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- Title
Statistical methodology for assessing homology of intronic regions of genes.
- Authors
Hall, Deborah L.; Kafadar, Karen; Malkinson, Alvin M.
- Abstract
Nous considérons le problème d'évaluer statistiquement la similarité entre des régions introniques de gènes dans l'ADN. Les algorithmes actuels sont fondés sur l'association d'une séqunce d'intérět avec des séquences d'ADN connues dans une banque de gènes, et sont conçus premièrement pour évaluer l'homologie entre les régions exoniques de gènes. La plus grande part de la recherche se concentre sur les regions exoniques parce qu'elles ont une importance biologique claire, codant pour les protéines, et, de par ce fait, ont tendance à ětre plus conservées dans l'évolution que les régions introniques. Afin de déterminer si les caractéristiques introniques des gènes dont l'expression est hautement sensible aux perturbations de l'environnement different des gènes qui ont une expression plus constante, une collection d'oncogènes, de gènes supprimeurs de tumeurs, et'enes non-régulatoires impliqués dans le métabolisme de l'énergie sont comparés. Une analyse des traits des régions introniques de ces génes a pour résultat le regroupement par groupe régulatoire. De plus, le test de Billingsley pour la structure de Markov (1961) suggère que 67% des régions introniques de cette collection de gènes démontre une évidence de structure nonaléatoire, indicant la possibilité d'une fonction biologique pources régions. Le résultat du test d'homologie de Billingsley est utilisé comme intrant dans un algorithme de regroupement. L'importance biologique de cette méthodologie repose sur l'identification de grupes fondés sur les régions introniques de gènes de fonctions inconnues. Avec l'avènement de techniques de mise en sequence rapide, il y a un grand besoin de techniques statistiques afin d'aider à identifier le rǒle de portions de gènes. Ces méthodes peuvent ětre utilisées afin d'évaluer le groupe fonctionnel auquel tel géne peut possiblement appartenir.
- Subjects
STATISTICS; HOMOLOGY (Biology); HOMOLOGY theory; INTRONS; MARKOV processes; NON-coding RNA; ONCOGENES
- Publication
Canadian Journal of Statistics, 1998, Vol 26, Issue 3, p455
- ISSN
0319-5724
- Publication type
Article
- DOI
10.2307/3315769