Статистическая модель предсказания сайтов связывания TALEN с ДНК на основе скользящего среднего

В работе представлен новый подход in silico предсказания всех вероятных сайтов связывания искусственных ферментов рестрикции TALEN, основанный на модели экспоненциально взвешенного скользящего среднего. Подход реализован в виде онлайн-сервиса TANDIS с разделением вычислительного процесса на четыре равномощных потока за счёт естественного параллелизма на уровне данных. Прямая верификация качества предсказания проводилась путем сравнения с результатами in vitro экспериментов, а косвенная верификация – сравнением с результатами предсказаний аналогов: TALE-NT, Galaxy/TALENoffer. Анализ результатов показал, что по качеству предсказания TANDIS и TALENoffer сравнимы между собой, но простота нашей математической модели позволяет значительно ускорить вычислительный процесс, в то время как качество результатов TALE-NT значительно уступает обоим этим подходам. Алгоритм TANDIS основан на прямом моделировании физического взаимодействия белка и двойной спирали ДНК, этот подход может оказаться полезным для понимания процессов, протекающих в клетке на микробиологическом уровне и иметь важное значение для дальнейшего развития генной инженерии.