论文摘要
转录终止是基因表达的重要调节步骤,而转录的结束由终止子决定。如果基因中没有终止子,则转录不能停止,从而导致基因表达异常。检测细菌中的终止子不仅可以确定细菌生物中的操纵子结构,还可以改善基因组的注释。因此,准确识别转录终止子对于转录调控的研究来说是非常重要的。虽然生物化学实验方法可以清楚准确地识别终止子序列,但是非常耗时且昂贵。为提高效率,人们已提出一些计算方法。这些方法主要分为两类:(1)使用核酸组成信息来描述终止子。(2)将发夹结构特征以及下游的T富含区域作为特征用于描述终止子。由于这些方法不能反映终止子的统计特征,所以本文提出了基于序列信息,用机器学习的方法来识别细菌终止子。本文基于低冗余性基准数据集构建了用于识别细菌转录终止子的“iTerm-PseKNC”模型和“DeepTerm”模型。(1)“iTerm-PseKNC”是基于支持向量机(SVM)开发的终止子预测模型,该模型使用二项分布特征筛选技术得到伪K-元组核苷酸组成(PseKNC)的最佳特征子集,利用五重交叉检验来测试模型的预测性能,结果显示,该模型的预测精度达到了95%的准确率。(2)“DeepTerm”是一个基于卷积神经网络的终止子预测模型。该模型使用One-Hot编码作为输入特征,五重交叉验证测试结果显示“DeepTerm”能够获得99.40%的准确度。为了进一步评估“iTerm-PseKNC”模型和“DeepTerm”模型的泛化能力,本文构建了两个独立测试集,分别是经实验验证了的大肠杆菌和枯草芽孢杆菌Rho非依赖终止子序列。结果表明“iTerm-PseKNC”模型和“DeepTerm”模型都可以识别大肠杆菌独立测试集中的所有终止子序列,在枯草芽孢杆菌独立测试集上的测试精度分别为87.5%和99.24%。本文基于“iTerm-PseKNC”模型建立了的服务网站http://lin-group.cn/server/iTerm-PseKNC/,实验人员不需要做复杂的计算,可以直接使用该网站很轻松的预测序列是否为终止子。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 冯朝琴
导师: 林昊
关键词: 细菌终止子,伪核苷酸组分,支持向量机,卷积神经网络
来源: 电子科技大学
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 生物学,自动化技术
单位: 电子科技大学
分类号: Q78;TP18
总页数: 64
文件大小: 2356K
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