RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информатика и автоматизация // Архив

Тр. СПИИРАН, 2019, выпуск 18, том 4, страницы 1010–1036 (Mi trspy1071)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний

Алгоритмы обработки сигналов флуоресценции массового параллельного секвенирования нуклеиновых кислот

В. В. Манойловa, А. Г. Бородиновb, И. В. Заруцкийa, А. И. Петровa, В. Е. Курочкинa

a Институт аналитического приборостроения Российской академии наук (ИАП РАН)
b АО "Научные приборы"

Аннотация: Определение нуклеотидной последовательности ДНК или РНК, содержащих от нескольких сотен до сотен миллионов звеньев мономеров позволяет получить подробную информацию о геноме человека, животных и растений. Расшифровывать структуру нуклеиновых кислот научились достаточно давно, однако первоначально методы расшифровки были низко производительными, неэффективными и дорогими. Методы расшифровки нуклеотидной последовательности нуклеиновых кислот принято называть методами секвенирования. Приборы, предназначенные для реализации методов секвенирования, называются секвенаторами. Секвенирование нового поколения, массовое параллельное секвенирование — это родственные термины, описывающие технологию высокопроизводительного секвенирования ДНК, при котором весь человеческий геном можно секвенировать в течение одного-двух дней. Предыдущая технология, используемая для расшифровки генома человека, потребовала более десяти лет, чтобы получить окончательные результаты.
В Институте аналитического приборостроения РАН разрабатывается аппаратно-программный комплекс для расшифровки последовательности нуклеиновых кислот патогенных микроорганизмов методом массового параллельного секвенирования.
Программное обеспечение, входящее в состав аппаратно-программного комплекса играет существенную роль в решении задач расшифровки генома.
Цель статьи — показать необходимость создания алгоритмов программного обеспечения аппаратно-программного комплекса для обработки сигналов, получающихся в процессе генетического анализа при решении задач расшифровки генома, а также продемонстрировать возможности этих алгоритмов. В работе рассмотрены основные проблемы обработки сигналов и методы их решения. В их числе: автоматическая и полуавтоматическая фокусировка, коррекция изображения фона реакционной ячейки, обнаружение изображений кластеров, оценка координат их положений, создание шаблонов кластеров молекул нуклеиновых кислот на поверхности реакционной ячейки, коррекция влияния интенсивностей соседних оптических каналов и оценка достоверности результатов генетического анализа.

Ключевые слова: секвенирование нуклеиновых частот, алгоритмы обработки сигналов флуоресценции отдельных нуклеотидов нуклеиновых кислот, анализ параметров изображений, оценка достоверности результата генетического анализа.

УДК: 543.07, 543.08

Поступила в редакцию: 25.06.2019

DOI: 10.15622/sp.2019.18.4.1010-1036



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024