Revista de minería de datos en genómica y proteómica

Abstracto

La mutación más alta en la región hipervariable del ADNmt y la aplicación de la bioestadística con la base nucleotídica X t-n para determinar la identidad de la mutación a través de una matriz de intensidad de transición

Palit EIY y Ngili Y

El ADN mitocondrial humano (ADNmt) se ha utilizado intensamente en el campo de la identificación forense de víctimas o sospechosos de delitos mediante pruebas biológicas. El número de moléculas de ADNmt en una sola célula se sitúa en decenas de miles, lo que permite el análisis de muestras muy pequeñas o dañadas. Hasta ahora no existe un método estándar para la identificación mediante ADNmt en víctimas de desastres masivos como desastres naturales, guerras y accidentes, por lo que el proceso de identificación no puede ser rápido. Este estudio encontró variantes C16.223t en secuencias de ADNmt que se pueden utilizar para dividir la base de datos en dos grupos con el fin de acelerar el proceso de identificación a través de un algoritmo matemático. Esta variante tiene la frecuencia más alta (29,7%) de los 91 ADNmt humanos polimórficos HVS1 a lo largo de los 300 nucleótidos (16.024-16.324) derivados de la base de datos del NCBI, hasta 142 secuencias. Secuencias de mtADN obtenidas de la recopilación de datos de grupos de mtADN humanos de Papúa que se han publicado en el NCBI. La siguiente variante que se puede utilizar como clasificador en una fila de la secuencia es 16.311; 16.304; 16.189; y 16.270 con la identidad (T→c). Para una matriz Q es reversible, por lo que la matriz y podría tener la diagonal opuesta. Por lo tanto, la ecuación anterior se puede resolver utilizando el método diagonal que se puede escribir: ܳ = ܵ רܵ െ1 . Esta ecuación podría contar el número de transiciones y mutaciones de sustitución de transversión que ocurren en una secuencia de nucleótidos de mtADN. Con esta agrupación, la base de datos se puede reducir para acelerar el proceso de identificación de muestras. Se puede desarrollar un método esperado de agrupación por la variante con mayor frecuencia en la base de datos de codificación de interés forense como la policial o en la base de datos de ADNmt para fines de estudio de antropología y biología evolutiva.