基于序列特征和统计判别方法发展细菌必需基因识别算法及软件

必需基因是生物体生存不可缺少的基因。生物体只要缺乏一个以上的必需基因就无法生存，因此必需基因可以作为抗菌药物及疫苗设计的有效靶标。目前，细菌必需基因的识别都是采用的实验方法，而实验方法大都费时费力又费钱，并且对于某些细菌实验方法并不适用。本项目就是要针对实验方法的以上缺陷，开发出具有独立知识产权的细菌必需基因识别软件GFB_E和DEG_Match。拟选择基因长度、密码子使用、氨基酸组成、疏水性等序列特征作为识别变量，联合统计判别方法发展算法从而开发出GFB_E软件。在公共数据库DEG基础上，利用功能信息和基因名称信息建立模型开发DEG_Match软件。利用本项目开发的识别软件可以快速、准确识别出任何一种细菌基因组所含有的全部必需基因，而金钱的花费几乎为零。本项目的顺利实施可以为抗菌药物提供高效靶点。同时，对必需基因的理论研究有助于理解地球上所有生物最初共同祖先的基因构成和生活方式。