Düzenleyici DNA otiflerinin tahmini

Abstract

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.