Образец для цитирования:
Ульянова О. В., Ульянов С. С., Зайцев С. С., Хижнякова М. А., Салтыков Ю. В., Филонова Н. Н., Субботина И. А., Ляпина А. М., Федорова В. А. Исследование статистических характеристик оптических GB-спеклов, формирующихся при рассеянии света на виртуальных структурах нуклеотидных последовательностей генов энтеробактерий // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Физика. 2018. Т. 18, вып. 2. С. 123-137. DOI: https://doi.org/10.18500/1817-3020-2018-18-2-123-137
Исследование статистических характеристик оптических GB-спеклов, формирующихся при рассеянии света на виртуальных структурах нуклеотидных последовательностей генов энтеробактерий
Представлен краткий обзор методов современной биоинформатики, основанных на использовании виртуальных оптических GB-спекл-полей (gene-based speckles) и анализе их статистических характеристик. Предложен и обсужден алгоритм преобразования нуклеотидной последовательности в двумерную GB-спекл-структуру. Проведено моделирование процессов формирования GB-спекл-структур при рассеянии когерентного света на квази-случайных поверхностях, соответствующих исходным нуклеотидным последовательностям генов, кодирующих белки семейства Omptin (SopA, OmpP, OmpT, PgtE и Pla) энтеробактерий. Исследованы статистические свойства GB-спеклов. Показана возможность выявления наличия общих мотивов указанных генов с использованием методов оптики спеклов.
1. Sintchenko V., Roper M. P. Pathogen genome bioinformatics // Methods in Molecular Biology. 2014. Vol. 1168. P. 173–193.
2. Lesk A. M. Introduction to bioinformatics. Oxford : Oxford University Press, 2002. 314 p.
3. Guo Q., Strauss K., Ceze L., Malvar H. High-density image storage using approximate memory cells // Proceedings of the Twenty-First International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems. ASPLOS ‘16 (Apr 2–6, 2016). Atlanta (US) : IEEE, 2016. P. 413–426. DOI: http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2872362.2872413
4. Bornholt J., Lopez R., Carmean D. M., Ceze L., Seelig G., Strauss K. A DNA-based archival storage system // Proceedings of the Twenty-First International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems. ASPLOS ‘16 (Apr 2–6, 2016). Atlanta (US) : IEEE, 2016. P. 637–649. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/2872362.2872397
5. Rocky Pimentel. Why Data Storage Is Hot Again. URL: https://www.recode.net/2014/1/10/11622168/stuffedwhy-data-storage-is-hot... (дата обращения: 10.01.2014).
6. Bornholt J., Lopez R., Carmean M. D. Toward a DNAbased archival storage system // IEEE MICRO. 2017. Vol. 37, iss. 3. P. 98–104.
7. Bornholt J., Lopez R., Ceze L. A DNA-Based Archival Storage System // Proceedings of the Twenty-First International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems. ASPLOS ‘16 (Apr 2–6, 2016). Atlanta (US) : IEEE, 2016. P. 637–649. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/2872362.2872397
8. Guo Q., Strauss K., Ceze L. High-Density Image Storage Using Approximate Memory Cells. ASPLOS ‘16. 2016. P. 1–14. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/2872362.2872413
9. Organick L., Dumas S., Ang S. D., Chen Y.-J., Lopez R. Scaling up DNA data storage and random access retrieval // BioRxiv. 2017. Posted March 7. P. 1–14. DOI: http://dx.doi.org/10.1101/114553
10. Rashtchian C., Makarychev K., Rácz M. Clustering Billions of Reads for DNA Data Storage // 31st Confe rence on Neural Information Processing Systems (Dec 4–9, 2017). Long Beach (US) : NIPS, 2017. P. 1–12.
11. Клип This Too Shall Pass группы OK Go. URL: https://www.youtube.com/watch?v=qybUFnY7Y8w (дата обращения: 1.03.2018).
12. Rojahn S. Y. An Entire Book Written in DNA. URL: https://www.technologyreview.com/s/428922/an-entirebook-written-in-dna (дата обращения: 16.08.2012).
13. Church G. M., Gao Y., Kosuri S. Next-Generation Digital Information Storage in DNA // Science. 2012. Vol. 337. P. 1628.
14. Blawat M., Gaedke K., Hütter I. Forward Error Correction for DNA Data Storage // Procedia Computer Science. 2016. Vol. 80. P. 1011–1022.
15. Shipman S. L., Nivala J., Macklis J. D. CRISPR-Cas encoding of a digital movie into the genomes of a population of living bacteria // Nature. 2017. Vol. 547. P. 345–349. DOI: https://doi.org/10.1038/nature23017
16. Goldman N., Bertone P., Chen S., Dessimoz Ch., LeProust E. M., Sipos B., Birney E. Towards practical, high-capacity, low-maintenance information storage in synthesized DNA // Nature. 2013. Vol. 494. P. 77–80. DOI: https://doi.org/10.1038/nature11875
17. Gibson D. G., Glass J. I., Lartigue C., Noskov V. N., Chuang R. Y., Algire M. A., Benders G. A., Montague M. G., Ma L., Moodie M. M., Merryman C., Vashee S., Krishnakumar R., Assad-Garcia N., Andrews-Pfannkoch C., Denisova E. A., Young L., Qi Z. Q., Segall-Shapiro T. H., Calvey C. H., Parmar P. P., Hutchison C. A. 3rd., Smith H. O., Venter J. C. Creation of a bacterial cell controlled by a chemically synthesized genome // Science. 2010. Vol. 329. P. 52–56.
18. Clelland C. T., Risca V., Bancroft C. Hiding messages in DNA microdots // Nature. 1999. Vol. 399. P. 533–534.
19. Adleman L. M. Molecular computation of solutions to combinatorial problems // Science. 1994. Vol. 266. P. 1021–1024.
20. Mandeles S. Nucleic acid sequence analysis. N.Y. ; L. : Columbia University Press, 1972. 282 p.
21. Madi A., Friedman Y., Roth D., Regev T., BransburgZabary S., Jacob E. B. Genome holography : Deciphering function-form motifs from gene expression data // PLoS One. 2008. Vol. 3, iss. 7. P. 114. DOI: http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0002708
22. Ulyanov S. S., Zaytsev S. S., Ulianova O. V., Saltykov Y. V., Feodorova V. A. Using of methods of speckle optics for Chlamydia trachomatis typing // Proc. SPIE. 2017. Vol. 10336. Paper 03360D. DOI: https://doi.org/10.1117/12.2270760
23. Ulyanov S. S., Ulianova O. V., Zaytsev S. S., Saltykov Y. V., Feodorova V. A. Statistics on gene-based laser speckles with a small number of scatterers: implications for the detection of polymorphism in the Chlamydia trachomatis omp1 gene // Laser Physics Letters. 2018. Vol. 15, № 4. P. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1088/1612-202X/aaa11c
24. Feodorova V. A., Ulyanov S. S., Zaytsev S. S., Saltykov Y. V., Ulianova O. V. Optimization of algorithm of coding of genetic information of Chlamydia // Proc. SPIE. 2018.Vol. 10716. Paper 107160Q. DOI: https://doi.org/10.1117/12.2314640
25. Feodorova V. A., Saltykov Y. V., Zaytsev S. S., Ulyanov S. S., Ulianova O. V. Application of virtual phaseshifting speckle-interferometry for detection of polymorphism in the Chlamydia trachomatis omp1 gene // Proc. SPIE. 2018. Vol. 10716. Paper 107160M. DOI: https://doi.org/10.1117/12.2314700
26. World Health Organization. Media centre. Diarrhoeal disease. URL: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs330/en/ (дата обращения: 01.05.2017).
27. Забокрицкий Н. А. Инфекционная заболеваемость в Российской Федерации и тенденции ее развития в ближайшее десятилетие // Вестн. «Здоровье и образование в XXI веке». 2015. Т. 17, № 5. С. 16–26.
28. Роспотребнадзор обнародовал статистику инфекционных болезней за первое полугодие. URL: http://www.yaprivit.ru/news/2365/ (дата обращения: 18.07.2016).
29. D’haeseleer P. What are DNA sequence motifs? // Nature Biotechnology. 2006. Vol. 24, iss. 4. P. 423–425. DOI: https://doi.org/10.1038/nbt0406-423
30. Kukkonen M., Korhonen K. The omptin family of enterobacterial surface proteases/adhesins : from housekeeping in Escherichia coli to systemic spread of Yersinia pestis // Intern. J. Med. Microbiol. 2004. July. Vol. 294, № 1. P. 7–14. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmm.2004.01.003
31. Федорова В. А., Хижнякова М. А., Зайцев С. С., Ляпина А. М., Саяпина Л. В., Ляпина Е. П., Ульянова О. В., Мотин В. Л. Изучение диагностической значимости иммунореактивных эпитопов протеаз семейства Omptin с использованием пептидной библиотеки // Биопрепараты. 2017. Т. 17, № 3. С. 180–186.
32. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М. : ФИЗМАТЛИТ, 2006. 816 с.
33. Гудман Дж. Статистическая оптика. М. : Мир, 1988. 528 с.
34. Jakeman E. Speckle statistics with a small number of scatterers // Optical Engineering. 1984. Vol. 23, № 4. P. 453–661. DOI: https://doi.org/10.1117/12.7973317
35. Daugman J. How Iris Recognition Works // IEEE transactions on circuits and systems for video technology. 2004. Vol. 14, № 1. January. P. 21–30. DOI: https://doi.org/10.1109/TCSVT.2003.818350
36. Wendy L. Martinez, Angel R. Martinez. Computational statistics handbook with Matlab. Boca Raton ; London ; N.Y. ; Washington. D.C. : Chapman & Hall / CRC, 2002. 585 p.
