350 руб
Журнал «Биомедицинская радиоэлектроника» №11 за 2010 г.
Статья в номере:
Сравнительный анализ первичной структуры белков патогенных и непатогенных микроорганизмов при помощи математического аппарата интервальных статистик
Ключевые слова: структура сигналов статистический анализ патогенные бактерии факторы патогенности интервальные статистики
Авторы:
М.И. Богачев - к.т.н., докторант кафедры радиотехнических систем, ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина). E-mail: rogex@mail333.com А.Р. Каюмов - к.б.н., ст. преподаватель кафедры генетики, ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский) федеральный университет». E- mail: kairatr@yandex.ru
Аннотация:
Проведен сравнительный анализ распределения аминокислот в первичной структуре белков различных функциональных классов патогенных и непатогенных грамположительных бактерий с применением ма-тематического аппарата интервальных статистик. В последовательностях белков-факторов патогенности идентифицированы аминокислоты с неслучайными распределениями и выявлены их различия у патоген-ных и непатогенных микроорганизмов.
Страницы: 4-9
Список источников
  1. Kayumov A., Heinrich A., Sharipova M., Iljinskaya O., Forchhammer K. Inactivation of the general transcription factor TnrA in Bacillus subtilis by proteolysis // Microbiology. 2008. V.154. P.2348 - 2355.
  2. Peng C.-K., Buldyrev S. V., Havlin S. et al. Mosaic organization of DNA nucleotides // Phys. Rev. E. 1994. V. 49. P. 1685-1689.
  3. Rosas A., Nogueira E. J., Fontanari J. F. Multifractal analysis of DNA walks and trails // Phys. Rev. E. 2002. V.66. P. 061906(1-6).
  4. Yu Z.-G., Ahn V., Lau K.-S. Multifractal and correlation analyses of protein sequences from complete genomes // Phys. Rev. E. 2003. V. 68. P. 021913 (1-10).
  5. Yu Z.-G., Ahn V., Lau K.-S. Chaos game representation of protein sequences based on the detailed HP model and their multifractal and correlation analyses // J. of theoretical biology. 2004. V. 226. P. 341-348.
  6. Yang J.-Y., Yu Z.-G., Ahn V. Clustering structures of large proteins using multifractal analyses based on a 6-letter model and hydrophobicity scale of amino acids // Chaos, Solitons and Fractals. 2009. V. 40. P. 607 - 620.
  7. Богачев М. И., Каюмов А. Р., Михайлова Е. О. Анализ структуры сигналов и функциональной организации биокаталитических систем с использованием математического аппарата интервальных статистик // Изв. вузов России. Сер. Радиоэлектроника. 2010. Вып. 3. С. 8-16.
  8. Bogachev M. I., Eichner J. F., Bunde A. Effect of nonlinear correlations on the statistics of return intervals in multifractal data sets // Phys. Rev. Lett. 2007. V. 99. P. 240601(1-4).
  9. Bogachev M. I., Eichner J. F., Bunde A. The effect of multifractality on the statistics of return intervals // Eur. Phys. J. Spec. topics. 2008. V. 181. P. 181-193.
  10. Bogachev M. I., Bunde A. On the occurrence and predictability of overloads in telecommunication networks // Europhys. Lett. 2009. V. 86. P. 66002(1-6).
  11. Bogachev M. I., Kireenkov I. S., Nifontov E. M., Bunde A. Statistics of return intervals between long heartbeat intervals and their usability for online prediction of disorders // New J. Phys. 2009. V. 11. P. 063036 (1-18).
  12. Богачев М. И. К вопросу о прогнозируемости выбросов динамических рядов с фрактальными свойствами при использовании информации о линейной и нелинейной составляющих долговременной зависимости // Изв. вузов России. Сер. Радиоэлектроника. 2009.
    Вып. 5. С. 31-40.
  13. Богачев М. И. Сравнительный анализ помехоустойчивости методов прогнозирования выбросов случайных сигналов с фрактальными свойствами при использовании информации о кратковременной и долговременной зависимостях // Изв. вузов России. Сер. Радиоэлектроника. 2010. Вып. 1. С. 11-21.