期刊检索

  • 2024年第22卷
  • 2023年第21卷
  • 2022年第20卷
  • 2021年第19卷
  • 2020年第18卷
  • 2019年第17卷
  • 2018年第16卷
  • 2017年第15卷
  • 2016年第14卷
  • 2015年第13卷
  • 2014年第12卷
  • 2013年第11卷
  • 第1期
  • 第2期

主管单位 工业和信息化部 主办单位 哈尔滨工业大学 主编 任南琪 国际刊号ISSN 1672-5565 国内刊号CN 23-1513/Q

期刊网站二维码
微信公众号二维码
引用本文:丰继华,牟锦,郭亚茹.基于Hi-c数据的酵母染色体三维结构重构[J].生物信息学,2019,17(3):182-188.
FENG Jihua,MOU Jin,GUO Yaru.Three-dimensional structure reconstruction of yeast chromosome based on Hi-c data[J].Chinese Journal of Bioinformatics,2019,17(3):182-188.
【打印本页】   【HTML】   【下载PDF全文】   查看/发表评论  下载PDF阅读器  关闭
←前一篇|后一篇→ 过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览 1671次   下载 1372 本文二维码信息
码上扫一扫!
分享到: 微信 更多
基于Hi-c数据的酵母染色体三维结构重构
丰继华, 牟锦, 郭亚茹
(云南民族大学 电气信息工程学院, 昆明 650500)
摘要:
通过染色体交互频率数据(Hi-c)来预测染色体三维空间结构是近年表观遗传研究热点。研究表明染色体三维空间结构在生物基因表达、调控等方面起到重要作用,对其进行三维重构是研究细胞代谢过程的基本途径。针对酵母Hi-c数据在不同染色体所呈现出的统计特征,拟合出每条染色体交互频率数据分布的数学模型, 然后利用梯度上升迭代算法预测并重构其三维结构,并给出模型评估指标。实验结果表明,模型具有较高可重复性和预测精确度。
关键词:  Hi-c数据  三维结构  梯度上升算法
DOI:10.12113/j.issn.1672-5565.201812007
分类号:S963.32+7
文献标识码:A
基金项目:国家自然科学基金项目(No.31160234).
Three-dimensional structure reconstruction of yeast chromosome based on Hi-c data
FENG Jihua, MOU Jin, GUO Yaru
(School of Electrical Information Engineering, Yunnan Minzu University,Kunming 650500,China)
Abstract:
The prediction of the three-dimensional spatial structure of chromosomes by chromosome interaction frequency data (Hi-c) has been a hot topic in epigenetic studies in recent years. It has been shown that the three-dimensional spatial structure of chromosome plays an important role in gene expression and regulation. Three-dimensional reconstruction is the basic way to study the process of cell metabolism. According to the statistical characteristics of yeast Hi-c data on different chromosomes, the mathematical model of the distribution of the cross-frequency data of each chromosome was fitted, and then the gradient ascending iterative algorithm was used to predict and reconstruct its three-dimensional structure. The evaluation index of the model was established. Experimental results showed that the model has high repeatability and prediction accuracy.
Key words:  Hi-c data  Three-dimensional structure  Gradient ascending algorithm

友情链接LINKS

关闭