Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
Математическая биология и биоинформатика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Матем. биология и биоинформ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Математическая биология и биоинформатика, 2024, том 19, выпуск 1, страницы 36–51
DOI: https://doi.org/10.17537/2024.19.36
(Mi mbb546)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Биоинформатика

GENIS – методологический подход для генотипирования in silico (апробация на результатах секвенирования для Sus scrofa)

В. Н. Кипень, Е. В. Снытков

Государственное научное учреждение "Институт генетики и цитологии" Национальной академии наук Беларуси, Минск, Беларусь
Список литературы:
Аннотация: Разработан универсальный методологический подход, который позволяет решать задачу дифференциации близкородственных видов по необработанным данным секвенирования NGS. Метод основан на использовании однонуклеотидных полиморфизмов (SNP). Данный подход универсален, его можно использовать при биоинформатическом анализе любых файлов с результатами секвенирования независимо от исследуемого биологического вида. Разработанный нами подход основан на автоматизации процесса поиска нуклеотидных последовательностей, фланкирующих искомый аллель. Поиск может проводиться на персональном компьютере исследователя, язык программирования Python v.3.10 и среда разработки программного обеспечения Jupyter Notebook бесплатны и общедоступны. Методологический подход для генотипирования in silico реализован в виде программы GENIS. В рамках данной работы проведена апробация программы на файлах с результатами секвенирования геномов животных рода Sus, выявлены полиморфизмы для дифференциации свиней породы дюрок.
Ключевые слова: однонуклеотидный полиморфизм, генотипирование in silico, Sus scrofa, Python v.3.10, Jupyter Notebook.
Финансовая поддержка Номер гранта
Белорусский республиканский фонд фундаментальных исследований Б23-060
Исследование выполнено в рамках НИР “Биоинформатический подход к анализу данных полногеномного секвенирования для поиска однонуклеотидных замен, способных дифференцировать близкородственные биологические виды” (БРФФИ, 2023–2025 гг., Б23-060).
Материал поступил в редакцию 29.04.2023, 16.01.2024, опубликован 02.03.2024
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: В. Н. Кипень, Е. В. Снытков, “GENIS – методологический подход для генотипирования in silico (апробация на результатах секвенирования для Sus scrofa)”, Матем. биология и биоинформ., 19:1 (2024), 36–51
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KipSny24}
\by В.~Н.~Кипень, Е.~В.~Снытков
\paper GENIS -- методологический подход для генотипирования \emph{in silico} (апробация на результатах секвенирования для \emph{Sus scrofa})
\jour Матем. биология и биоинформ.
\yr 2024
\vol 19
\issue 1
\pages 36--51
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mbb546}
\crossref{https://doi.org/10.17537/2024.19.36}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=68485685}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mbb546
  • https://www.mathnet.ru/rus/mbb/v19/i1/p36
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    1. V. N. Kipen′, E. V. Snytkov, M. E. Mikhailova, “Establishing the breed composition of pigs using KASP technology”, Vescì Akademìì navuk Belarusì. Seryâ biâlagičnyh navuk, 70:1 (2025), 69  crossref
    2. V. N. Kipen, Zh. T. Isakova, M. M. Patrin, K. B. Chekirov, K. A. Aitbaev, A. R. Karypova, M. I. Irsaliev, “Identification of Bos taurus and Bos grunniens Using SNPs”, Russ J Genet, 61:1 (2025), 63  crossref
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:26
    PDF полного текста:15
    Список литературы:1
     
      Обратная связь:
    math-net2025_05@mi-ras.ru
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025