ГЕНОМ ЧЕЛОВЕКА - крупнейший всемирный научный проект. Аннотация геномной ДНК - предсказание неизвестных генов, регуляторных районов и сигналов с целью планирования экспериментов по их идентификации. Это требует применения знаний о строении генов, регуляторных районов, сигналов, о молекулярных механизмов их работы, о генных сетях координации работы генов в процессах жизнедеятельности организмов.

Массив даже самых необходимых таких знаний настолько велик и разнороден, что его невозможно ни "держать в голове", ни издать в виде "Руководства по неизвестным генам". Поэтому справочно-поисковая оптимизация разнородных потоков управления и данных электронной библиотеки представляется наиболее адекватной аннотации геномной ДНК.

Наша электронная библиотека для аннотации геномной ДНК основана на новом методе документирования молекулярно-генетических знаний. Его суть в представлении каждого элементарного знания в виде активного приложения, производящего соответствующий элементарный алгоритмический шаг анализа ДНК. Так, знание о характерном сигнале, предшествующем стартам некоторой группы изофункциональных генов, представляется в виде программы для распознавания такого сигнала в геномной ДНК с целью предсказания неизвестных генов этой группы. Существенно, что программная документация (URL, описание, контрольные примеры) собирается в полнотекстовую базу данных, справочно-поисковые средства которой оптимизируют поток управления знаниями-программами по мере возникновения необходимости каждого из них в процессе аннотации геномной ДНК.

Текущая версия нашей электронной библиотеки знаний для аннотации геномной ДНК включает семь основных баз таких знаний: GeneNet - генные сети координации генов (10 знаний-сетей); Activity - активность функциональных сигналов геномной ДНК (49 знаний-программ); Features - конформационные и физико-химические особенности сигналов (1402 знаний-программ); Matrix - частотные сигналы в геномной ДНК (567 знаний-программ); Consensus - эволюционно-консервативные сигналы (66 знаний-программ), LeaderRNA - сигналы "частого/редкого" использования генов (99 знаний-программ). Эти знания являются общедоступными, http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/systems/geneexpress/.

Работа поддержана грантами РФФИ 98-07-90126, 98-07-91078 и 99-07-90203.