大腸桿菌啟動(dòng)子序列特征分析與識(shí)別方法的研究.pdf

1、該課題源于國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目"復(fù)雜系統(tǒng)意義下的生物信息學(xué)中若干問(wèn)題的研究(No.60234020)",主要以大腸桿菌啟動(dòng)子為研究對(duì)象,運(yùn)用智能信息處理方法,對(duì)大腸桿菌啟動(dòng)子序列進(jìn)行分析和研究,重點(diǎn)研究啟動(dòng)子序列的識(shí)別問(wèn)題.論文取得的主要研究成果如下:1.該文應(yīng)用變輸入長(zhǎng)度和滑動(dòng)空位方法建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大腸桿菌啟動(dòng)子識(shí)別模型,根據(jù)大腸桿菌基因分子生物學(xué)有關(guān)理論與統(tǒng)計(jì)事實(shí),對(duì)啟動(dòng)子序列組件進(jìn)行研究和分析.研究發(fā)現(xiàn),除兩個(gè)顯著保守序列特

2、征組件外,其它幾個(gè)非顯著序列組件包含的特征信息對(duì)大腸桿菌啟動(dòng)子的識(shí)別也有一定的影響.2.該文提出基于數(shù)據(jù)優(yōu)化的大腸桿菌啟動(dòng)子識(shí)別方法,并基于該方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了大腸桿菌啟動(dòng)子識(shí)別模型(Data Optimization &Neural Network Model,DONN).DONN模型選取在-10區(qū)比對(duì)過(guò)的大腸桿菌啟動(dòng)子序列和相應(yīng)長(zhǎng)度的編碼區(qū)序列為正負(fù)樣本,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行訓(xùn)練之前,通過(guò)權(quán)值矩陣模型(WMM)優(yōu)化訓(xùn)練集樣本,

3、將處理過(guò)的數(shù)據(jù)集作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本.研究結(jié)果表明,采用數(shù)據(jù)優(yōu)化法建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器具有較高的敏感度和綜合辨識(shí)精度.3.該文將支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)方法用于大腸桿菌啟動(dòng)子的識(shí)別中,從數(shù)據(jù)庫(kù)中選取一定長(zhǎng)度的正樣本序列和負(fù)樣本序列,按3:l的比例分成訓(xùn)練集和測(cè)試集,建立了基于支持向量機(jī)的分類器.實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果表明,基于支持向量機(jī)的識(shí)別方法優(yōu)于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型,表明其在生物信息學(xué)中有良好的應(yīng)