基于多数据域描述的转录因子结合位点识别

• 作者: 朱扬勇 熊赟 薛慧君 陈鸣
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 多任务学习 转录因子结合位点 多数据域描述 核方法
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 1-4,42
• 分类号: TP18
• 字数: 6230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.06.001

摘要

转录因子结合位点的识别对于理解转录调控机制起着重要作用,也是后基因组时代面临的巨大挑战之一.提出一个基于多任务学习的转录因子位点的识别方法.首先建立一个基于多任务学习理论的多数据域描述模型,然后结合核方法设计转录因子结合位点多分类识别算法.最后对取自于TRANSFAC数据库的真实数据进行交叉验证测试.实验结果表明该方法能充分地利用稀缺的训练样本,有效地捕获不同类别间的联系,从而获得了较高的预测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱扬勇	复旦大学计算机科学技术学院	91	3435	25.0	58.0
2	熊赟	复旦大学计算机科学技术学院	26	277	7.0	16.0
3	薛慧君	内蒙古电子信息职业技术学院计算机科学系	22	54	4.0	6.0
4	陈鸣	复旦大学计算机科学技术学院	3	30	2.0	3.0