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Genes (Basel). 2019 Oct 22;10(10). pii: E834. doi: 10.3390/genes10100834.

A Method for the Structure-Based, Genome-Wide Analysis of Bacterial Intergenic Sequences Identifies Shared Compositional and Functional Features.

Lenzini L1,2, Di Patti F3,4, Livi R5,6,7,8, Fondi M9, Fani R10,11, Mengoni A12.

Author information

1
Dipartimento di Fisica e Astronomia, Università degli Studi di Firenze, Sesto Fiorentino, 50019, Italy. leonardo.lenzini@unifi.it.
2
Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sesto Fiorentino, 50019, Italy. leonardo.lenzini@unifi.it.
3
Dipartimento di Fisica e Astronomia, Università degli Studi di Firenze, Sesto Fiorentino, 50019, Italy. francesca.dipatti@unifi.it.
4
Centro Interdipartimentale per lo Studio delle Dinamiche Complesse, Sesto Fiorentino, 50019, Italy. francesca.dipatti@unifi.it.
5
Dipartimento di Fisica e Astronomia, Università degli Studi di Firenze, Sesto Fiorentino, 50019, Italy. roberto.livi@unifi.it.
6
Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sesto Fiorentino, 50019, Italy. roberto.livi@unifi.it.
7
Centro Interdipartimentale per lo Studio delle Dinamiche Complesse, Sesto Fiorentino, 50019, Italy. roberto.livi@unifi.it.
8
Istituto dei Sistemi Complessi, Consiglio Nazionale delle Ricerche, Sesto Fiorentino, 50019, Italy. roberto.livi@unifi.it.
9
Dipartimento di Biologia, Università degli Studi di Firenze, Sesto Fiorentino, 50019, Italy. marco.fondi@unifi.it.
10
Istituto dei Sistemi Complessi, Consiglio Nazionale delle Ricerche, Sesto Fiorentino, 50019, Italy. renato.fani@unifi.it.
11
Dipartimento di Biologia, Università degli Studi di Firenze, Sesto Fiorentino, 50019, Italy. renato.fani@unifi.it.
12
Dipartimento di Biologia, Università degli Studi di Firenze, Sesto Fiorentino, 50019, Italy. alessio.mengoni@unifi.it.

Abstract

In this paper, we propose a computational strategy for performing genome-wide analyses of intergenic sequences in bacterial genomes. Following similar directions of a previous paper, where a method for genome-wide analysis of eucaryotic Intergenic sequences was proposed, here we developed a tool for implementing similar concepts in bacteria genomes. This allows us to (i) classify intergenic sequences into clusters, characterized by specific global structural features and (ii) draw possible relations with their functional features.

KEYWORDS:

bacterial gene regulation; clustering method; complex systems; noncoding DNA

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