核醣核酸二級結構預測與分群分析

Abstract

近年來的研究顯示，除了負責協助將去氧核醣核酸(DNA)轉化為蛋白質(protein)以外,核醣核酸(RNA)分子在許多細胞生化過程中也扮演了重要的角色，例如，蛋白質移位 (translocation)，剪接(splicing)，轉譯品管(translation quality control)等，這 些生物性活動大多是靠著特定的核醣核酸序列及結構與.和調控蛋白的交互作用來完 成。本計畫提出一個有關核醣核酸研究的新議題，針對一群未排比的核醣核酸序列，同 時進行核醣核酸的分群與其結構元的預測，我們預期屬於相同家族的核醣核酸應存在某 些共同的二級結構特徵，本研究即選用共同的二級結構元作為分群的依據。為了增加系 統的彈性，我們並不預設在未排比的核醣核酸序列中有多少家族，同時也不設限家族的 成員數，而為了能由核醣核酸序列資料中自動偵測這些訊息以同步完成結構預測與分 群，我們採用一套重覆式的分群程序。首先，採用監督式學習(supervised learning) 為訓練核心，預測出某家族的共同結構元後，再利用此結構元作為鑑定同源關係的準 則，擁有此結構元的核醣核酸會被歸為同一家族。接著將這些序列分離出去，再重複整 個程序，直到分完所有的群集。透過此系統的分析檢測，最後可以了解資料中包括幾群 不同的核醣核酸家族、每一個家族的成員以及代表每個家族的共同結構元。