Statistical methods for detecting latent periodicity patterns in biological sequences: The case of small-size samples

Recognition of Latent Periodicity in DNA Sequences

“…Поэтому скрытая профильная периодичность в последовательности ДНК может быть выявлена только с помощью статистических критериев. При анализе последовательности ДНК в этих критериях используются различные статистики [9][10][11], имеющие вид функциональных зависимостей (спектров) от тестируемых периодов последовательности. Тестируемый период (тест-период) -это натуральное число, не превышающее половины длины анализируемой последовательности ДНК.…”

“…Многие из этих работ ориентированы на выделение необходимых признаков, которые могут быть связаны с наличием скрытой периодичности в анализируемых последовательностях ДНК. К таким признакам можно отнести высокие значения амплитуд в Фурье-анализе, выявляемый значительный уровень отклонения от однородности или от других усреднённых показателей и т. п. Исследованию таких количественных характеристик посвящены многие работы, например, [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11] и др. При этом во многих случаях возникает противоречивая картина результатов.…”

“…Тем самым, для пополнения базы TRDB используется метод распознавания размытых тандемных повторов [13], в котором найденный консенсус-паттерн обеспечивает достаточный признак наличия скрытой периодичности в последовательностях ДНК. Аналогичный подход используется в работе [14], где для районов скрытой периодичности, найденных с помощью необходимых косвенных признаков, предлагается подтверждение их периодичности на основе визуального анализа профиля последовательности ДНК, представленного столбцом непрерывных подстрок с длиной предполагаемого паттерна [9][10][11]. В методах, упомянутых выше [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11], используются только косвенные признаки.…”

Investigation of Latent Periodicity Phenomenon in the Genomes of Eukaryotic Organisms

“…В настоящей работе оригинальный спектрально-статистический подход [26][27][28] был применён для поиска достоверных районов скрытой периодичности в геномах Saccharomyces cerevisiae, Arabidopsis thaliana, Caenorhabditis elegans и Drosophila melanogaster. Как было показано ранее [26][27][28], такой подход позволяет избегать неоднозначности при определении структуры скрытой периодичности в размытых тандемных повторах, и оптимизирует оценку размера паттерна периодичности.…”

“…Как было показано ранее [26][27][28], такой подход позволяет избегать неоднозначности при определении структуры скрытой периодичности в размытых тандемных повторах, и оптимизирует оценку размера паттерна периодичности. Теоретически, с помощью спектрально-статистического подхода [28] можно выделять чрезвычайно размытые тандемные повторы, для которых средняя степень дивергенции копий паттерна составляет ~50%.…”