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ObjectivesThe obiettivi di questo studio sono di progettare e implementare un nuovo algoritmo per la memetica de novo motivo di scoperta, che viene poi utilizzata per individuare importanti segnali nascosti in vari sequences.Methods molecolari biomediche e materialsIn questo lavoro, algoritmi memetici sono sviluppati e testati in de novo -motif trovare problemi. Diverse strategie nella progettazione di algoritmi sono impiegati che non sono solo di esplorare in modo efficiente la sequenza spazio di allineamento locale multipla, ma anche effettivamente scoprire i segnali molecolari. Come risultato, ci sono una serie di caratteristiche fondamentali per l'attuazione della-motiv trovare algoritmo memetica (MaMotif), tra cui un operatore di sostituzione di cromosomi, un cromosoma alterazione-aware locale operatore di ricerca, un tronco di strategia di ricerca locale, e un'operazione stocastico di ricerca locale imposto apprendimento individuale. Per testare il nuovo algoritmo, mettiamo a confronto MaMotif con alcuni degli altri algoritmi simili utilizzando simulazioni e dati sperimentali tra cui DNA genomico, sequenze di microRNA primarie (let-7 famiglie), e proteine ​​transmembrana sequences.ResultsThe nuovo algoritmo memetica-motiv ricerca è implementata con successo in C ++, e scrupolosamente testati con varie sequenze biologiche simulati e reali. Nella simulazione, dimostra che MaMotif è l'algoritmo più tempo efficiente rispetto ad altri, cioè, corre Outlet Duvetica Lombardia 2 volte più veloce del metodo aspettativa di massimizzazione (EM) e 16 volte più veloce della genetica sulla base algoritmo EM ibrido. In entrambi i test simulata e sperimentale, i risultati mostrano che il nuovo algoritmo viene confrontato Duvetica Roma favorevolmente o superiore ad altri algoritmi. In particolare, MaMotif è in grado di scoprire con successo siti di legame dei fattori di trascrizione 'nella cromatina immunoprecipitazione seguita da sequenziamento massivamente parallelo dei dati (ChIP-Seq), correttamente scoprire i segnali di RNA splicing di espressione genica, e trovare esattamente il motivo elica altamente conservata nella sequenze di proteine ​​transmembrana, così come giustamente rilevano i segmenti palindromi nella algoritmo memetica motif-primo verbale microRNA sequences.ConclusionsThe effettivamente progettati e realizzati, e le sue applicazioni dimostrano che non è solo il tempo-efficiente, ma espone anche ottime prestazioni, mentre rispetto al altri algoritmi popolari.
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