СПОСОБЫ И СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАТТЕРНОВ ДНК ПРИ ПОМОЩИ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА

1. Способ оценки наличия заметной области в последовательности ДНК, содержащий этапы, на которых:
a. предоставляют последовательность ДНК;
b. создают множество спектрограмм, основанных на последовательности ДНК;
c. выполняют по меньшей мере одну из следующих функций в отношении множества спектрограмм: (i) создание спектрограммного видео, (ii) сравнительный анализ гистограмм, (iii) крупномасштабный выбор и классификация признаков (например, известных функциональных элементов ДНК), и (iv) неконтролируемая классификация и обнаружение структурно новых элементов ДНК.
2. Способ по п.1, в котором последовательность ДНК представляет геном, хромосому или их часть.
3. Способ по п.1 или 2, в котором создание множества спектрограмм включает один или несколько следующих этапов, на которых: (i) вводят последовательность ДНК, (ii) преобразуют последовательность ДНК в бинарную индикаторную последовательность, (iii) применяют краткосрочное преобразование Фурье к бинарной индикаторной последовательности для создания вектора частотного домена, (iv) отображают векторы частотного домена в цветовое пространство, (v) применяют детектирование края к спектральному изображению ДНК; и (vi) вычисляют горизонтальные и вертикальные гистограммы.
4. Способ по п.1, в котором создание спектрограммного видео включает алгоритм, который адаптирован для исполнения в блоке обработки.
5. Способ по п.4, в котором алгоритм включает:
(a) ввести: последовательности ДНК длины М; параметры: N - размер окна STFT, q представляет собой интервал окна (N перекрытие окон), p - разрешение просмотра (ширина видеоизображения), и v - скорость просмотра, т.е. количество колонок спектрального изображения, перемещаемых на один видеокадр (где М>>p>N);
(b) инициализировать: s=1; r=1;
(c) начиная с позиции s, для сегмента длины p или подпоследовательности полной последовательности ДНК;
(d) начиная с позиции r, преобразовать введенную последовательность ДНК размера N в бинарную индикаторную последовательность;
(e) применить краткосрочное преобразование Фурье к бинарной индикаторнной последовательности и создать вектор частотного домена;
(f) отобразить вектор частотного домена для А, Т, С и G в цветовое пространство, например, цветовое пространство RGB или HSV;
(g) если (r-s+1)<p, визуализировать результаты и переместиться вперед на q нуклеотидов: r=r+q, перейти на этап (d);
(h) если ранее не было показано спектральное изображение ДНК, отобразить спектральное изображение. r=r+q, перейти на этап (d);
(i) если (r-s+1)<p+vq, удалить первую колонку из спектрального изображения и добавить последнюю сгенерированную колонке в конец. r=r+q, перейти на этап (d);
(j) если (r-s+1)>=p+vq, отобразить спектральное изображение: s=s+vq, r=r+q;
(k) если (r+N-1)<=M, перейти на этап (d);
(l) подобрать скорость просмотра v согласно пользовательскому запросу, нормальная скорость равна сдвигу на одну колонку за один видеокадр.
6. Способ по п.1, в котором сравнительный анализ гистограмм включает:
(a) ввод последовательности ДНК длины М; параметры: N - размер окна STFT, q - перекрытие, p - разрешение просмотра (где M>>p>N);
(b) преобразование введенной последовательности ДНК размера N в бинарную индикаторную последовательность;
(c) применение краткосрочного преобразования Фурье (STFM) к бинарной индикаторной последовательности и создание вектора частотного домена;
(d) отображение вектора частотного домена для А, Т, С и G в цветовое пространство, например цветовое пространство RGB ("красный, зеленый, синий цвета") или HSV (Тон-Насыщенность-Яркость);
(e) применение детектирования края к спектральному изображению ДНК, используя обычный способ детектирования края (например, Sobel или Canny детектор);
(f) вычисление горизонтальных и вертикальных гистограммы для красных, зеленых, синих компонентов (или компонентов HSV) отдельно путем использования проекции на край, гистограммы также могут представлять объединенные цвета; например, С и G могут быть объединены и представлены зеленым компонентом, а A и Т могут быть объединены для представления красным компонентом;
(g) оценка данных гистограмм, например, для CpG островков, могут быть применены следующие критерии извлечения:
(i) (х_гистограмма_зеленая-х_гистограмма_красная)>пороговое значение (например, равное 2);
(ii) области, удовлетворяющие (1), отклоняются при длине <200 п.о.,
(iii) области, удовлетворяющие как (1), так и (2), разделенные менее чем 100 п.о., объединяются;
(h) сегменты ДНК, которые удовлетворяют критериям оценки, отмечают как повторяющийся элемент(элементы), и положение начала и конца отмечают/записывают (например, CpG-островок).
7. Способ по п.1, в котором выбор и классификация признаков включают:
(a) ввод последовательности ДНК длины М; параметры: N - размер окна STFT, q - перекрытие, p - разрешение просмотра (где M>>p>N);
(b) преобразование введенной последовательности ДНК размера N в бинарную индикаторную последовательность;
(c) применение краткосрочного преобразования Фурье (STFM) к бинарной индикаторной последовательности и создание вектора частотного домена;
(d) отображение вектора частотного домена для А, Т, С и G в цветовое пространство, например цветовое пространство RGB или HSV;
(e) применение детектирования края к спектральному изображению ДНК, используя обычный способ детектирования края (например, Sobel или Canny детектор);
(f) вычисление горизонтальных и вертикальных гистограммы для красных, зеленых, синих компонентов (или компонентов HSV) отдельно путем использования проекции на край, гистограммы также могут представлять объединенные цвета, например, С и G могут быть объединены и представлены зеленым компонентом, а A и Т могут быть объединены для представления красным компонентом;
(g) оценка и ранжирование набора заметных спектральных признаков, используя способ выбора признаков, используя метод опорных векторов с генетическим алгоритмом, в качестве альтернативы, для обнаружения заметных признаков могут быть использованы рекурсивный способ последовательного исключения признаков и/или метод анализа главных компонент, например, могут быть использованы следующие признаки: 127 признаков (выделенные из сегмента ДНК, который представляет собой N оснований в длину, где N может изменяться; в иллюстративном варианте осуществления N равно 200 п.о. в длину),
количество зеленых пикселей (1),
количество красных пикселей (1),
количество краевых зеленых пикселей (1),
количество краевых красных пикселей (1),
количество краевых зеленых пикселей минус количество краевых красных пикселей (1),
сумма краевых красных пикселей в гистограмме по оси частоты (61);
сумма краевых зеленых пикселей в гистограмме по оси частоты (61);
(h) изображение/реализация классификатора, использующего подмножество главных признаков ранжирования из предыдущего этапа, в иллюстративном варианте осуществления настоящего изобретения используется классификатор, полученный методом опорных векторов; однако, могут быть использованы альтернативные классификаторы без отступления от сути или объема настоящего раскрытия, например, нейронной сети(сетей), способы/системы самоорганизующегося отображения (SOM) и другие классификаторы, известные в используемой литературе по машинному обучению, классификатор детектирует и классифицирует неизвестные введенные последовательности ДНК в подсегменты, которые имеют повторяющуюся структуру(структуры) ДНК (например, CpG-островки);
(i) отмечают сегменты ДНК, которые удовлетворяют критериям оценки как повторяющийся элемент(элементы), и отмечают/записывают позиции начала и конца (например, CpG-островков).
8. Способ по п.1, дополнительно содержащий неконтролируемое исследование последовательности ДНК.
9. Способ по п.8, в котором неконтролируемое исследование включает способ кластеризации.
10. Способ по п.8 или 9, в котором неконтролируемое исследование включает:
этап 1: для введенной последовательности ДНК (например, хромосомы), генерируют спектрограмма S1 длиной L (L - количество нуклеотидов), используя STFT окно W (где W<L) и перекрытие окон V, где V<W;
i
этап 2: выполняют перемещение на R нуклеотидов вправо и генерируют спектрограмму S до тех пор, пока не будет достигнут конец последовательности ДНК;
этап 3: со всеми спектрограммами, сгенерированными на этапах 1 и 2, выполняют неконтролируемую кластеризацию изображений (например, кластеризацию k-средних, иерархическую кластеризацию), иллюстративные метрики подобия для использования согласно раскрытому способу/алгоритму включают любую метрику подобия изображений, например L1 метрику, которая генерирует С кластеры, признаки для кластеризации могут включать: цвет, текстуру, специфические объекты, которые проявляются на изображениях: линии, квадраты, диагонали и т.д.;
этап 4: находят наибольший кластер, берут центр кластера и выполняют поиск по ресурсу известных геномов, чтобы увидеть класс меток элементов этого кластера; например, может быть выявлено, что Alu является наиболее часто повторяющимся элементом на этой хромосоме;
этап 5: выбирают одно из (a) или (b):
(a) случайным образом выбирают Р спектрограмм, которые являются самыми дальними от центра кластера и выполняют поиск класса меток, проверяют, что они также принадлежат тому же самому классу;
(b) визуализируют для пользователя спектрограммы и типы классов меток всех элементов в наборе спектрограмм, если спектрограмма находится в кластере, в котором известен центр, но спектрограмма, которая находится дальше от центра кластера, неизвестна, то определяют новый элемент в качестве метки класса центра кластера и визуализируют различие;
этап 6: продолжают со вторым по величине кластером, и выполняют/повторяют этапы (5) и (6), продолжают со следующим по величине кластером до тех пор, пока метка центра кластера-класса остается неизвестной, отмечают, что для кластеров K метки известны, а для кластеров U метки неизвестны;
этап 7: для всех кластеров U с неизвестными метками, с существенным размером кластеров находят наиболее часто встречаемый паттерн, статистическое распределение внутри той же самой хромосомы, находят статистическое распределение по хромосомам;
этап 8: увеличивают V и переходят на этап (1) с данным размером шага (например, размером шага = 1) до тех пор, пока V не достигнет половины W, затем переходят на этап (9);
этап 9: увеличивают W и переходят на этап (1) с данным размером шага до тех пор, пока W не достигнет половины L, затем переходят на этап (10);
этап 10: увеличивают L и переходят на этап (1);
этап 11: суммируют результаты на каждом из уровней V, W, и L.
11. Способ по п.1, в котором один или несколько образцов ДНК идентифицированы.
12. Способ по п.11, в котором один или несколько образцов ДНК включают по меньшей мере одно из следующего: CpG островок, один или несколько Alu-повторов, одну или несколько некодирующих РНК, один или несколько тандемных повторов и один или несколько сателлитных повторов.
13. Способ по п.1, содержащий контролируемые и/или неконтролируемые классификации.
14. Способ по п.13, в котором контролируемые и/или неконтролируемые классификации выполняют без отображения результатов преобразования Фурье в цветовое пространство.
15. Способ по п.14, в котором один или несколько признаков извлекают непосредственно из бинарных индикаторных последовательностей, подвергнутых Фурье преобразованию.
16. Способ по п.15, в котором упомянутый анализ выполняют на векторах признаков, состоящих из объединенных индикаторных последовательностей, которые объединены для представления полного вектора.
17. Способ по п.16, в котором полный вектор представляет каждый сегмент ДНК.
18. Способ по п.1, в котором нормализация представляет собой необязательный этап.
19. Система, выполненная с возможностью исполнения и/или выполнения способа по любому из пп.1-18.
20. Система по п.19, содержащая по меньшей мере один процессор и программное средство, выполненное с возможностью реализации полностью или частично этапов способа, приведенного в одном или нескольких предыдущих пунктах.
21. Система по п.19, содержащая контролируемые и/или неконтролируемые классификации.
22. Система по п.21, в которой контролируемые и/или неконтролируемые классификации выполняют без отображения результатов преобразования Фурье в цветовое пространство.
23. Система по п.22, в которой один или несколько признаков извлекают непосредственно из бинарных индикаторных последовательностей, подвергнутых Фурье преобразованию.
24. Система по п.23, в которой упомянутый анализ выполняют на векторах признаков, состоящих из объединенных индикаторных последовательностей, которые объединены для представления полного вектора.
25. Система по п.24, в которой полный вектор представляет каждый сегмент ДНК.
26. Система п.19, в которой нормализация представляет собой необязательный этап.