【文献紹介#23】革新的ハイブリダイゼーション技術に基づくDNA配列の再構成

こんにちはJunonです。

本日公開された研究論文（英語）の中から興味のあったものを一つ紹介します。

出典

タイトル：DNA sequence reconstruction based on innovated hybridization technique of probabilistic cellular automata and particle swarm optimization

著者：Wesam M. Elsayed, Mohammed Elmogy, El-Desoukyc

雑誌：Inf Sci (N Y).

論文公開日：2021年2月8日

どんな内容の論文か？

DNAの進化はあまりにも複雑であり、いくつかのパラメータで特徴付けることはできません。そのため、DNAパターンを解析するためのモデリングアプローチが必要とされています。本論文では、DNAパターン解析のための新しいフレームワークを提案しました。提案するフレームワークは、2つの主要なステージから構成されています。第1段階はDNA配列の進化を解析するための段階であり、第2段階は再構成プロセスのための段階です。本研究では、DNA配列の解析と予測にセル・オートマトン(CA)を用いた。次に、確率的セル・オートマトン(PCA)と粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを統合した、再構成プロセスのための手順を導入した。この統合により、提案されたフレームワークはより効率的になり、最適な遷移規則を達成することができます。この革新的なモデルは、突然変異が確率的事象であるという仮説に基づいています。その結果、突然変異の進化をPCAモデルとしてシミュレーションすることができます。本論文の主な目的は、様々なDNA配列を解析し、進化の過程でDNAに生じる変化（突然変異）を予測することです。確率的な要素を組み込むことは、特定の突然変異の可能性を予測することができるツールを作成するのに役立ちます。

背景と結論

数学的アプローチとアルゴリズムは、いくつかの生物学的問題をモデル化することができます。したがって、数学と生物学の両方の分野の成果を組み合わせることは、非常に有益です。DNAの塩基配列は、アデニン（A）、シトシン（C）、グアニン（G）、チミン（T）の4つの核酸塩基を保持しています。AとTは互いに相補的なものです。同様に、CとGも互いに相補的です。DNAは、２本の鎖が互いに連結している対の鎖分子です。この連結は、一方の鎖のピリミジンともう一方の鎖のプリンの間の水素結合を介して行われます。DNAの鎖は、これらの4つの塩基の配列によって形成され、DNA複製の手順では、転写されて別の類似した配列が得られます。

本研究では、確率的セル・オートマトン（PCA）の概念に基づいて確立されたモデルに焦点を当てています。DNA鎖は、4つの塩基（A, C, G, T）のうちの1つを保持している細胞の列として見ることができます。この塩基配列は転写され、DNA複製の過程で別の類似した塩基配列が生成されます。セル・オートマトン（CA）を用いてDNAをモデル化する際の課題は、CAのルールに従った実際のシナリオにマッピングする方法で問題を表現することです。変異率を計算するための例として、CpGのメチル化に続いて脱アミノ化、CG/CGからTG/CAへの突然変異を例に挙げました。このようにして得られたCAのルールは、DNAモデル化の際に、隣接する塩基対がDNA配列の進化に与える影響について有益なビジョンを与えることができます。

結果、CAはDNAの突然変異を解析するためのロバストなシステムであることがわかりました。CAルールはDNAの突然変異を模擬して生成されます。このルールは、DNA配列の進化に及ぼす隣接塩基対の影響について有益な知見を与えることができます。提案するシミュレーションツールは、PSOを利用したものであり、PCAの進化規則を非常に効率的に抽出することができます。隣接する塩基対がDNA塩基対の突然変異に影響を与えることが最も懸念されています。私たちは、DNAをCA規則がDNAの突然変異を支配するCAモデルとしてモデル化することで、この相関関係を明らかにしました。

DNA配列の進化の過程で起こるほとんどの変化を予測するための有益で実用的なモデルを作成するためには、強力で合理的なハイブリダイゼーション戦略を確立することが必要です。これにより、特定の細菌でどのような突然変異が最もよく見られるのかについての情報が非常に多くなるだろう。また、PCAは膨大な量の遺伝子発現データのパターンを明らかにし、病気に関連する遺伝子群を発見して薬の検出につなげることができます。

本論文の要点は以下の通りです。

-隣接するDNAの塩基対の変異に対する影響を特定する方法論が開発されています。

-本論文で紹介するモデルは、突然変異は確率的事象であり、その進化はPCAを用いてモデル化できるという前提に基づいています。

-再構成タスクのためのCAの最適かつ適切な遷移規則を発見するために、ハイブリッド化された手法を開発しました。この統合により、アルゴリズムの性能が向上します。

-PCAとPSOアルゴリズムを統合したDNA配列の再構成手法を提案した。

最後に

今後の研究では、この研究を普及させ、突然変異の影響に関する多様な近傍構造に対応できるようにする必要があります。特に、より大きなサイズを持つ多様な近傍サイズについて議論が必要です。小世界ネットワーク上でのDNA配列の進化と再構成をシミュレーションすることも可能です。この確率論的モデルを用いて、ウイルスや他の病原体の突然変異の可能性を予測することができるかもしれません。例えば、新型コロナウイルスを説明することができるかもしれません。

おしまいです。

次の記事までお待ちください。