Düzenleyici DNA motiflerinin tahmini
Özet
Gen ifadelerini düzenleyen mekanizmaların anlaşılması, moleküler biyolojideki
önemli araştırma konularından birisidir. Bu konudaki önemli problemlerden birisi,
transkripsiyon (yazım) faktörleri için Deoksiribonükleik Asit’te (DNA) bulunan
bağlanma konumları gibi düzenleyici elemanları (motifleri) tanıma işlemidir. Son
yıllarda bu amaç doğrultusunda birçok araç tasarlanmıştır. Önerilen bu araçlara
rağmen DNA motiflerinin tahmini hala anlaşılmayan bir konu olarak kalmaya
devam etmektedir. Bu çalışmada, Olasılıksal Sonek Ağacı (OSA) kullanılarak yeni
bir motif tahmin yöntemi önerilmiştir. Deneysel sonuçlar başka motif bulma araçları
ile karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen
yöntemin fare ve insan canlılarına ait motiflerde karşılaştırılan diğer yöntemlerden
daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir.
A major study in molecular biology is to understand the mechanisms that regulate
the expressions of genes. An important challenge in this study is to identify
regulatory elements (motifs), notably the binding sites in deocsiribonucleic acid
(DNA) for transcription factors. Over the past few years, numerous tools have
become available for this task. Despite the large number of these proposed tools,
the prediction of DNA motifs still remains as a complex challenge. In this study, a
novel motif prediction method using Probabilistic Suffix Tree (PST) is proposed.
Experimental results are evaluated comparatively with other motif prediction tools.
Experimental results show that, the proposed method gives a better recognition
rate than the compared motif prediction tools for human and mouse genomes.