ژن‌یابی

اصولاً ژن‌یابی یا پیش‌بینی ژن به زمینهٔ محاسبات بیولوژیکی اشاره دارد که با تعیین الگوریتمیکِ قطعات توالی‌ها، غالباً ژنوم دی‌ان‌ای، که کارکرد بیولوژیکی دارند در ارتباط است. این امر به‌طور خاص شامل ژن‌های کدکنندهٔ پروتئین است، اما ممکن است شامل سایر عناصر کارکردی از قبیل ژن‌های آران‌ای و نواحی تنظیم‌کننده نیز بشود. ژن‌یابی یکی از اولین و مهم‌ترین مراحل شناخت ژنوم یک گونه‌ای که به صورت توالی درآورده شده‌است. در اوایل، «ژن‌یابی» بر اساس آزمایش‌های پرزحمت و دشوار بر روی سلول‌های زنده و ارگانیسم‌ها استوار شده بود. تحلیل‌های آماری نرخ نوترکیب‌های هومولوگ چندین ژن مختلف می‌تواند ترتیب قرار گرفتن آن‌ها را روی یک کروموزوم خاص تعیین کند و اطلاعات بدست آمده از چنین آزمایش‌هایی می‌تواند برای ساختن یک نقشۀ ژنتیکی که موقعیت نسبی ژن‌های مرتبط به هم را به‌طور تقریبی مشخص کند، استفاده شود. امروزه با در اختیار داشتن توالی‌های ژنی وسیع و منابع محاسباتی قدرتمند، تعریف ژن‌یابی به عنوان مسئلهٔ محاسباتی عظیمی تغییر پیدا کرده‌است.
تعیین اینکه آیا یک توالی کارکردی است مستلزم تعیین کارکرد یا محصول آن ژن است.

روش‌های بیرونی

در سیستم‌های ژن‌یابی خارجی (بر پایهٔ شواهد) ژنوم هدف را در توالی‌هایی که شبیه به شواهد خارجی هستند را از روی یک توالی شناخته شدهٔ آران‌ای پیام‌رسان یا محصول یک پروتئین جستجو می‌کنند. برای یک توالی آران‌ای پیام‌رسان داده شده، بدست آوردن یک توالی دی‌ان‌ای منحصر بفرد واضح است. برای یک توالی پروتئینی، خانواده‌ای از توالی‌های ممکن از دی‌ان‌ای کد شده را می‌توان از روی ترجمهٔ معکوس کد ژنتیکی بدست آورد. وقتی توالی‌های دی‌ان‌ای مشخص شدند جستجوی کارآمد یک ژنوم هدف برای یافتن تطابق‌های کامل یا جزئی، مسئلهٔ الگوریتمیک سرراستی است. یک سیستم بسیار پرکاربرد برای این منظور بلاست است.

روش‌های از آغاز

به دلیل دشواری و هزینهٔ زیاد در بدست آوردن شواهد خارجی برای اکثر ژن‌ها، که در زمرهٔ ژن‌یابی‌های از آغاز قرار می‌گیرند، که در آن توالی‌های ژنوم دی‌ان‌ای به تنهایی به‌طور سیستماتیک به منظور یافتن نشانه‌هایی از حضور ژن‌های کد کنندهٔ پروتئین جستجو می‌کند. این نشانه‌ها یا می‌توانند به عنوان سیگنال، توالی‌های خاصی که حضور ژن در اطراف را تشخیص می‌دهند، یا محتوا، ویژگی‌های آماری کد کردن توالی‌های پروتئینی، دسته‌بندی شوند. به‌طور دقیق تر ژن‌یابیِ از آغاز در ردهٔ پیش‌بینی ژن قرار می‌گیرد، زیرا که شواهد خارجی کلاً مستلزم این است که کارکرد یک ژن معروف را استنتاج کرده باشد.
در ژنوم پروکاریوت‌ها، ژن‌ها توالی‌های پروموتوری (سیگنال) خاص و نسبتاً شناخته شده‌ای دارند، از قبیل Pinbow box و نواحی اتصال فاکتورهای رونویسی که به راحتی قابل شناسایی هستند. همچنین کد کردن توالی برای پروتئین به صورت یک قالب خواندن باز (ORF) به هم پیوسته اتفاق می‌افتد که به اندازهٔ صدها یا هزاران جفت بازی درازا دارد. آماری که از کدون‌های خاتمه بدست می‌آید به گونه‌ای است که حتی یافتن یک قالب خواندن باز با این طول نیز حاوی اطلاعات بسیاری است. علاوه براین، دی‌ان‌ای کد کردن پروتئین دارای فراوانی مشخص و سایر ویژگی‌های آماری که به سادگی قابل پیدا کردن در توالی ای با این طول هستند، دارد. این ویژگی‌ها سبب می‌شوند که ژن‌یابی که پروکاریوت‌ها نسبتاً آسان و سرراست انجام شود و سیستم‌های با طراحی مناسب قادر هستند که به سطح بالایی از دقت نیز برسند.
ژن‌یابی از آغاز در یوکاریوت‌ها مخصوصاً ارگانیسم‌های پیچیده مانند انسان، به چندین دلیل چالش بر انگیزتر است. اول اینکه، پروموتر. سایر سیگنال‌های تنظیم‌کننده پیچیده‌تر و ناشناخته تر هستند در مقایسه با پروکاریوت‌ها.
دوم اینکه مکانیزم‌های پیوند کردن (splicing) در سلول‌های یوکاریوت‌ها به کار گرفته می‌شود؛ به این معنی که یک توالیِ مشخصِ کد کنندهٔ پروتئین در ژنوم به چندین بخش تقسیم می‌شود (اگزون) که با توالی‌های غیر کدکننده (اینترون) جدا شده‌اند. یک ژن کد کنندهٔ پرئتئین در انسان ممکن است به دو جین اگزون که هر یک کمتر از دویست جفتِ بازی درازا دارند (البته می‌تواند به کوتاهی بیست تا سی جفتِ بازی نیز باشد) تقسیم شود؛ بنابراین در یوکاریوت‌ها فراوانی و سایر ویژگی‌های محتوایی شناخته شده از دی‌ان‌ای کد کنندهٔ پروتئین بسیار دشوارتر است از پروکاریوت‌ها.
ژن یاب‌های پیشرفته هم برای ژنوم پرئکاریوت‌ها و هم برای ژنوم یوکاریوت‌ها از مدل‌های احتمالی پیچیده استفاده می‌کنند از قبیل مدل‌های مارکوف پنهان، تا اطلاعات سیگنال‌های مختلف و متنوع را با هم ترکیب کنند. سیستم GLIMMER یک ژن یاب پرکاربرد و دقیق برای پرئکاریوت هاست. GeneMark دیدگاه معروف دیگری است. ژن یاب‌های از آغاز برای یوکاریوت‌ها به نسبت موفقیت کمتری بدست آورده‌اند؛ برنامه‌های GENSCAN و geneid نمونه‌های بازر از این قبیل ژن یاب‌ها هستند. ژن یاب SNAP همانند Genscan مبتنی بر HMM است و سعی دارد که قابلیت سازگاری بیشتری با ارگانیسم‌های متفاوت داشته باشد. روش‌های جدید مانند mSplicer , CONTRAST, یا mGene نیز از تکنیک‌های یادگیری ماشین مانند ماشین بردار پشتیبان برای یک پیش‌بینی ژن موفق استفاده می‌کنند.

سایر سیگنال‌ها

از بین سیگنال‌های بدست آمده‌ای که برای پیش‌بینی استفاده می‌شوند می‌توان به آمار k-mer، تبدیل فوریه، Z-curve parameters and certain run features. اشاره کرد.
ادعا می‌شود که سیگنال‌هایی که به‌طور مستقیم در توالی قابل شناسایی نیستند می‌توانند در بهبود پیش‌بینی ژن به کار گرفته شوند. برای مثال تاکنون نقش ساختار دوم در شناسایی موتیف‌های تنظیم‌کننده گزارش شده‌است. علاوه بر این گفته شده که پیش‌بینی ساختار دوم RNA به پیش‌بینی نواحی متصل شدگی (splicing) کمک می‌کند.

روش‌های تطبیق ژنوم‌ها

از آنجا که کل توالی بسیاری از گئنه‌ها بدست آورده شده‌است، یک حرکت امیدوارکننده در تحقیقات فعلی ای که در زمینه ژن‌یابی انجام می‌شود روش ژنوم‌های تطبیقی است. این روش بر این اساس استوار است که نیروی انتخاب طبیعی باعث می‌شود که ژن‌ها و سایر عناصر کارکردی تحت جهش واقع شوند؛ بنابراین ژن‌ها می‌توانند از روی مقایسه با ژنوم گونه‌های مربوطه مقایسه شوند. این روش در ابتدا بر روی ژنوم‌های موش و انسان اعمال شد و از برنامه‌هایی مانند SLAM، SGP و Twinscan/N-SCAN استفاده شد.