Journal of Data Mining en génomique et protéomique

Abstrait

La mutation la plus élevée dans la région hypervariable de l'ADNmt et l'application de la biostatistique avec la base nucléotidique X t-n pour déterminer l'identité de la mutation via une matrice d'intensité de transition

Palit EIY et Ngili Y

L'ADN mitochondrial humain (ADNmt) a été utilisé intensivement dans le domaine de l'identification médico-légale des victimes ou des suspects de crimes par le biais de preuves biologiques. Le nombre de molécules d'ADNmt dans une seule cellule se compte en dizaines de milliers, ce qui permet d'analyser des échantillons très peu ou endommagés. Jusqu'à présent, il n'existe pas de méthode standard pour l'identification à l'aide de l'ADNmt des victimes de catastrophes de masse telles que les catastrophes naturelles, les guerres et les accidents, de sorte que le processus d'identification ne peut pas être rapide. Cette étude a trouvé des variantes C16.223t dans les séquences d'ADNmt qui peuvent être utilisées pour diviser la base de données en deux groupes afin d'accélérer le processus d'identification grâce à un algorithme mathématique. Cette variante a la fréquence la plus élevée (29,7 %) des 91 ADNmt humains polymorphes HVS1 le long des 300 nucléotides (16 024-16 324) dérivés de la base de données NCBI jusqu'à 142 séquences. Séquences d'ADNmt obtenues à partir de la collecte de données des groupes d'ADNmt humains papous qui ont été publiés dans le NCBI. La variante suivante qui peut être utilisée comme classificateur dans une ligne de la séquence est 16 311 ; 16 304 ; 16 189 ; et 16 270 avec l'identité (T→c). Pour une matrice Q est réversible donc la matrice et pourrait avoir la diagonale opposée. Ainsi, l'équation ci-dessus peut être résolue en utilisant la méthode diagonale qui peut s'écrire : ܳ = ܵ רܵ െ1 . Cette équation pourrait compter le nombre de transitions et de mutations de substitution par transversion qui se produisent dans une séquence nucléotidique d'ADNmt. Avec ce regroupement, la base de données peut être réduite afin d'accélérer le processus d'identification des échantillons. La méthode attendue de regroupement par la variante avec la fréquence la plus élevée peut être développée dans la base de données de codification à des fins d'intérêt médico-légal, comme la base de données de la police ou de l'ADNmt, à des fins d'étude d'anthropologie et de biologie évolutive.