偵測程序性核糖體移碼的演算法研究及其軟體工具的發展

Abstract

程序性核糖體的移碼(Programmed Ribosomal Frameshifting)是一種基因重新編碼(Recoding)的機制，其可造成轉譯(Translational)的核糖體(Ribosome)在一個特定的位置上從一個讀碼框(Reading Frame)更換到另一個讀碼框，使得蛋白質的轉譯能夠在新的讀碼框繼續下去，最後產生一個由前後兩個讀碼框共同編碼的融合蛋白質(Fusion Protein)。到目前為止，程序性核糖體移碼已在許多的致病性病毒(包括嚴重急性呼吸道症候群的SARS冠狀病毒)及轉座因子(Transposable Elements)上被發現，甚至也出現在少數的原核及真核生物上。在目前被發現的病毒上，即便對其程序性核糖體移碼的效率做些小小的改變，皆能有效地抑制該病毒的繁殖，這代表程序性核糖體的移碼可做為抗病毒療法(Antiviral Therapeutics)的可能標的物(Target)。因此，設計出一個有效且準確的生物資訊演算法及軟體工具，來快速正確地找到在核糖核酸序列上會發生程序性核糖體移碼的位置便是一個非常重要的事情。目前最常見到的程序性核糖體移碼便是所謂的『倒退一個核.酸的』程序性核糖體移碼(Programmed -1 Ribosomal Frameshifting，簡稱-1PRF)，因為它的發生會迫使轉譯中的核糖體倒退一個核.酸之後再繼續轉譯下去。目前已有許多的計算方法譬如說圖樣辨認 (Pattern Recognition)、統計分析(Statistical Analysis)以及機器學習(Machine Learning)等方法已被提出，可以用來識別在核糖核酸序列上的程序性核糖體移碼位置。然而，大都數的方法常常找出太多不是真正的程序性核糖體移碼【即所謂的False Positives】，甚至有些無法找到真正的程序性核糖體移碼【即所謂的True Positives】。特別值得一提的是這些方法皆有一個共同的缺點：即他們用來預測做為-1 PRF刺激物(Stimulator)的RNA結構【一般而言應該是所謂的H-型假結(H-type Pseudoknots)】太過簡單，以致於他們所預測出來的RNA結構【常為簡單的Stem-Loops】不是那麼的隱定可以有效地成為-1 PRF的刺激物。最近，我們成功地發展出一套啟髮式(Heuristic)的方法能夠有效且準確地預測出在給定的一條RNA序列上的H-型假結【Huang, C.-H., Lu, C. L. and Chiu, H.-T. Bioinformatics, Vol. 21, 2005, pp. 3501-3508】。我們相信我們發展的這個方法是有助於-1 PRF刺激物的識別，故我們認為我們有很大的機會可以大大地改進目前方法的敏感度(Sensitivity)及專一性(Specificity)。因此，在這個計劃提案中，我們打算進一步的適度修改我們所發展出來預測H-型假結方法，並以它為核心去設計出有效且準確的方法來預測出RNA序列上-1 PRF的位置。除此之外，我們也會根據我們設計出來的演算法去實做(Implement)出一個網路伺服器(Web Server)，以便能夠開放給一般使用者去進行線上的-1 PRF分析。為了要能夠展現我們系統的適用性及準確性，我們也打算利用一些事先已給知道具有-1 PRF的RNA序列(包含SARS冠狀病毒序列)來測試我們的系統，並將這個測試實驗結果跟目前現有的程式做個比較。