
Полногеномный поиск ассоциаций играет ключевую роль в выявлении взаимосвязей между геномами и фенотипами. Многие исследования в этой области посвящены изучению генетических вариаций и их взаимодействий в геномах. Однако, несмотря на достигнутый значительный прогресс в данном направлении, рассматриваемая проблема по-прежнему является крайне актуальной и требует разработки эффективных методов и алгоритмов ее решения. Для поиска ассоциированных с фенотипом комбинаций однонуклеотидных полиморфизмов в настоящей статье предложены четыре новых алгоритма, основанных на изучении взаимодействия однонуклеотидных полиморфизмов в двух режимах – аддитивном и мультипликативном. На первом этапе эти алгоритмы используют полный перебор пар однонуклеотидных полиморфизмов для предсказания их ассоциации с фенотипом, а на втором этапе – жадные процедуры для поиска комбинаций, включающих до пяти однонуклеотидных полиморфизмов с наибольшими величинами ассоциации. Разработанный вычислительный подход протестирован на наборе данных, содержащем 3178 геномов микобактерии туберкулеза, для выявления комбинаций мутаций и прогнозирования устойчивости различных штаммов микобактерии туберкулеза к 20 лекарственным препаратам. Полученные результаты сопоставлены с результатами прогнозирования лекарственной устойчивости микобактерии туберкулеза современными программными системами Mykrobe и TB-Profiler. Для 5 препаратов первой линии и 1 препарата второй линии (офлоксацина) системы Mykrobe и TB-Profiler по правильности предсказания несколько превосходят предложенные авторами алгоритмы, однако для остальных 14 препаратов второй линии уступают им.
взаимодействие однонуклеотидных полиморфизмов, лекарственно-устойчивый туберкулез, полногеномный поиск ассоциаций, QA1-939, Mathematics
взаимодействие однонуклеотидных полиморфизмов, лекарственно-устойчивый туберкулез, полногеномный поиск ассоциаций, QA1-939, Mathematics
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
