bionet_ovvishnevsky_202311.pdf

• Олег Владимирович Вишневский, к.б.н., ведущий программист ИЦиГ, старший преподаватель НГУ

Развитие технологии ChIP-seq произвело революцию в генетическом анализе основных механизмов регуляции транскрипции и привело к накоплению информации об огромном количестве последовательностей ДНК. В настоящее время доступно множество веб-сервисов для обнаружения мотивов de novo в наборах данных, содержащих информацию о связывании ДНК/белков. Огромное разнообразие мотивов усложняет поиск. Чтобы избежать трудностей, исследователи используют различные стохастические подходы. К сожалению, эффективность программ обнаружения мотивов резко снижается с увеличением размера набора запросов. Это приводит к тому, что анализировать удается только небольшую часть последовательностей наиболее значимых пиков ChIP-Seq или приходится сужать область анализа. Таким образом, выявление мотивов в массивных наборах данных остается сложной проблемой. Система Argo_CUDA предназначена для обработки огромных данных ДНК. Это программа для обнаружения вырожденных олигонуклеотидных мотивов фиксированной длины, записанных в 15-буквенном коде IUPAC. Argo_CUDA — это комплексный подход, основанный на высокопроизводительных технологиях графических процессоров. По сравнению с существующими методами выявления мотивов, Argo_CUDA демонстрирует более высокое качество выявления контекстных сигналов на смоделированных наборах. Анализ последовательностей пиков ChIP-Seq выявил мотивы, соответствующие известным сайтам связывания транскрипционных факторов как целевого транскрипционного фактора, так и транскрипционных факторов - партнеров.

• Бюджетный проект ИЦиГ (FWNR-2022-0020 «Системная биология и биоинформатика: реконструкция, анализ и моделирование структурно-функциональной организации и эволюции генных сетей человека, животных, растений и микроорганизмов»).

• O.V. Vishnevsky, A.V. Bocharnikov, N.A. Kolchanov ARGO_CUDA: Exhaustive GPU based approach for motif discovery in large DNA datasets. //Journal of Bioinformatics and Computation Biology, 2018, 16(1), Epub 2017 Dec 10. [23 pages].
• O.V. Vishnevsky, A.V. Bocharnikov, N.A. Kolchanov ARGO_CEL: GPU Based Approach For Potential Composite Elements Discovery In Large DNA Datasets. The 3rd International Symposium “Mathematical modeling and high performance computing in bioinformatics, biomedicine and biotechnology” (MM-HPC-BBB-2018) p.71
• А. В. Бочарников, Е. В. Игнатьева, О. В. Вишневский. Использование графических ускорителей для выявления функциональных сигналов в регуляторных районах дифференциально экспрессирующихся генов AGRP нейронов гипоталамуса мыши в ответ на голодание // Вестник СибГУТИ. 2019. № 3. С.36-44.
• Бочарников А.В., Игнатьева Е.В., Вишневский О.В. Использование графических ускорителей для выявления функциональных сигналов в регуляторных районах генов прокариот //В сборнике: Наукоемкое программное обеспечение. труды семинара . 2019. С. 59-67.
• O. Vishnevsky, A. Bocharnikov and N. Kolchanov, "GPU Based Composite Elements Discovery In Large DNA Datasets" 2020 Cognitive Sciences, Genomics and Bioinformatics (CSGB), Novosibirsk, Russia, 2020, pp. 135-138, DOI: 10.1109/CSGB51356.2020.9214777.
• BGRS/SB-2020: 12th International Multiconference “Bioinformatics of Genome Regulation and Structure/Systems Biology”, 06-10 July 2020, Novosibirsk, Russia.
• O. V. Vishnevsky and A.V. Bocharnikov, New motif discovery approach, Marchuk Scientific Readings-2021: Abstracts of the International conference Marchuk, October 4–8, 2021. 174 p.
• Rasskazov D, Chadaeva I, Sharypova E, Zolotareva K, Khandaev B, Ponomarenko P, Podkolodnyy N, Tverdokhleb N, Vishnevsky O, Bogomolov A, Podkolodnaya O, Savinkova L, Zemlyanskaya E, Golubyatnikov V, Kolchanov N, Ponomarenko M. Plant_SNP_TATA_Z-tester: a Web service that unequivocally estimates the impact of proximal promoter mutations on plant gene expression. Int J Mol Sci. 2022, 23: 8684. DOI: 10.3390/ijms23158684
• Вишневский О.В., Чадаева И.В., Шарыпова Е.Б., Хандаев Б.М., Золотарева К.А., Казачек А.В., Пономаренко П.М., Подколодный Н.Л., Рассказов Д.А., Богомолов А.Г., Подколодная О.А., Савинкова Л.К., Землянская Е.В., Пономаренко М.П. Промоторы генов, кодирующих β-амилазу, альбумин и глобулин пищевых растений в сравнении с непищевыми, характеризуются более низкой аффинностью к ТАТА-связывающему белку: in silico анализ. Вавиловский журнал генетики и селекции. 2022;26(8):798-805. DOI: 10.18699/VJGB-22-96
• Вишневский О.В., Ворожейкин П.С., Титов И.И. Контекстные сигналы в митохондри-альных микроРНК млекопитающих. Вавиловский журнал генетики и селекции. 2022;26(8):819-825. DOI: 10.18699/VJGB-22-99.