【摘 要】
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基因调控是生物体中控制基因生长发育的重要调控机制,控制生命体细胞的生长发育及衰老等过程。基于基因调控表达数据,围绕人体重要抑癌基因p53构建基因调控网络,构建卷积神经网络模型预测p53相关基因的调控关系,生物学中的高通量基因表达数据与深度学习的结合对深入研究基因调控具有重要意义。本文运用p53靶基因数据构建模型,采用拟南芥表达数据进行验证,提出了一种卷积神经网络与全连接网络相结合的深度学习模型预测
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基因调控是生物体中控制基因生长发育的重要调控机制,控制生命体细胞的生长发育及衰老等过程。基于基因调控表达数据,围绕人体重要抑癌基因p53构建基因调控网络,构建卷积神经网络模型预测p53相关基因的调控关系,生物学中的高通量基因表达数据与深度学习的结合对深入研究基因调控具有重要意义。本文运用p53靶基因数据构建模型,采用拟南芥表达数据进行验证,提出了一种卷积神经网络与全连接网络相结合的深度学习模型预测基因调控类型。实验数据是在Array Express获取的p53数据集（E-MEXP-549）,利用Limma函数包通过差异性分析进行数据的预处理,采用筛选后的基因进行交叉验证,将成对Fisher线性判别式与ma Sig Pro方法的结果进行比对,筛选出模型的输入数据。在构建模型时,对于p53靶基因数据提供的保留验证集,对基因调控关系的预测达到92.07%分类准确率。之后进行的kappa系数的验证和AUC验证的平均精度分别为0.84和94.25%。对于拟南芥表达数据基于模型验证,负训练样本的分类概率趋近于0,其中82%负样本数据集的错误选择率小于0.05。对于正样本的训练示例,分类概率非常接近1,其中86%正样本数据集的正确选择率大于0.95,基于性能指标模型展现了良好的分类性能。结合时间延迟基因表达谱构建出能够预测基因调控类型的深度学习框架。实验结果显示,该卷积神经网络模型对于已论证基因的预测具有较高的准确率与验证精度,同时也能够预测未论证基因的调控关系,对研究基因调控网络具有重要的研究意义。
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