基于统计差表与加权投票的高精度剪接位点预测

• 作者: 曾莹 袁哲明 陈渊
• 来源期刊: 生物化学与生物物理进展
• 学科: 生物学
• 关键词: 剪接位点 位置特征 卡方统计差表 加权投票 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 496-503
• 页数: 8页
• 分类号: Q51|Q61
• 语种: 中文
• DOI: 10.16476/j.pibb.2018.0267

摘要

基于机器学习的高精度剪接位点识别是真核生物基因组注释的关键.本文采用卡方测验确定序列窗口长度,构建卡方统计差表提取位置特征,并结合碱基二联体频次表征序列;针对剪接位点正负样本高度不均衡这一情形,构建10个正负样本均衡的支持向量机分类器,进行加权投票决策,有效解决了不平衡模式分类问题.HS3D数据集上的独立测试结果显示,供体、受体位点预测准确率分别达到93.39％、90.46％,明显高于参比方法.基于卡方统计差表的位置特征能有效表征DNA序列,在分子序列信号位点识别中具有应用前景.