【摘 要】
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人类基因草图完成后,确定基因和它们的调控网络成为一个具有挑战性的任务。启动子是基因表达调控的重要元件,在基因识别中具有关键作用。人类启动子识别技术已成为目前的热点
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人类基因草图完成后,确定基因和它们的调控网络成为一个具有挑战性的任务。启动子是基因表达调控的重要元件,在基因识别中具有关键作用。人类启动子识别技术已成为目前的热点研究领域,具有十分重要的理论意义与应用价值。
在阅读大量文献的基础上,本文对人类启动子识别技术进行了研究,提出了两种新的人类启动子识别算法。
提出了基于KL散度和BP神经网络的人类启动子识别算法。该算法首先应用KL散度提取分辨力最强的六联体,将其出现频率作为组成成分特征；然后提取CpG岛特征,并将其与组成成分特征相结合作为区分启动子和非启动子区域的特征向量；最后应用BP神经网络技术设计启动子分类器。该分类器由启动子.外显子分类器,启动子.内含子分类器和启动子-3’-UTR分类器组成,每个分类器都是一个BP神经网络,综合三个分类器的结果来识别启动子序列。
提出了基于两级SVM分类器的人类启动子识别算法。该算法应用支持向量机技术设计一个两级SVM分类器。第一级SVM分类器根据CpG岛特征对DNA序列进行分类,判别为非启动子的序列则送入第二级SVM分类器作进一步识别。第二级SVM分类器由三个SVM子分类器组成,即启动子-外显子SVM子分类器,启动子-内含子SVM子分类器和启动子-3’-UTR SVM子分类器,各子分类器根据组成成分特征识别启动子,通过三个子分类器的结果来综合预测启动子序列。最后将两级SVM分类器识别出的所有启动子序列作为最终的实验结果。
实验结果表明,本文提出的上述算法是有效的,具有较高的敏感性和特异性。
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