Главная » 2014»Октябрь»2 » Методическая система формирования информационно-коммуникативной компетентности будущих экономистов в процессе обучения информатическим
23:49
Методическая система формирования информационно-коммуникативной компетентности будущих экономистов в процессе обучения информатическим
Методическая система формирования информационно-коммуникативной компетентности будущих экономистов в процессе обучения информатическим дисциплинам с применением компьютерных сетей
Диссертация
Автор: Шевченко, Елена Михайловна
Название: Методическая система формирования информационно-коммуникативной компетентности будущих экономистов в процессе обучения информатическим дисциплинам с применением компьютерных сетей
Справка: Шевченко, Елена Михайловна. Методическая система формирования информационно-коммуникативной компетентности будущих экономистов в процессе обучения информатическим дисциплинам с применением компьютерных сетей : диссертация кандидата педагогических наук : 13.00.02 Волгоград, 2006 197 c. : 61 07-13/300
Объем: 197 стр.
Информация: Волгоград, 2006
Содержание:
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1 ОБЗОР КОМПЬЮТЕРНЫХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ГЕНЕТИЧЕСКИХ ТЕКСТОВ
11 Генетические последовательности и их структурная организация
111 Структура последовательностей оснований ДНК
112 Организация аминокислотных последовательностей белков
12 Математические методы и алгоритмы поиска периодичности в символьных последовательностях
121 Статистические методы поиска периодичности в символьных последовательностях
122 Методы поиска периодичности, основанные на преобразовании Фурье
123 Использование методов динамического программирования для поиска периодичности в генетических текстах
13 Математические алгоритмы для обнаружения дисперсных повторяющихся последовательностей
131 Статистические методы поиска подобий между последовательностями
132 Задача нахождения оптимального выравнивания Алгоритмы BLAST & FASTA
133 Профильный анализ
134 Использование нейронных сетей для поиска дисперсных повторяющихся последователъностей
ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА НОВЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ДЛЯ ПОИСКА ПЕРИОДИЧНОСТИ И ДИСПЕРСНЫХ ПОВТОРОВ В СИМВОЛЬНЫХ
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЯХ
21 Постановка задачи'::
22 Информационный критерий подобия символьных последовательностей
221 Расширенное подобие символьных последовательностей
222 Использование метода Монте-Карло для оценка статистической значимости в условиях малой выборки
223 Особенности программной реализации алгоритма поиска расширенного подобия символьных последовательностей
23 Информационное разложение символьных последовательностей
231 Скрытая периодичность символьных последовательностей
232 Преимущества информационного перед другими математическими методами поиска периодичности
233 Оценка распознавательной способности метода информационного разложения для поиска скрытой периодичности
24 Алгоритм поиска скрытой периодичности в аминокислотных последовательностях белков
25 Исследование триплетной периодичности в последовательностях оснований ДНК
251 Метод поиска триплетной периодичности
252 Классификация типов триплетной периодичности
26 Использование метода динамического программирования для обнаружения сильнодивергированбых MIR-повторов
ГЛАВА 3 ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ К АНАЛИЗУ ГЕНЕТИЧЕСКИХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ
31 Изучение скрытой периодичности аминокислотных последовательностей
311 Поиск скрытой периодичности в аминокислотных последовательностях банка данных SWISS-PROT
312 Изучение пространственных структур и свойств белков, обладающих скрытой периодичностью
32 Триплетная периодичность в последовательностях оснований ДНК бактерий
321 Поиск триплетной периодичности в геномах бактерий
322 Классификация типов триплетной периодичности бактериальных геномов
33 MIR-повторы в геномах различных видов
Введение:
Конец XX века ознаменовался значительными достижениями в биологической науке и в частности в области молекулярной биологии. Одним из важных достижений по праву можно считать создание роботизированных систем для определения последовательностей оснований ДНК, позволяющих за приемлемое время расшифровывать отдельные участки ДНК и даже полные геномные последовательности различных видов организмов. В последние 10-15 лет усилия научного сообщества были направлены на накопление последовательностей, и вершиной этой деятельности стала расшифровка генома человека, состоящего из ЗхЮ9 нуклеотидных пар. В настоящее время объем накопленной генетической информации в основных банках данных последовательностей ДНК (ЕМВЬ, ОепЬапк) составляет более 19 Гб и объем вновь расшифрованных последовательностей стремительно растет (Приложение №1). Невозможно переоценить значение полученной информации для науки, медицины и других областей жизни человечества (Киселев Л.Л.; Шумный В.К.). Однако, для успешного использования этой информации необходимо прежде всего понять ее биологический смысл, «прочитать», что закодировано в последовательностях ДНК и аминокислот.
Детальное изучение и анализ генетических последовательностей можно провести экспериментальным путем. Для этого в рамках молекулярной биологин были разработаны следующие методы, электрофорез, специфическая химическая модификация азотистых оснований в составе молекул ДНК, способы радиоактивного и флуоресцентного мечения, полимеразного копирования, клонирования и др. Проблема заключается в том, что применить вышеупомянутые методы для изучения огромного количества доступных в настоящее время последовательностей ДНК и аминокислот просто невозможно из-за их большой трудоемкости и значительной стоимости. Поэтому первоочередная задача состоит в привлечении к изучению последовательностей биополимеров мощной компьютерной техники. Соответственно возникает необходимость в разработке математических алгоритмов анализа генетических последовательностей и компьютерных программ, реализующих эти алгоритмы. Математические методы для анализа генетических последовательностей не смогут полностью заменить экспериментальные, по крайней мере до тех пор, пока мы не обладаем полными знаниями о всех молекулярных процессах, проходящих в живой клетке. Однако удобство и простота использования компьютерных методов для анализа генетических текстов, а также возможность обработки больших объемов данных за сравнительно короткое время, делают их необходимым инструментом в экспериментальной работе биологов. Использование компьютерных программ может значительно сократить спектр исследуемых экспериментально последовательностей или давать дополнительные аргументы в пользу выдвигаемых теоретически гипотез.
За последние два десятилетия уже было создано достаточно много программных продуктов, направленных на изучение свойств и структуры последовательностей оснований ДНК и аминокислот (Attwood Т.К., Parry-Smith D.J. 1999). Большинство алгоритмов, заложенных в эти программы, применяют стандартную технику теории вероятностей и математической статистики для исследования статистических свойств и закономерностей в строении последовательностей биополимеров (Уотермен М.С. 1999, Франк-Каменецкий М.Д. 1990, Вейр Б. 1995). В настоящее время, когда благодаря развитию молекулярной биологии и связанных с ней дисциплин наши знания о строении и функционировании молекул ДНК, а также их эволюции значительно пополнились, было бы неразумно не использовать их для создания более точных и чувствительных методов анализа генетических текстов. Поэтому наряду с накоплением и расшифровкой новых последовательностей постоянно имеет место проблема модификации старых и разработки новых, более совершенных методов анализа последовательностей ДНК и аминокислот, которые бы имели лучшую по сравнению с уже существующими методами точность, а также удовлетворяли возрастающим требованиям, предъявляемым к идентификации биологического значения.
Целью настоящей работы служила разработка новых математических алгоритмов поиска скрытой периодичности и сильнодивергировавших повторов в генетических последовательностях и создание соответствующего программного обеспечения. Конкретные задачи исследования включали в себя: 1) поиск скрытой периодичности в аминокислотных последовательностях белков банка данных SWISS-PROT; 2) поиск триплетной периодичности в последовательностях ДНК полных бактериальных геномов и классификацию геномов на основании видов встречающейся в них триплетной периодичности, 3) идентификацию сильнодивергировавших MIR-повторов в геномах различных видов. Кроме этого, необходимо было дать соответствующую биологическую интерпретацию полученным результатам. Программная реализация предложенных алгоритмов создавалась с учетом того, что исследованию созданным программным обеспечением подвергаются огромные банки данных. По этой причине проводилась оптимизация времени выполнения основных расчетных процедур.
Необходимо отметить, что поиск повторов и периодичности в последовательностях ДНК и аминокислот является одной из наиболее широко изученных проблем, возникших в связи с исследованием структурной организации генетических последовательностей. В силу этого ранее было создано много методов выявления периодичности и повторяющихся последовательностей. Однако большинство разработанных методов трактуют понятие подобия последовательностей (или периодов периодической последовательности) как гомологию. С точки зрения математики это совершенно верный подход. Но в случае анализа последовательности ДНК этого оказывается недостаточным, так как необходимо учитывать специфику исследуемой области. Для выявления сильнодивергировавших в результате эволюционного процесса периодичности и повторов желательно было бы рассматривать не только частоты гомологичных символов, но также и все возможные их парные комбинации, что на уровне ДНК соответствует различным мутационным заменам.
В данной диссертационной работе для поиска повторов и периодичности применяется информационное разложение символьной последовательности. Информационное разложение использует в качестве меры подобия последовательностей (или периодов периодической последовательности) взаимную информацию. Вклад в эту меру вносят как гомологичные совпадения символов, так и различные их пары. Указанное преимущество информационного разложения по сравнению с другими математическими подходами, позволило получить уникальные результаты и выявить повторы и периодичность неидентифицируемые другими методами.
В ходе исследования последовательностей оснований ДНК и аминокислот из банков данных удалось показать, что: 1) минимум 10% белков обладает периодической структурой. В ряде случаев установлена взаимосвязь между наличием у белкового домена скрытой периодичности и его функциональной ролью и пространственной структурой; 2) метод поиска скрытой периодичности в приложении к периодичности длины 3 в последовательностях ДНК можно применять для определения местоположения кодирующих участков. Введенные на основании информационного разложения триплетные типы описывают более точно, чем определялось ранее, триплетный паттерн кодирующей области. Впервые в качестве критерия классификации геномов предложено использовать списки видов триплетной периодичности. Найдено 4 основных вида триплетных паттернов для бактериальных геномов; 3) с помощью информационного метода в совокупности с динамическим программированием выявляется гораздо большее количество MIR-повторов в геномах различных видов, в том числе и в тех, где ранее MIR не идентифицировались. Например, впервые МЖб были найдены у рыб, ящерицы и прокариот.
Практическая ценность проделанной работы заключается прежде всего в том, что разработанное программное обеспечение позволило получить данные, расширяющие наше представление об информационном содержании биологических последовательностей. Наличие скрытой периодичности и сильнодивергировавших повторов наводят на мысль, что эволюция ДНК шла путем дупликаций достаточно простых последовательностей, хотя образование дисперсных (рассеянных) и тандемных (непрерывных) повторов возможно имело различный молекулярный механизм. Конкретно полученные результаты по периодичности в белках и связи периодичности со вторичной структурой и функциональной ролью несомненно окажутся полезными для идентификации и определения роли вновь полученных аминокислотных последовательностей, а также создании искусственных белков нужного свойства. В перспективе планируется использовать данные по характеристическим периодам белков для создания мощного программного комплекса, осуществляющего поиск белков, имеющих функциональные домены с идентичной периодичностью, при наличии делеций и вставок.
Одним из практических применений метода поиска скрытой периодичности является также поиск генов в последовательностях оснований ДНК. Для этого разработанный ранее программный комплекс нужно будет дополнить процедурами определения промоторов и экзон-интронных границ. Результаты классификации типов триплетной периодичности окажутся полезными для определения кодирующих областей, имеющих определенный триплетный паттерн с учетом делеций и вставок. Настройка метода поиска кодирующих областей на определенный триплетный паттерн позволит значительно повысить точность предсказаний.
Исследование распространенности семейств повторов, в том числе МГО.-повторов, как наиболее многочисленного семейства в геномах млекопитающих, играет важную роль при определении эволюционного родства различных биологических видов. В настоящее время, в филогенетическом анализе в основном используется информация только об отдельных семействах генов или рРНК. Таким образом не учитывается большая часть геномной информации, что ведет к искажению реальных эволюционных взаимосвязей. В этом смысле данные по сильнодивергировавшим семействам повторов могут быть дополнительным критерием эволюционного родства различных групп организмов. 8
Разработанные в диссертационной работе математические алгоритмы поиска скрытой периодичности и сильнодивергировавших повторов принципиально отличаются от существующих методов анализа последовательностей. Их применение к изучению свойств реальных генетических последовательностей позволило получить новые, интересные результаты, имеющие глубокий биологический смысл. Поэтому соответствующие программные комплексы можно использовать для исследования любых символьных последовательностей, например лингвистических.
