密碼子偏好性的相關(guān)研究及方法分析

冉 然，張曉明，宛 濤，伊衛(wèi)東

(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)草原與資源環(huán)境學(xué)院/草地資源教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部飼草加工高效利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/內(nèi)蒙古自治區(qū)草地管理與利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，呼和浩特 010018)

生物信息系統(tǒng)的成功確立是以生命的誕生為標(biāo)志的，也就是出現(xiàn)了DNA這種記載可重現(xiàn)個(gè)體發(fā)育信息的大分子，而這樣構(gòu)建生命的方式就是“遺傳”[1]。遺傳信息的傳遞經(jīng)歷了一個(gè)逐步進(jìn)化的過程，其中非常必要的環(huán)節(jié)就是通過使用氨基酸，這個(gè)由三聯(lián)體密碼子編碼蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)單位必不可少。有20多種氨基酸可以構(gòu)成為蛋白質(zhì)，其中有大多數(shù)氨基酸包含2～6個(gè)不等的三聯(lián)體密碼。每一種氨基酸須對(duì)應(yīng)至少一個(gè)密碼子,當(dāng)編碼同一種氨基酸時(shí)，使用的不同密碼子，互相稱為同義密碼子(synonymous codon)，即簡(jiǎn)并現(xiàn)象[2]。

研究表明，生物體在演化和適應(yīng)的過程中，如果沒有任何突變基因的偏倚和選擇壓力，同義密碼子的選擇就是隨機(jī)的[3]。對(duì)于某一個(gè)的物種或某一組的基因而言,會(huì)經(jīng)常性的選擇至少一種指定的同義密碼子,而它們會(huì)頻繁性的出現(xiàn),稱為是優(yōu)化密碼子,即最優(yōu)密碼子(optimal codon);而一部分密碼子卻很少能夠被使用甚至于不會(huì)出現(xiàn),稱這樣的密碼子為稀有密碼子，或者為非優(yōu)化密碼子。因此這種偏好性被研究者稱之為密碼子偏好性(codon usage bias)[4]?，F(xiàn)如今這種同義密碼子使用差異性已經(jīng)普遍的存在于許多已知物種中，從某個(gè)單一物種的基因組中,不同一個(gè)物種所擁有基因組中的不同基因,是都能夠通過研究去發(fā)現(xiàn)某些密碼子是存在使用偏好這樣的現(xiàn)象，盡管這種偏好性各不相同[5]。

1 密碼子偏好性的影響因素以其研究意義

1.1 密碼子偏好性的影響因素

在基因組中，不同樣的基因之間具有不同樣的密碼子偏好性,其中，基因變異、選擇、隨機(jī)漂移因素是導(dǎo)致形成不同物種間密碼子的偏好性的三個(gè)主要組成原因[6-9]。在實(shí)驗(yàn)中用生物學(xué)的相關(guān)方法對(duì)基因進(jìn)行分析的研究顯示，在初期密碼子偏好性形成的原因可能是翻譯選擇。還有許多種可能會(huì)影響物種之間密碼子偏好性的其它因素，如基因表達(dá)水平、基因長度、重組率、組分偏性(GC含量)、環(huán)境壓力、種群大小[10-14]等。通過研究顯示，密碼子偏好性是一個(gè)比較豐富且復(fù)雜的現(xiàn)象，牽涉到了基因組內(nèi)需要的密碼子相關(guān)使用方式以及密碼子偏好性程度的諸多因素。

1.2 密碼子偏好性在分子生物學(xué)領(lǐng)域中的研究意義

在外源蛋白的表達(dá)和分子進(jìn)化的研究中密碼子偏好性顯得尤為重要，對(duì)其進(jìn)行分析是有著非常必要的意義和實(shí)用價(jià)值[15]。在研究密碼子偏好性時(shí)，通過判定及篩選出一部分最優(yōu)的密碼子，把這部分密碼子很大程度的融入到相關(guān)的基因表達(dá)載體設(shè)計(jì)中，一定的程度上說這是為了能夠有效提升這個(gè)密碼子目的基因的表達(dá)量。在全基因組掃描工作中，通過運(yùn)用與基因組特征的差異進(jìn)行相關(guān)的研究，針對(duì)在編碼區(qū)和非編碼區(qū)的密碼子而言，可以探索并發(fā)現(xiàn)新的基因。大批的序列數(shù)據(jù)在研究與結(jié)構(gòu)相關(guān)的基因組學(xué)中被獲得，這些為開發(fā)和揭示功能基因開辟出一條寬闊的道路。通過實(shí)踐證明，基于EST的電子克隆策略快速、簡(jiǎn)單。使用密碼子偏好性和某種功能相互之間聯(lián)系的復(fù)雜程度,可以幫助預(yù)測(cè)一些目前未知的某種功能基因，通過這些知識(shí)可以在初級(jí)階段中判決出基因表達(dá)水平的高或低[16]。

1.3 密碼子偏好性在草業(yè)科學(xué)中應(yīng)用的重要意義

遺傳信息載體DNA中還隱藏著許多未知的秘密，通過文中的概括可以得出密碼子偏好性經(jīng)歷了初期分析方法的研究。密碼子偏好性研究是一個(gè)不斷豐富與遞進(jìn)的過程，從而促進(jìn)了數(shù)據(jù)分析方法的多樣性與開闊性發(fā)展。盡管存在一些不足，但隨著基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)的繼續(xù)深入研究，密碼子偏好性相關(guān)問題會(huì)涉及到更多的生物學(xué)領(lǐng)域。尤其是在草業(yè)科學(xué)方面的研究還處于初步階段，對(duì)不同草種質(zhì)資源基因組編碼序列的密碼子偏好性研究進(jìn)行分析，有利于揭示相關(guān)草種質(zhì)資源的系統(tǒng)進(jìn)化地位，為其遺傳多樣性保護(hù)和群體遺傳結(jié)構(gòu)研究提供指導(dǎo)。同時(shí)，進(jìn)一步為遺傳育種理論研究和培育改良新品種的實(shí)踐提供依據(jù)。并且通過比對(duì)相關(guān)草種質(zhì)資源間的系統(tǒng)發(fā)生關(guān)系，可以進(jìn)一步深入研究相關(guān)草種質(zhì)資源的基因組學(xué)和系統(tǒng)進(jìn)化分析提供重要的研究基礎(chǔ)和參考意義。

2 密碼子偏好性研究進(jìn)展

早在20世紀(jì)60年代末期，人們就已經(jīng)意識(shí)到密碼子偏好性的重要性[17]，于是對(duì)很多物種進(jìn)行了大量深入的研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同物種的基因在使用密碼子中差異明顯[18-19]。之后又多次研究發(fā)現(xiàn)，不同密碼功能的基因,其密碼子的使用偏好性也會(huì)不同程度的存在較大的差異性[20]。

同義突變一直被認(rèn)為是“沉默”突變[3]。在蛋白質(zhì)翻譯水平上發(fā)揮主要作用的被認(rèn)為是自然選擇，同義突變不會(huì)對(duì)氨基酸造成任何影響，因此被認(rèn)為是選擇上的中性突變；隨著序列資料的豐富,說明同義密碼子的應(yīng)用在真核和原核生物的基因中都是非隨機(jī)的(所以密碼子的偏好性同樣地也預(yù)見了這些同義突變,至少在某個(gè)維度范圍內(nèi)的情況下并都不是“沉默”的)。在實(shí)際密碼子研究中的結(jié)果也已經(jīng)表明，這種同義突變通?？赡苤苯訉?dǎo)致蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能和其產(chǎn)量會(huì)相對(duì)應(yīng)的發(fā)生很大改變[21]。

GRANTHAM提出了基因組假說，其認(rèn)為對(duì)任何基因來說，當(dāng)選取同義密碼子時(shí)，均可以使用相同的編碼方法，即在密碼子應(yīng)用上的偏性是物種特異的[22]。隨后，Post等對(duì)酵母菌和大腸桿菌進(jìn)行進(jìn)一步的分析研究，發(fā)現(xiàn)大腸桿菌核糖體蛋白基因優(yōu)先應(yīng)用的同義密碼子中tRNA種類含量最多,這被認(rèn)為是自然選擇的結(jié)果,因?yàn)槭褂么朔N密碼子將會(huì)增加翻譯的精確度和效率。后來，IKEMURA證明在這兩個(gè)物種中,一個(gè)基因中同義密碼子的相對(duì)頻率與識(shí)別它們的tRNA種類的相對(duì)豐度間存在著正相關(guān),且對(duì)于高豐度表達(dá)的基因這種相關(guān)性尤其強(qiáng)[23]。

基于上述研究成果，形成了關(guān)于選擇優(yōu)化密碼子的兩種理論可以互為基本假說,一個(gè)理論是關(guān)于翻譯準(zhǔn)確性的假說,其主要觀點(diǎn)認(rèn)為在整個(gè)演化過程中,選擇的一些優(yōu)化密碼子及其原因主要是由于可以使得其在翻譯過程中有效率地降低了被非匹配的tRNA所識(shí)別的概率,從而可以更有效地做到避免具有錯(cuò)誤性的蛋白的產(chǎn)生[24]； 另一個(gè)理論觀點(diǎn)則主要認(rèn)為，選擇優(yōu)化密碼子使其可以需要增加翻譯解碼的持續(xù)時(shí)間更短,因此就能夠增加核糖體的使用效率，這個(gè)觀點(diǎn)與翻譯準(zhǔn)確性假說不互相矛盾，被稱為是翻譯效率性假說[25]。由于在生物體內(nèi)唯一能夠準(zhǔn)確識(shí)別密碼子的主要物質(zhì)是核糖體，從而對(duì)密碼子使用偏好性作用的具體形式認(rèn)知僅僅只能局限于在翻譯過程中。而對(duì)于哺乳動(dòng)物，密碼子偏好性與具有的tRNA豐度的對(duì)應(yīng)之間的關(guān)系相對(duì)較弱，而且由于tRNA的對(duì)應(yīng)含量在不同種類的組織細(xì)胞中也可能同時(shí)呈現(xiàn)比較大的含量差異，因而其翻譯效率并不能夠全面合理的適合用來解釋各種同義突變的密碼偏好效應(yīng)。

隨后，研究者主要關(guān)注的核心問題為密碼子偏好性與基因表達(dá)的相互關(guān)系方面。在過去的幾十年中，又從分子生物學(xué)、遺傳學(xué)、病理學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)和分子生物化學(xué)等諸多學(xué)科方面對(duì)這些同義突變和密碼子偏好性展開了進(jìn)一步的研究[3]。

3 實(shí)現(xiàn)密碼子偏好性相關(guān)的生物學(xué)基礎(chǔ)

在已知物種中同義密碼子使用偏好性的現(xiàn)象廣泛存在著，這一現(xiàn)象的產(chǎn)生在許多生物學(xué)領(lǐng)域中受到關(guān)注。尤其以基因異源表達(dá)、基因的翻譯調(diào)控、tRNA豐度、基因長度、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能等方面與其關(guān)系較為密切。

3.1 基因異源表達(dá)

20世紀(jì)后期基因異源表達(dá)技術(shù)逐步成為了重要的科學(xué)，相關(guān)性的研究出現(xiàn)了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。表達(dá)系統(tǒng)的核心是表達(dá)載體，而基因表達(dá)中的主要影響因素是密碼子。通過分析不同物種和已知基因的密碼子偏好性,可以預(yù)測(cè)外源基因的最適宿主或者通過基因工程手段采用最優(yōu)密碼子,提高其在宿主中的表達(dá)水平[21]。

3.2 tRNA豐度

在一個(gè)蛋白質(zhì)的翻譯過程中需要和攜帶對(duì)應(yīng)反密碼子的tRNA相互識(shí)別作用，只有兩者達(dá)到相互匹配，方可實(shí)現(xiàn)把游離的氨基酰-tRNA復(fù)合體中的氨基酸殘基旋轉(zhuǎn)到多肽延長鏈上,實(shí)現(xiàn)多肽鏈的連續(xù)延長。因而蛋白質(zhì)能否合成的主要資源就是由這些對(duì)應(yīng)的tRNA的豐度所直接決定的。對(duì)于高表達(dá)的基因所對(duì)應(yīng)的密碼子來說，具備了偏好性的密碼子所相應(yīng)tRNA的含量也是比較高的，其中是通過減少與對(duì)應(yīng)的tRNA相匹配的時(shí)間去加快了翻譯的速度。此外非最優(yōu)密碼子由于所對(duì)應(yīng)的tRNA含量相對(duì)于比較低，通常情況下會(huì)容易發(fā)生配對(duì)錯(cuò)誤,從而就增加了基因糾錯(cuò)的能量成本和時(shí)間。因此，細(xì)胞內(nèi)對(duì)于tRNA的含量越高，其偏好程度較大；含量越低，偏好程度較小[26]。

3.3 基因長度

基因組的長度越長則其可以進(jìn)行編碼的主要氨基酸種類和密碼子的數(shù)量也就越多。在完全沒有其他壓力的條件情況下，同義密碼子被選擇的概率不會(huì)因?yàn)槭軜颖救萘肯拗贫霈F(xiàn)統(tǒng)計(jì)上的誤差;相對(duì)應(yīng)的是該基因長度可能越短，正常容納的密碼子就越少，還有一些密碼子可能不出現(xiàn)，因此基因長度會(huì)影響容納密碼子的數(shù)量，而使用偏好性與進(jìn)化壓力無關(guān)[27]。

3.4 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能

基因密碼子的使用與很多因素是密切相關(guān)的,其中就包含有一些基因中被編碼的合成蛋白的功能和結(jié)構(gòu)這個(gè)重要因素。另外，mRNA序列與蛋白質(zhì)的折疊方式之間也是具有著一定的相關(guān)聯(lián)性質(zhì)的，尤其是密碼子的使用概率與蛋白質(zhì)的三級(jí)結(jié)構(gòu)有著緊密的聯(lián)系，因此不同物種的同樣類型的基因可能擁有相近的密碼子偏好性[28-29]。

4 密碼子偏好性的研究方法

4.1 相對(duì)同義密碼子使用度

相對(duì)同義密碼子使用度(relative synonymous codon usage， 簡(jiǎn)稱RSCU)這個(gè)概念(RSCU)是用來檢測(cè)全基因中所有同義密碼子使用模式的變化,其反映等同于基因樣本中某同義密碼子在實(shí)際中觀測(cè)到的使用次數(shù)值與其在理論中平均使用期望次數(shù)的比值[30]。此計(jì)算方法在實(shí)際使用中是較為廣泛的。相對(duì)同義密碼子使用值給每個(gè)密碼子分配一個(gè)表示這些密碼子使用度偏離隨機(jī)期望值程度的數(shù)值，因此在同義密碼子使用頻率同樣的前提下，一個(gè)密碼子的RSCU值可以看作是密碼子實(shí)際使用的觀測(cè)頻率與其期望頻率的比值。單個(gè)密碼子數(shù)值被研究用作測(cè)量有密碼子偏好性的基因的自適應(yīng)度[15]。

在上述計(jì)算公式中，xij是編碼第i個(gè)氨基酸的第j個(gè)密碼子的出現(xiàn)次數(shù)；ni是編碼第i個(gè)氨基酸的同義密碼子的數(shù)量(范圍是1-6)。當(dāng)RSCU<1時(shí),顯示這個(gè)密碼子實(shí)際使用時(shí)的頻率,是遠(yuǎn)小于其他同義密碼子的；但是出現(xiàn)RSCU>1時(shí),則顯示密碼子的使用頻率,是大于同義密碼子的；而RSCU=1時(shí)，表明這個(gè)密碼子是沒有偏好性的[21]。

4.2 密碼子相對(duì)適應(yīng)度

密碼子適應(yīng)度值(codon adaptation index，簡(jiǎn)稱CAI)是一種普遍使用的幾何方法，用于衡量單個(gè)密碼子的相對(duì)適應(yīng)度值[30]。在使用這個(gè)方法時(shí)需開始計(jì)算出每一個(gè)密碼子的相對(duì)適應(yīng)度值wij，一個(gè)密碼子的相對(duì)適應(yīng)度值wij值是編碼同種氨基酸密碼子的觀測(cè)頻率與最頻繁使用的密碼子頻率的比值，使用頻率最高的密碼子的計(jì)算需要一個(gè)高表達(dá)基因來集中作為參考的。CAI方法被普遍的用于各個(gè)方面生物學(xué)的研究，但在現(xiàn)有的測(cè)試基因集合中，某些密碼子缺乏相應(yīng)的參考基因集使得CAI值為0。并且CAI不適合應(yīng)用在不同物種之間的密碼子偏好性比較中，也因此有研究者提出了擴(kuò)展的CAI方法[15]。

式中：密碼子相對(duì)適應(yīng)度為wij(Tthe relative adaptiveness of a codon)。RSCUimax指編碼第i個(gè)氨基酸的使用頻率最高的密碼子的RSCU值。Ximax指編碼第i個(gè)氨基酸的使用頻率最高的密碼子的X值。

4.3 ENC-plot 優(yōu)先密碼數(shù)繪圖分析

有效密碼子數(shù) (effective number of codon，簡(jiǎn)稱ENC) 指密碼子偏離隨機(jī)選擇的程度，也是衡量同義密碼子不均等使用偏好程度的關(guān)鍵性指標(biāo)。通常對(duì)于高表達(dá)基因其偏好性比較大，是因?yàn)槠浜猩陨俜N類的稀有密碼子，因此ENC的值就相對(duì)比較小; 低表達(dá)基因的密碼子偏好程度較小，因而導(dǎo)致了ENC取值比較大[31]。

這種分析方法主要是以GC3為橫向坐標(biāo)，ENC為縱向坐標(biāo)而制作坐標(biāo)圖。其運(yùn)用檢測(cè)堿基組成對(duì)密碼子偏好性的主要影響，在繪圖中密碼子偏好性是指通過堿基組成決定了基因位置所對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)曲線，具體計(jì)算方法和示意圖如下:

如圖1所示，基因位于某一條特定標(biāo)準(zhǔn)長度曲線附近或沿著一條標(biāo)準(zhǔn)長度曲線的某個(gè)方向進(jìn)行分布，表示該基因的密碼子偏好性只可能會(huì)直接受到突變的影響，而基因位于一條標(biāo)準(zhǔn)長度曲線下方較遠(yuǎn)的方位，就可以說明這一基因的密碼子偏好性已經(jīng)受自然選擇的影響。

圖1 ENC-GC3繪圖

4.4 PR2-plot繪圖分析

PR2-plot繪圖分析 (PR2-bias plot analysis)，PR2偏倚分析主要目的是為了有效避免密碼子的第3位堿基腺嘌呤A與胸腺嘧啶 T以及胞嘧啶 C與鳥嘌呤 G之間的線性突變不平衡。根據(jù)偏倚規(guī)則PR2，假如這兩條互補(bǔ)鏈之間不存在選擇效應(yīng)上的偏倚或任何突變，則堿基含量就具備A=T及C=G。分別分析這些堿基計(jì)算出基因A3/(A3 +T3)和G3/(G3 +C3)，用其作縱向的坐標(biāo)和橫向的坐標(biāo)來進(jìn)行作圖，其中A=T且C=G作為中心點(diǎn)，余下的點(diǎn)由這個(gè)點(diǎn)為中心點(diǎn)向單位點(diǎn)發(fā)出的矢量分別代表其基因的方向及偏倚程度[32]。如圖2所示：

圖2 PR2-plot分析

4.5 中性繪圖分析

對(duì)于中性繪圖的分析方法就是以得到GC12為一條線的縱向坐標(biāo),以得到GC3為一條線的橫向坐標(biāo)后再進(jìn)行作圖。通過對(duì)密碼子第1、2位和第3位堿基組成的相關(guān)性進(jìn)行分析，研究對(duì)密碼子偏好性產(chǎn)生直接影響的主要因素。當(dāng)GC12與GC3之間有顯著相關(guān)時(shí)，可以表示3個(gè)不同位置上的堿基組成沒有大的區(qū)別，應(yīng)用密碼子會(huì)被突變所影響。當(dāng)GC12以及GC3的基因相關(guān)性差異不顯著時(shí),回歸系數(shù)非常接近0，就可以表示第1、2位以及第3位的堿基組成不同，應(yīng)用密碼子較多的會(huì)被選擇因素影響[33]。

如例圖3所示，GC1和GC2的平均值表示的是GC12，密碼子3個(gè)不同位置的GC含量分別表示為GC1、GC2和GC3。

圖3 中性繪圖分析

4.6 對(duì)應(yīng)性分析

對(duì)應(yīng)關(guān)系分析(correspondence analysis，簡(jiǎn)稱CA)是用于分析基因間的同義密碼子在研究中的使用偏好產(chǎn)生的主要原因的一種方法，這種方法在研究中普遍使用[22]。CA從一個(gè)多維空間中獲得最具影響的方向或軸。通過對(duì)于CA軸分離得到的各種基因之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析,可以準(zhǔn)確地識(shí)別和判斷其偏好性產(chǎn)生的主要原因[15]。

通過分析變量之間的關(guān)系這一種多元相依的分析方法，就能發(fā)現(xiàn)不同變量各類別當(dāng)中的對(duì)應(yīng)關(guān)系，和同一變量類別中的差異。根據(jù)運(yùn)用RSCU值進(jìn)行的對(duì)應(yīng)性分析，將每個(gè)樣本中所有基因區(qū)別分布在一個(gè)58維的向量空間中，運(yùn)用CodonW軟件會(huì)使當(dāng)中每個(gè)點(diǎn)就代表一個(gè)同義密碼子。如圖4所示，各點(diǎn)之間的位置可以表現(xiàn)出對(duì)于密碼子的用法偏好。第1軸呈現(xiàn)最大差異的密碼子使用變化，而副軸改變量是逐步下降的。將差異最大的第1、第2軸作為橫縱向坐標(biāo)作圖，圖中不同基因可以用不同點(diǎn)來表示，點(diǎn)的散布位置可以確定出密碼子的使用偏好性[34]。

圖4 對(duì)應(yīng)性分析

4.7 最優(yōu)密碼子

最優(yōu)密碼子(frequency of optimal codons，簡(jiǎn)稱FOC)使用頻率(FOP)定義為在某物種高表達(dá)基因中使用頻率最高的密碼子。FOP是種特異性的, 都需要通過一組基因序列以及其相對(duì)應(yīng)的表達(dá)信息來確定最優(yōu)密碼子[21]。

采用這種優(yōu)越高表達(dá)的分析方法確定最優(yōu)密碼子，一般最開始需要通過計(jì)算方法得出所有表達(dá)基因的RSCU值和ENC值,然后再對(duì)其數(shù)值進(jìn)行序列排序,取得前1 764個(gè)和后1 764個(gè)的基因數(shù)據(jù)，分別各占5%，然后形成高表達(dá)組和低表達(dá)組。

計(jì)算公式為：

ΔRSCU=RSCUhigh expression genes-RSCUlow expression genes

比較2個(gè)組的數(shù)值，當(dāng)兩者的RSCU差值>0.3，且在高表達(dá)組中RSCU>1，在低表達(dá)組中RSCU<1，即可得出判斷該密碼子為最優(yōu)密碼子，并通過計(jì)算最優(yōu)密碼子數(shù)目與總密碼子數(shù)目的比例，所得到的結(jié)果是最優(yōu)密碼子使用頻率[23]。

4.8 密碼子偏差系數(shù)

密碼子偏差系數(shù)(codon deviation coefficient,簡(jiǎn)稱CDC)是通過考慮不相同位置下的背景核苷酸組成而對(duì)密碼子偏好性分析估計(jì)的[35]。這種方法是不須進(jìn)行參考基因前期實(shí)證知識(shí)來對(duì)偏好性進(jìn)行量化的一種方法。CDC用嘌呤含量和GC含量來推演出氨基酸和密碼子的組分，因而可以設(shè)計(jì)出相關(guān)的組分模型，并通過這種算法而量化密碼子偏好性。與之前的方法不同，此方法充分考慮了各個(gè)序列的組分特異性，并用抽樣的方法檢測(cè)相關(guān)的顯著性。

4.9 其它研究方法

此外，還有一些關(guān)于聚類的方法比如：聚類分析，主成分分析及相關(guān)的模糊統(tǒng)計(jì)學(xué)法也被用于進(jìn)行分析密碼子偏好性[36]。受基因表達(dá)水平或翻譯效率影響的密碼子偏好性程度，可通過使用同義密碼子使用偏好性最大似然估計(jì)(SCUMBLE)這種方法進(jìn)行量化，此方法是在分析密碼子偏好時(shí)運(yùn)用最大似然估計(jì)，而進(jìn)行計(jì)算出密碼子使用頻率的似然值。雖然SCUMBLE和CA的方法對(duì)于識(shí)別密碼子偏好性成因方面是有用的，但并不是最理想的方法去應(yīng)用于量化密碼子偏好性的個(gè)別物種[15]。

對(duì)于以上出現(xiàn)的密碼子偏好性分析方法原理和估計(jì)過程的介紹，可以得出現(xiàn)如今的研究分析方法有很多種不同方向和角度，各有特色, 但也存在不足?？梢愿鶕?jù)不同的情況進(jìn)行選擇, 在使用時(shí)需要注意不同方法之間的區(qū)別以及側(cè)重點(diǎn)，才能有效的分析數(shù)據(jù)。

5 用于分析密碼子偏好性的軟件及工具

目前已經(jīng)有一部分用于分析密碼子偏好性的工具，如 CodonExplorer、CodonW 可計(jì)算用戶輸入序列數(shù)據(jù)的CAI值，用SCUO公式可對(duì)基因組密碼子偏好性進(jìn)行比較，用 CodonO 能分析單個(gè)基因的密碼子使用偏好性[15]，此外，還有部分?jǐn)?shù)據(jù)庫被用于去分析密碼子的偏好性。關(guān)于量化密碼子偏好性的方法有很多種可通過計(jì)算機(jī)程序計(jì)算，有的是通過網(wǎng)站的形式可以在線分析數(shù)據(jù)。不同的研究方法都有各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，使用的時(shí)候應(yīng)該對(duì)這些軟件和方法充分的分析，選擇合適的方法分析需要解決的問題以及情況，以便于獲得期望的效果。