| 人类基因PolyA位点预测 |
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| 引用本文： | 廖堃,段江波,周艳红. 人类基因PolyA位点预测[J]. 计算机学报, 2008, 31(6): 927-933 |
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| 作者姓名： | 廖堃 段江波 周艳红 |
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| 作者单位： | 华中科技大学生物信息与分子成像湖北省重点实验室,武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 , 教育部高等学校博士学科点专项科研基金 , 科技部国家科技基础条件平台建设专项 |
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| 摘 要： | mRNA 3′端的多聚腺苷酸化是真核细胞内mRNA转录后处理的三个最主要步骤之一.对DNA序列上发生多聚腺苷酸化的位置即PolyA位点的识别,对于理解mRNA的形成机制以及进行基因结构预测具有重要作用.本研究利用机器学习方法对PolyA位点进行预测,其实现过程分为以下三个步骤:特征的生成、特征的筛选、特征的综合分析聚类.首先,我们采取统计k阶核苷酸频率的方法来生成初始的特征;然后,通过信息学知识来对特征进行筛选;最后,使用SVM(Support Vector Machines,支持向量机)的方法进行特征的综合分析,确定参数,建立预测模型.在独立的测试数据集上进行测试,当敏感度(Sn)固定为60%时,在内含子水平和外显子水平上的特异性(Sp)分别为71.67%和80.77%,在内含子水平上的预测精度明显优于国际上的同类软件.
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| 关 键 词： | PolyA信号 机器学习 熵 支持向量机 |
Prediction of Polyadenylation in Human Gene Sequences |
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| LIAO Kun,DUAN Jiang-Bo,ZHOU Yan-Hong. Prediction of Polyadenylation in Human Gene Sequences[J]. Chinese Journal of Computers, 2008, 31(6): 927-933 |
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| Authors: | LIAO Kun DUAN Jiang-Bo ZHOU Yan-Hong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Polyadenylation signals machine learning entropy support vector machines |
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