Sắp hàng trình tự hệ gen

Một phần của tài liệu NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI THUẬT SONG SONG TRÊN HỆ THỐNG XỬ LÝ ĐỒ HỌA GPU ĐA LÕI (Trang 64 - 67)

Trong quá trình tiến hóa của các sinh vật, bên cạnh những biến đổi ở mức độ điểm (sự thay thế chèn – xóa của các nucleotide) còn có những sự biến đổi ở mức độ gen. Có 3 phép biến đổi chính ở mức độ gen là phép chèn gen, xóa gen và dịch chuyển gen. Hình 2 mô tả một ví dụ về sự biến đổi ở mức độ gen giữa Người và Khỉ. Ta thấy gen số 1 đã bị dịch chuyển, nó nằm ở đầu của hệ gen Người nhưng lại nằm ở cuối ở hệ gen của Khỉ. Ngoài ra, gen số 2 tồn tại ở Khỉ nhưng không tồn tại ở Người. Tức là hoặc nó bị xóa khỏi hệ gen của Người hoặc nó được chèn thêm vào hệ gen của Khỉ. Do ta không phân biệt được phép chèn gen, và xóa gen, ta gọi chung là phép chèn/xóa gen. Trải qua hàng triệu năm tiến hóa, với sự biến đổi ở

- 53 -

mức độ gen, hệ gen của các sinh vật ngày nay đã có sự khác nhau rất lớn về kích thước, số lượng gen, thứ tự các gen cũng như về nội dung của các gen.

Hình 1.1. Các biến đổi ở mức độ gen giữa Người và Khỉ

Sắp hàng trình tự hệ gen là một trường hợp riêng của sắp hàng trình tự, trong đó đầu vào là toàn bộ trình tự ADN của một hệ gen sinh vật. Sắp hàng trình tự hệ gen giúp xây dựng bức tranh toàn cảnh về sự tương tự và tiến hóa giữa các sinh vật, là cơ sở cho hướng nghiên cứu Comparative genomics [4], cho phép nâng cao độ chính xác dự đoán gen. Về mặt tính toán, bắt cặp hệ gen đặt ra nhiều vấn đề cần giải quyết như kích thước trình tự lớn, thứ tự các phần tương đồng trên các hệ gen thường thay đổi. Do tính quan trọng cũng như đặc thù phương pháp, vấn đề so sánh và sắp hàng trình tự hệ gen được trình bày thành một phần riêng, tách khỏi sắp hàng trình tự nói chung.

Các thuật toán sắp hàng trình tự thông thường mới chỉ xác định được các biến đổi ở mức độ điểm (sự biến đổi của các nucleotide) cũng như chỉ làm việc được với các dữ liệu nhỏ. Khi nghiên cứu về việc sắp hàng trình tự theo hệ gen, chúng ta phải tính toán cả những biến đổi ở mức độ điểm lẫn mức độ gen. Đặc biệt thời gian thực thi cũng là một vấn đề hết sức quan trọng do kích thước rất lớn của các hệ gen. Ví dụ kích thước của hệ gen người lên tới 3 tỉ ADN. Một trong những hệ thống sắp hàng hệ gen đầu tiên là BLASTZ [18] được phát triển bới nhóm của Webb Miller vào đầu những năm 2000 tại đại học Pennsylvania để sắp hàng hệ gen của người và chuột. Cũng như các phương pháp sắp hàng hệ gen khác, Phương pháp BLASTZ được phát triển từ tư tưởng thuật toán tìm kiếm BLAST [2] (thuật toán xác định những đoạn giống nhau cao giữa hai chuỗi). Tư tưởng chung của thuật toán gồm ba bước:

- 54 -

• Bước 1: Tìm kiếm những cặp đoạn ADN ngắn rất giống nhau ở cả hai hệ gen được gọi là hạt giống (seed). Những đoạn này có độ dài vào khoảng 7 đến 13 ADN và được gọi là seed. Để thực hiện việc tìm kiếm này, có thể sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau như bảng băm, cây hậu tố (suffix tree).

• Bước 2: Mở rộng các hạt giống về cả hai phía sao cho trong quá trình mở rộng chi phí không vượt qua một ngưỡng cho trước. Quá trình mở rộng này không cho phép chèn gap

• Bước 3: Tiến hành nối các cặp ADN được mở rộng ở bước 2 lại với nhau để tạo thành những cặp ADN lớn hơn, bước này được phép chèn thêm gap. Sau khi nối, các cặp ADN này sẽ được đánh giá độ tương đồng.

Các nghiên cứu hiện tại tập trung vào cải tiến bước thứ 1 và bước thứ 3. Nổi bật là các nghiên cứu của Aaron Darling và đồng nghiệp tại đại học Wisconsin– Madison trong việc cải tiến cách xác định các hạt giống ở bước 1. Họ định nghĩa hạt giống là những cặp ADN giống nhau và xuất hiện duy nhất trên cả hệ gen. Nhóm tác giả đã xây dựng hệ thống MAUVE để sắp hàng đa hệ gen và thu được những kết quả có độ chính xác cao trên những hệ gen có độ tương đồng cao [1]. Bên cạnh đó, nhóm tác giả Michael Brudno tại đại học Standford tập trung vào cải tiến bước 3 để kết nối các đoạn ADN và phát triển hệ thống SLAGAN [5]. Nhóm tác giả áp dụng phương pháp quy hoạch động để tìm ra cách kết nối các đoạn ADN tốt nhất, trong đó cho phép các đoạn ADN được phép dịch chuyển và đảo chiều. Kết quả so sánh hai hệ thống MAUVE và SLAGAN cho thấy MAUVE tốt hơn SLAGAN trên những tập dữ liệu có độ tương đồng cao, còn SLAGAN cho kết quả tốt hơn MAUVE trên những tập dữ liệu tồn tại nhiều phép thay thế ADN ở mức độ điểm và ít phép đảo chiều đoạn ADN ở mức độ gen.

Mặc dù một số phương pháp đã được nghiên cứu và phát triển, chúng mới chỉ tập trung vào xác định và bắt cặp cho những vùng ADN có độ tương đồng cao giữa hai hệ gen. Tức là, một phần lớn trong hệ gen có thể không được bắt cặp và so sánh khi ta tiến hành với các loài sinh vật có hệ gen khác nhau nhiều. Để giải quyết vấn đề trên, những nghiên cứu đầu tiên của TS. Lê Sỹ Vinh và đồng nghiệp tại Bảo

- 55 -

Tàng Lịch Sử Tự Nhiên Hoa Kỳ, và tại trường Đại Học Công Nghệ nhằm so sánh và sắp hàng toàn bộ hệ gen đã được tiến hành và cho kết quả thử nghiệm khả quan [23,24]. Nhóm nghiên cứu định nghĩa việc sắp hàng toàn bộ hệ gen phải thỏa mãn ba điều kiện chính sau:

• Xác định được các phép biến đổi ở mức độ gen (chèn, xóa, dịch chuyển vị trí).

• Xác định được các phép biến đổi ở mức độ điểm (thay thế, chèn, xóa).

• Bắt cặp toàn bộ các ADN trên hệ gen.

Hệ thống bắt cặp thỏa mãn ba điều kiện trên sẽ cho phép bắt cặp các gen với các mức độ tương đồng khác nhau. Để đáp ứng được ba yêu cầu trên, Vinh và các đồng nghiệp đã nghiên cứu cách kết hợp điểm phạt cho các phép biến ở mức độ điểm, và các phép biến đổi ở mức độ gen vào thành một hệ thống tính điểm phạt chung. Điều này cho phép chúng ta xây dựng hàm tục tiêu rõ ràng để tìm ra cách bắt cặp toàn bộ hệ gen tốt nhất. Kết quả thí nghiệm với 760 bộ gen ty thể của các loài động vật cho thấy hệ thống tính điểm cho kết quả tốt [23]. Sử dụng phương pháp bắt cặp toàn bộ hệ gen, nhóm tác giả đã xây dựng quá trình tiến hóa của 11 Corona vi rút và tái khẳng định lại kết luận vi rút Corona gây ra dịch bệnh hô hấp cấp (SARs) có chung nguồn gốc với vi rút Corona ở loài dơi chứ không phải là loài chồn hôi (canivor) [24].

Một phần của tài liệu NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI THUẬT SONG SONG TRÊN HỆ THỐNG XỬ LÝ ĐỒ HỌA GPU ĐA LÕI (Trang 64 - 67)