ОБЗОР МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СВОЙСТВ ГЕНЕТИЧЕСКОГО КОДА

Авторы

  • А.И. Гарянина ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет»
  • Н.И. Червяков ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет»

DOI:

https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-47-2-372-379

Ключевые слова:

генетический код, картирование генов, точечные мутации, моделирование, перекрывающиеся гены

Аннотация

Рассматриваются подходы к математическому моделированию свойств генетического кода. В основе моделирования лежат методы картирования генов. Современный генетический код представляется как система для обработки, хранения и поиска генетической информации. Производится сравнение искусственно сгенерированных генетических кодов, называемых теоретическими, и стандартного генетического кода. Данная статья дает краткий обзор разработанных математических моделей для изучения свойств генетического кода. Изученные методы помогают найти ответ на вопрос, почему природа предпочитает стандартный код теоретическим генетическим кодам.

Биографии авторов

А.И. Гарянина, ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет»

аспирант кафедры прикладной математики и математического
моделирования Института математики и естественных наук ФГАОУ
ВО «Северо-Кавказский федеральный университет», г. Ставрополь

Н.И. Червяков, ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет»

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки и
техники Российской Федерации, академик международной академии
информатизации, эксперт РАН, почетный работник высшего
профессионального образования, заведующий кафедрой прикладной
математики и математического моделирования ФГАОУ ВО «Северо-
Кавказский федеральный университет», г. Ставрополь

Библиографические ссылки

Балабанова Т.Н., Трапезникова И.В. 2018. Синтез панорамных изображений и их

использование в цитогенетических исследованиях. Научные ведомости БелГУ, 45: 760–768.

Петухов С.В. 2008. Матричная генетика, алгебры генетического кода, помехоустойчивость.

М.; Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика, 316 с.

Ahmad, M., Jung, L., and Bhuiyan A. 2017. From DNA to protein: Why genetic code context of

nucleotides for DNA signal processing? Biomedical Signal Processing and Control, 34: 44–63.

Alff-Steinberger, C. 1969. The genetic code and error transmission. Natl. Acad. Sci. USA,

: 584–591.

Amirnovin, R. 1997. An analisys of the metabolic theory of the origin of the genetic code. J Mol

Evol, 44: 473–476.

Ardell D.H. 1998. On error minimization in a sequential origin of the standard genetic code. Journal

of molecular evolution, 47: 1–13.

Cairns, J., Overbaugh, J. and Miller, S. 1998. The origin of mutants. Nature (London),

: 142–145.

Crick, FHC. 1968. The origin of the genetic code. J Mol Biol., 38: 367–379.

Crick, FHC., et al. 1976. A speculation on the origin of protein synthesis. Orig. Life., 7: 389–397.

Epstein, CJ. 1966. Role of the amino-acid “code” and of selection for conformation in the evolution of proteins. Nature, 210: 25–28.

Freeland S.J., Hurst L.D. 1998. The genetic code is one in a million. Journal of molecular evolution, 47: 238–248.

Forger M., Sachse S. 2000. Lie superalgebras and the multiplet structure of the genetic code. I. Codon representations. Journal of Mathematical Physics, 41: 5407–5422.

Gamow G., Rich A., Yčas M. 1956. The problem of information transfer from the nucleic acids to proteins. Advances in biological and medical physics. – Elsevier, 4: 23–68.

Gamow, G. 1954. Possible mathematical relation between deoxybonucleic acid and proteins. Det Kongelige Danske Videnskabernes. Biologiske Meddelelser, 22:1–13.

Gilis D. et al. 2001. Optimality of the genetic code with respect to protein stability and amino-acid frequencies. Genome biology, 2: research0049. 1

Giulio, MD. 1997. On the origin of the genetic code. J. Theor. Biol., 187: 573–581.

Giulio, D. 2013. The origin of the genetic code in the ocean abysses: New comparisons confirm old observations. Journal of Theoretical Biology, 333: 109–116.

Goldman N. 1993. Further results on error minimization in the genetic code. Journal of molecular evolution, 37: 662–664.

Gumbel M. et al. 2015. On models of the genetic code generated by binary dichotomic algorithms. Biosystems, 128: 9–18.

Haig, D., and Hurst, LD. 1991. A quantitative measure of error minimization in the genetic code. J. Mol Evol., 33: 412– 417.

Knight R.D., Freeland S.J., Landweber L.F. 1999. Selection, history and chemistry: the three faces of the genetic code. Trends in biochemical sciences, 24: 241–247.

Kuruoglu E.E., Arndt P.F. 2017. The information capacity of the genetic code: Is the natural code optimal? Journal of theoretical biology, 419: 227–237.

Lenstra R. 2014. Evolution of the genetic code through progressive symmetry breaking. Journal of theoretical biology, 347: 95–108.

Lin K., May A. C. W., Taylor W. R. 2001. Amino acid substitution matrices from an artificial neural network model. Journal of Computational Biology, 8: 471–481.

Nemzer L.R. 2017. A binary representation of the genetic code. Biosystems, 155: 10–19.

Pelc S.R. 1965. Correlation between coding-triplets and amino-acids. Nature, 207: 597–599.

Rodin A.S., Branciamore S. 2013. The Universal Genetic Code and Non-Canonical Variants. Brenner's Encyclopedia of Genetics, 263–264.

Trenchev I. et al. 2017. Mathematical Models for Studying the Properties of the Genetic Code. Der Pharmacia Lettre, 9 [8]: 40–54.


Просмотров аннотации: 246

Опубликован

2020-08-03

Как цитировать

Гарянина, А., & Червяков, Н. (2020). ОБЗОР МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СВОЙСТВ ГЕНЕТИЧЕСКОГО КОДА. Экономика. Информатика, 47(2), 372-379. https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-47-2-372-379

Выпуск

Раздел

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)