GA黄金甲

近日，GA黄金甲基因组科学与信息沉点尝试室章张钻研员，携带其团队成功开发检测密码子使用偏好（Codon Usage Bias，CUB）的新算法：密码子误差系数模型（Codon Deviation Coefficient，CDC）,该钻研成就颁发在《BMC Bioinformatics》杂志
。

此项工作原创性地将概率论中的交、并、补操作利用到组分分析，用GC含量（S）和嘌呤含量（R）来暗示四个核苷酸组分，并在此基础上推导出密码子和氨基酸的组分，从而设计出基于S和R的组分模型，利用该模型调查基因的CUB（Codon Usage Bias；密码子使用偏好），进而提出了检测基因CUB的新算法CDC（Codon Deviation Coefficient，密码子误差系数）
。分歧于现有的有关算法（例如：CAI、ENC等），CDC通过GC含量和嘌呤含量思考了分歧序列的布景组分特异性，独创性的使用自展沉抽样法（Bootstrap Resampling）检测CUB的显著性，且不必要高表白基因作为先验信息
。经验证，CDC在仿照数据中优于现有的多个有关算法，在真实数据中CDC与基因表白含量的关联系数（Correlation Coefficient）高于其它算法，并且在大肠杆菌中发现CUB的显著性与基因职能有着缜密联系
。

该项成就的颁布，使科研工作者能更正确急剧的分析钻研CUB，进而更深刻的进建在天然选择压力下的基因突变、基因表白，蛋白质职能等的进化
。

文章链接：http://www.biomedcentral.com/1471-2105/13/43/abstract