ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРЕДСКАЗАНИЯ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ЗАКОНОМЕРНЫХ СВЯЗЕЙ МУТАЦИЙ В БЕЛКАХ ВИРУСА КЛЕЩЕВОГО ЭНЦЕФАЛИТА И ПРОЯВЛЕНИЙ ЕГО ФЕНОТИПИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ

Исследуются закономерные связи между аминокислотными последовательностями белков C, prM, E и NS1 штаммов вируса клещевого энцефалита (ВКЭ) и их тремя фенотипическими признаками - нейроинвазивностью, термостабильностью и терморезистентностью. Интенсивность связи оценивается с помощью меры конкурентного сходства. Выбираются подмножества сечений штамма, по особенностям аминокислотного состава которых можно предсказывать значение интересующего фенотипического признака. Показана возможность предсказания пропущенных элементов в данных, как в аминокислотном составе, так и в целевых свойствах. Оценены зависимости между парами фенотипических признаков штаммов.

вирус клещевого энцефалита, нейроинвазивность, термостабильность, терморезистентность, математические методы предсказания

1. Верхозина М.М., Злобин В.И., Козлова И.В., Беликов С.И. и др. Молекулярно-эпидемиологическая характеристика региональной популяции вируса клещевого энцефалита Восточной Сибири // Бюлл. ВСНЦ СО РАМН. - 2002. - Т. 2, № 4. - С. 46-49

2. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. - Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. - С. 270

3. Загоруйко Н.Г., Кутненко О.А. Алгоритм GRAD для выбора признаков // Труды Межд. конференции «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества». - М.: Изд-во МЭСИ, 2006. - С. 81-89

4. Загоруйко Н.Г. Интеллектуальный анализ данных, основанный на функции конкурентного сходства // Автометрия. - 2008. - Т. 44, № 3. - C. 31-40

5. Загоруйко Н.Г. Когнитивный анализ данных. - Новосибирск: Академическое издательство ГЕО, 2013. - 186 с

6. Злобин В.И., Мамаев Л.В., Джиоев Ю.П., Козлова И.В. Генетические типы вируса клещевого энцефалита // Журнал инфекционной патологии. - 1996. - Т. 3, № 4. - С. 13-17

7. Урбах В.Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях. -М.: Медицина, 1975. - 295 с

8. Brault A.C., Huang C.Y., Langevin S.A., Kinney R.M. et al. A single positively selected West Nile viral mutation confers increased virogenesis in American crows // Nat. Genet. - 2007. - Vol. 39 (9). - P. 1162-1166.

9. Demina T.V., Dzhioev Y.P., Verkhozina M.M., Kozlova I.V. et al. Genotyping and characterization of geographical distribution of tick-borne encephalitis virus variants a set of molecular probes // Journal of Medical Virology. - 2010. - Vol. 82, N 6. - P. 965-976.

10. Fauquet C.M., Mayo M.A., Maniloff J., Desselberger U. et al. Virus Taxonomy. - Eighth Report of the International Committee on Taxonomy of Viruses. - San Diego, London: Elsevier Academic Press, 2005. - 1162 p.

11. Maier C.C., Delagrave S., Zhang Z.X., Brown N. et al. A single M protein mutation affects the acid inactivation threshold and growth kinetics of a chimeric flavivirus // Virology. - 2007 Jun. - Vol. 362 (2). - P. 468-474.

12. Mandl C.W., Heinz F.X., Stockl E., Kunz C. Genome sequence of tick-borne encephalitis virus (Western subtype) and comparative analysis of nonstructural proteins with other flaviviruses // Virology. - 1989. - Vol. 173 (1). - P. 291-301.

13. Mandl C.W., Holzmann H., Meixner T., Rauscher S. et al. Spontaneous and engineered deletions in the 3’ noncoding region of tick-borne encephalitis virus: construction of highly attenuated mutants of a flavivirus // J. Virol. - 1998. - Vol. 72 (3). - P. 2132-2140.

14. Mandl C.W. Steps of the tick-borne encephalitis virus replication cycle that affect neuropathogenesis // Virus Res. - 2005. - Vol. 111 (2). - P. 161-174.

15. McMinn P.C. The molecular basis of virulence of the encephalitogenic flaviviruses // J. Gen. Virol. - 1997. - Vol. 78 (Pt. 11). - P. 2711-2722.

16. Wicker J.A., Whiteman M.C., Beasley D.W., Davis C.T. et al. A single amino acid substitution in the central portion of the West Nile virus NS4B protein confers a highly attenuated phenotype in mice / / Virology. - 2006. - Vol. 349 (2). - P. 245-253.

17. Zagoruiko N.G., Borisova I.A., Dyubanov V.V., Kutnenko O.A. Methods of Recognition Based on the Function of Rival Similarity // Pattern Recognition and Image Analysis. - 2008. - Vol. 18, N 1. - Р. 1-6.