Моделювання та аналіз сигналів біонанопорового секвенування ДНК для виявлення генетичних мутацій

Abstract

Робота присвячена розвитку методів цифрової обробки геномних сигналів, які представляють собою дані щодо будови ДНК, з метою використання методів обробки сигналів до задачі аналізу геномних даних. За фрагментами послідовностей нуклеотидів змодельовано сигнали іонного струму крізь біологічну нанопору при секвенції ДНК для випадків норми, точкових мутацій, вставки та видалення ділянки ДНК. Модельні сигнали іонного струму у білковій нанопорі отримано на основі реальних послідовностей нуклеотидів з атласів ракового геному. В роботі використано кореляційний аналіз для визначення подібності сигналів нанопорового секвенування ДНК за допомогою функції взаємної кореляції між двома сигналами іонного струму крізь білкову нанопору, зокрема між сигналами у нормі та з наявністю мутації. За розташуванням максимуму взаємної кореляційної функції визначається тип мутації (інсерція або делеція), а також проводиться вирівнювання однакових нуклеотидних послідовностей за допомогою визначеного зсуву сигналу. Проаналізовано застосування методів машинного навчання до класифікації геномних сигналів нанопорового секвенування ДНК. Для визначення найкращих моделей класифікації застосовано алгоритми на основі дерев рішень, дискримінантного аналізу, методу опорних векторів, логістичної регресії, методу k-найближчих сусідів та ансамблевого навчання. Для різних методів машинного навчання визначено та порівняно точність класифікації на 4 класи: норма, точкова мутація (місенс або нонсенс), мутація делеції та інсерції декількох нуклеотидів. Показано, що результати застосування методів машинного навчання до проблеми класифікації сигналів нанопорового секвенування ДНК суттєво залежать від рівня шуму у зареєстрованих сигналах іонного струму крізь білкову нанопору та типу мутації. Найкращі результати класифікації отримано для методу опорних векторів. Застосування лінійної, квадратичної та кубічної функцій ядра показало високу точність вірно класифікованих сигналів – від 93 до 100%.

Keywords

• секвенація ДНК
• білкова нанопора
• мутації
• обробка геномних сигналів
• класифікація
• машинне навчання