人类基因PolyA位点预测

• 作者: 周艳红 廖堃 段江波
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: PolyA信号 机器学习 熵 支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 927-933
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 4769字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2008.06.005

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周艳红	华中科技大学生物信息与分子成像湖北省重点实验室	26	243	9.0	15.0
2	廖堃	华中科技大学生物信息与分子成像湖北省重点实验室	1	4	1.0	1.0
3	段江波	华中科技大学生物信息与分子成像湖北省重点实验室	1	4	1.0	1.0