基因组水平计算进化方法的研究和应用

随着测序技术的广泛应用，如何对产生的大量基因组数据进行快速准确的进化分析已经成为当前生物信息学和比较基因组学研究的前沿课题。在本申请书中，我们首先提出了在贝叶斯分析过程中采用新的采样方法来降低进化分析的计算复杂度，实现基因组数据的快速进化分析。同时，我们提出将已知的生物信息整合到进化模型中，开发一系列复杂进化模型来准确模拟分子进化过程，通过复杂模型的应用来提高进化分析的准确性。以上进化方法学的改进将为我们使用基因组数据深入准确认识生物进化的过程和机制提供了有效的工具。最后，我们提出将方法学的研究成果应用到人类基因组的进化分析中，通过对人类全基因组的适应性进化分析，进一步寻找与人类特有功能密切相关的基因组功能区域。本项目的完成，将大大提高我们处理大量基因组数据的能力，帮助我们更好的认识基因组中隐藏的生命信息。

随着DNA测序技术的广泛应用，如何对产生的大量基因组数据进行快速准确的进化分析已经成为当前生物信息学和比较基因组学研究的前沿课题。本青年基金对基因组尺度的计算进化方法进行了研究，开发了DNA分子进化模型，研究了基因翻译和miRNA-mRNA相互作用过程中的调控机制，并开发了能够进行基因组尺度计算进化分析的分子进化软件。主要研究进展包括：1）提出了一种新的采样方法来降低贝叶斯分析过程的计算复杂度；2）开发了一个新的DNA分子进化模型，在模型中考虑了同义突变对于分子进化的影响；3）研究了一些基因组中特定功能区间所出现的进化选择作用；4）开发了一个能够进行大量基因组数据进化分析的软件工具PLEX。本项目的研究成果对于基因组水平的数据的分子进化研究具有一定科学价值，能够提高我们处理大量基因组数据的能力，帮助我们更好的认识基因组中隐藏的生命信息。