Применение алгоритма Ахо–Корасик для подбора праймеров для петлевой изотермической амплификации

В работе представлены результаты разработки компьютерной программы, позволяющей проводить дизайн (подбор) праймеров для выявления целевой нуклеотидной последовательности с помощью петлевой изотермической амплификации (lоop-mediated isothermal amplification, LAMP). Приведен обзор наиболее популярных программ дизайна праймеров для LAMP.
В работе описаны условия, которые необходимо учитывать при подборе праймеров для петлевой изотермической амплификации, а именно: длина праймеров, GC-состав, средний размер ампликона, температура отжига праймеров, расстояние между праймерами.
При подборе праймеров необходимо проводить поиск позиций вхождения нескольких образцов (праймеров) в нуклеотидной последовательности. Так как для проведения петлевой изотермической амплификации используется набор как минимум из четырех праймеров, имеющих гомологию с шестью участками нуклеотидной последовательности, для реализации поиска был реализован алгоритм Ахо–Корасик, который позволяет производить одновременный поиск нескольких вхождений в более длинной последовательности.
Разработанная программа позволяет находить праймеры для последовательностей разной длины и группировать их по наборам, которые формируются согласно критериям подбора и начальным условиям, определяемым пользователем. В результате проведенного компьютерного анализа пользователь может выбрать из предложенного перечня наборов праймеров наиболее оптимальный для конкретного эксперимента. Тестовый набор праймеров подбирался для проведения петлевой изотермической амплификации генома с целью выявления РНК коронавируса SARS-CoV-2, вызывающего заболевание COVID-19.
Программа реализована на языке программирования Python с применением библиотек biopython, pyahocorasick и доступна по адресу: https://cloud.mail.ru/public/C7av/QCkSiUomz.