'rsatadiki, turli tadqiqotchilar ushbu sharhda keltirilgan turli xil vositalardan muvaffaqiyatli foydalanmoqdalar. 
Biotibbiyot tadqiqotlarida qo'llanilishi
Ommaviy ma'lumotlar bazalarida mavjud bo'lgan nukleotidlar ketma-ketligi ma'lumotlarining tez kengayishi biotibbiyot tadqiqotlarida inqilob qildi. Nukleotidlar ketma-ketligi ma'lumotlar bazalarining o'sishi gen ekspressiyasining "virtual" yoki elektron profilini yaratishga olib keldi. Ushbu ko'rib chiqish uchun hisoblash usullarini qo'llash misollari asosan saraton tadqiqotlari loyihalarida aniqlanadi.