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摘要:
减数分裂重组并非均匀发生在基因组上,而是在一些区域有着较高的重组频率(重组热点),在另一些区域重组频率较低(重组冷点).重组的发生不仅与序列特征有关,还依赖于染色质的结构.准确鉴定重组热点和冷点对于认识重组发生的分子机制以及基因组进化规律具有重要意义.本文首先在实验数据的基础上识别2kb尺度的重组冷热点,然后采用多样性增量结合二次判别分析(IDQD)和支持向量机(SVM)算法,基于一系列与DNA序列、结构及其热力学稳定性以及染色质结构相关的特征对酵母的重组冷热点进行了分类预测.结果表明,预测模型能够有效区分重组冷热点;从预测结果的敏感性、特异性和总精度来看,IDQD算法优于SVM算法.
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文献信息
篇名 基于多信息融合的酵母重组冷热点预测
来源期刊 科学通报 学科
关键词 重组热点 k-mer频数 热力学稳定性 核小体占据率
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 953-959
页数 7页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.1360/972013-688
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡禄 128 509 11.0 16.0
2 刘国庆 12 9 2.0 3.0
3 张冰洁 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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热力学稳定性
核小体占据率
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科学通报
旬刊
0023-074X
11-1784/N
大16开
北京东城区东黄城根北街16号
80-213
1950
chi
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相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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