فشرده‌سازی سیگنال‌های ژنوم با کمک حسگری فشرده و کاربرد آن در مقایسه دنباله‌های ژنی

نویسندگان

گروه برق و کامپیوتر - دانشکده مهندسی - دانشگاه زنجان

چکیده

تحلیل توالی‌های ژنی نقطه شروع درک عملکرد ارگانیسم‌های بیولوژیکی است. در سال‌های اخیر، هزینه‌های توالی‌برداری ژن به‌شدت کاهش یافته است و مقدار زیادی از داده‌های ژنومی درحال تولید هستند. ازطرفی، هزینه حافظه ذخیره‌سازی، پردازش و انتقال این داده‌ها درحال افزایش است. پردازش این حجم عظیم اطلاعات بیشتر توسط روش‌های کاراکتر مبنا صورت می‌گیرد که زمان‌بر است. ظرفیت‌های بالقوّه فراوانی برای مقابله با این چالش‌ها در حوزه پردازش سیگنال وجود دارد. بنابراین، نگاه سیگنالی به دنباله‌های ژنی، پردازش سیگنال ژنوم و فشرده‌سازی آن می‌تواند مفید واقع شود. فشرده‌سازی سیگنال‌ها هزینه برای آنالیز، فضای حافظه برای ذخیره‌سازی، پهنای باند برای مبادله و زمان مورد نیاز برای تحلیل را کاهش می‌دهد. در این مقاله ابتدا دنباله‌های ژنی کاراکتری به‌صورت سیگنالی بیان شدند. سپس، سیگنال‌های ژنومی حاصل توسط روش حسگری فشرده مبتنی‌بر یادگیری بیزین فشرده‌سازی شدند. توانایی روش در بازسازی سیگنال‌های فشرده شده با استفاده از معیارهای PRD و NMSE مورد بررسی قرار گرفت. سپس به‌منظور مقایسه و بررسی مشابهت دنباله‌ها، درختچه فیلوژنتیک از روی سیگنال‌های فشرده شده با نرخ 75% رسم شد. نتایج نشان دادندکه مقایسه دنباله‌ها با روش سیگنال مبنا با صرف زمان بسیار کمتر 1.2853 ثانیه در مقایسه با روش کاراکتر مبنا با زمان 126 ثانیه صورت می‌گیرد.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Genomic Signals Compression by Compressed Sensing and Its Application in Sequences Comparison

نویسندگان [English]

  • M. Toumari
  • S. Jabbari
Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Zanjan, Zanjan, Iran
چکیده [English]

The analysis of gene sequences is fundamentally important for exploring biological functions. Recently, the cost of gene sequencing has dropped sharply, thereby resulting in the production of considerable genomic data. However, the costs of saving, processing, and transferring these data are rising. At present, processing this massive volume of information is done by character based method which is highly time - consuming. Alternative methods challenge these problems in the realm of signal processing. Accordingly, the signal outlook to the genome, signal processing of the genome and compression of the genome are presently hot issues which are practically in demand. Compression reduces the cost, memory space, bandwidth for exchange, and the time required for analysis.
In this study, the character genes were firstly represented as signals. Then, these genomic signals were compressed by compressed sensing. Consequently, they were reconstructed by bayesian learning method. Adopted criteria for reconstruction were PRD and NMSE, respectively. Then, signals were selected with a compression rate of 75% for comparison. Meanwhile, the same cluster analysis was run with character based method. The results indicated that the time needed for signal based method was considerably lower than the character based method.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Gene sequence
  • Compression
  • Compressed sensing
  • Genomic signal processing
  • Bayesian learning
  • Phylogenetic tree

مراجع

[1] B. S. Jeong, A. T. M. G. Bari, M. R. Reaz, S. Jeon, C. G. Lim, and H. J. Choi, “Codon-based encoding for DNA sequence analysis,” Methods, vol. 67, no. 3, pp. 373–379, 2014.
[2] P. Hanus, J. Dingel, G. Chalkidis, and J. Hagenauer, “Compression of whole genome alignments,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 56, no. 2, pp. 696–705, 2010.
[3] GenBank Growth Statistics, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Genbank/genbankstats.html
[4] S.Wandelt, M. Bux, and U. Leser, “Trends in genome compression,” Curr. Bioinform., vol. 9, no. 3, pp. 315–326, 2014.
[5] S. Arniker and H. K. Kwan, “Numerical representation of DNA sequences,” IEEE Int. Con. on Electrro/Information Technology,pp. 307–310, 2009.
[6] K. Sedlar, H. Skutkova, M. Vitek, and I. Provaznik, “Set of rules for genomic signal downsampling,” Comput. Biol. Med., vol. 69, pp. 308–314, 2016.
[7] K. Sedlar, H. Skutkova, M. Vitek, and I. Provaznik, “Prokaryotic DNA signal downsampling for fast whole genome comparison,” Inf. Technol. Biomed., vol. 3, pp. 373–383, 2014.
[8] http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/
[9] G. Mendizabal-Ruiz, I. Román-Godínez, S. Torres-Ramos, R. A. Salido-Ruiz, and J. A. Morales, “On DNA numerical representations for genomic similarity computation,” PLoS One, vol. 12, no. 3, pp. 1–27, 2017.
[10] T. Hoang, Ch. Yin, and S. Yau, “Numerical encoding of DNA sequences by chaos game representation with application in similarity comparision,” Genomics, vol. 108, no. 3-4, pp. 134–142, 2016.
[11] D. Anastassiou, “Genomic signal processing,” Signal Processing Magazine,vol. 18, pp. 8–20, 2001.
[12] هادی شکری و محمدحسین کهایی، «حسگری فشرده تصاویر ابرطیفی با دسته‌بندی طیفی و بازسازی با تنظیم‌کننده تغییرات کلی طیفی-مکانی»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره 47، شماره 4، صفحه 1513-1521، زمستان 1396.
[13] Z. Zhang and B. D. Rao, “Extension of SBL algorithms for the recovery of block sparse signals with intra-block correlation,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 61, no. 8, pp. 2009–2015, 2013.
[14] Z. Zhilin and B. D. Rao, “Sparse signal recovery with temporally correlated source vectors using sparse bayesian learning,” IEEE J. Selected Topics in Signal Process., vol. 5, no. 5, pp. 912–926, 2011.
[15] Z. Zhang, Sparse signal recovery exploiting spatiotemporal correlation, Ph.D. Thesis, University of California, San Diego, 2012.
[16] Z. Zhang, T. Jung and S. Makeig, “Compressed sensing for energy-efficient wireless telemonitoring of noninvasive fetal ECG via block sparse bayesian learning,” IEEE Trans. on Biomedical Engineering, vol. 60, no. 2, pp. 300–309, 2013.
[17] محمدمهدی محدث و محمدحسین کهایی، «ساخت ماتریس‌های نمونه‌برداری یقینی براساس توابع هش»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره 46، شماره 4، صفحه 307-315، زمستان 1395.
[18]  رمضانی, مجیدی, مهدی‌زاده, ملکی و پوربرخورداری, اصول بیوانفورماتیک، زنجان، جامعه نگر, 1393.
مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز
دوره 49، شماره 1 - شماره پیاپی 87
اردیبهشت 1398
صفحه 307-316

فایل ها

هم رسانی

ارجاع به این مقاله

آمار