人類啟動子識別算法研究.pdf

1、人類基因草圖完成后,確定基因和它們的調控網絡成為一個具有挑戰(zhàn)性的任務。啟動子是基因表達調控的重要元件,在基因識別中具有關鍵作用。人類啟動子識別技術已成為目前的熱點研究領域,具有十分重要的理論意義與應用價值。
　　 在閱讀大量文獻的基礎上,本文對人類啟動子識別技術進行了研究,提出了兩種新的人類啟動子識別算法。
　　 提出了基于KL散度和BP神經網絡的人類啟動子識別算法。該算法首先應用KL散度提取分辨力最強的六聯(lián)體,將其出現(xiàn)

2、頻率作為組成成分特征；然后提取CpG島特征,并將其與組成成分特征相結合作為區(qū)分啟動子和非啟動子區(qū)域的特征向量；最后應用BP神經網絡技術設計啟動子分類器。該分類器由啟動子.外顯子分類器,啟動子.內含子分類器和啟動子-3’-UTR分類器組成,每個分類器都是一個BP神經網絡,綜合三個分類器的結果來識別啟動子序列。
　　 提出了基于兩級SVM分類器的人類啟動子識別算法。該算法應用支持向量機技術設計一個兩級SVM分類器。第一級SVM分類器

3、根據CpG島特征對DNA序列進行分類,判別為非啟動子的序列則送入第二級SVM分類器作進一步識別。第二級SVM分類器由三個SVM子分類器組成,即啟動子-外顯子SVM子分類器,啟動子-內含子SVM子分類器和啟動子-3’-UTR SVM子分類器,各子分類器根據組成成分特征識別啟動子,通過三個子分類器的結果來綜合預測啟動子序列。最后將兩級SVM分類器識別出的所有啟動子序列作為最終的實驗結果。
　　 實驗結果表明,本文提出的上述算法是有效