Undersøgelse af ikke lineære sammenhænge mellem codon ...

Beregning af optimal CAI
Der beregnes en ”Optimal CAI”, for at se om der kan opnås en bedre CAI, når den rigtige
ekspression af generne er til rådighed.
Sekvensdata, der indeholder 5545 gener opdeles i 5 sæt. Dette gøres helt tilfældigt.
5545 gener
1109 gener 1109 gener 1109 gener 1109 gener 1109 gener
Sæt 1 Sæt 2 Sæt 3 Sæt 4 Sæt 5
For at illustrere fremgangsmåden, vælges Sæt 1, som værende det sæt der skal beregnes CAI for.
Sæt 2 til 5 slås sammen, og de højtudtrykte gener udvælges. Dette gøres for 24, 100 og 250 gener;
24 fordi Li og Sharps CAI bygger på 24 højt udtrykte gener, 100 for at se om det giver et bedre
resultat med flere, og 250 af samme årsag. Måden de højtudtrykte gener findes på, er ved at
sammenholde dette sammensatte sæt(Sæt 2 til 5) med ekspressionsdata, så det er de 24, 100 eller
250 gener der har den højeste ekspressionsværdi, der benyttes. For disse udvalgte højtudtrykte
gener beregnes RSCU, der ligger til grund for w. Denne beregnede w benyttes til at beregne en
”Optimal CAI” for Sæt 1.
Dette gøres for alle sæt.(Sæt 2 udvælges og højt udtrykte gener fra sæt 1, 3, 4 og 5 benyttes til at
lave en w osv.)
Disse CAI-værdier sammenholdes derefter med ekspressionsdata for sættet, og ved hjælp af
Pearson korrelation ses det hvor god den nye CAI er.
For at tjekke med hele organismen, skal der også beregnes en optimal CAI, hvor de 24, 100 og 250
højst udtrykte gener i S. cerevisiae udtages, og bruges på hele organismen.
11