微孢子虫PolyA位点的预测

• 作者: 孙康 李田 杨明 赵玉芳 马立
• 来源期刊: 西南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: PolyA信号 微孢子虫 位置权重矩阵 机器学习
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 138-143
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.13718/j.cnki.xdzk.2017.04.021

摘要

多聚腺苷酸化是真核细胞内形成成熟mRNA的一个重要步骤,其位点的预测对基因组序列中编码基因的发掘具有重要的参考价值. 本研究以缺乏有效基因预测方法的微孢子虫基因组为对象,根据该物种的基因表达偏好设计了一个算法,对其PolyA位点进行预测分析. 首先,采用k阶核苷酸频率形式和位置权重矩阵形成初始的特征,然后用PCA降低特征空间的维数,得到的数据用机器学习方法进行分析,产生一个较好的分类结果. 其中基于支持向量机的实验得到的敏感度(Sp)和ACC分别达到了87.33%和85.14%,这在微孢子虫的PolyA位点预测上取得了较为理想的效果,并为以后机器学习算法在微孢子虫基因预测领域做了很好的尝试.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵玉芳	西南大学教师教学发展中心	93	575	14.0	20.0
2	李田	西南大学生物技术学院家蚕基因组生物学国家重点实验室	26	114	6.0	10.0
3	杨明	西南大学计算机与信息科学学院	31	175	7.0	12.0
4	孙康	西南大学计算机与信息科学学院	2	0	0.0	0.0
5	马立	西南大学计算机与信息科学学院	1	0	0.0	0.0