应用基于粒子群优化的支持向量机算法识别真核生物基因的RNA聚合酶Ⅱ启动子序列

• 作者: 张文 张瑾 张良云 李琴 陈园园 骈聪
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 位置关联权重矩阵 粒子群优化 支持向量机 随机森林 极限学习机 启动子识别
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 143-153
• 页数: 11页
• 分类号: Q61
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1260.2015.40130

摘要

启动子是调节基因表达的重要元件,对其的研究对于阐明基因转录调控机制具有重要意义.作者依据RNA聚合酶Ⅱ启动子序列特性选取高效的特征提取方法,构建了基于粒子群优化的支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)新方法,用以识别真核生物基因RNA聚合酶Ⅱ启动子.结合5-折交叉检验方法,得到启动子-外显子、启动子-内含子和启动子-基因间序列的分类准确率分别为97.1％、96.7％和98.8％,其马修斯相关系数分别为0.962、0.934和0.976.结果说明,对比其它启动子识别方法,PSO-SVM方法更能有效地识别真核生物基因启动子.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张良云		49	96	5.0	8.0
2	张瑾		12	43	3.0	6.0
3	陈园园		11	2	1.0	1.0
4	李琴		11	37	3.0	6.0
5	骈聪		4	1	1.0	1.0
6	张文		2	1	1.0	1.0