论文摘要
N4-甲基胞嘧啶（N4-methylcytosine,4mC）是一种重要的表观遗传修饰,在DNA的修复、表达和复制中发挥重要作用。准确鉴定4mC位点有助于深入研究其生物学功能和机制,由于4mC位点的实验鉴定即耗时又昂贵,特别是考虑到基因序列的快速积累,迫切需要补充有效的计算方法。因此,提供一个快速、准确的4mC位点在线预测平台十分必要。目前,还未见对构建必要的预测模型所需的不同特征的机器学习（machine learning,ML）方法进行全面的分析和评估。我们构建多组特征集,并且采用5种ML方法 （如随机森林,支持向量机,集成学习等）,提出一种称为"DNA4mcEL"的预测方法。在随机10折交叉验证测试下与现有的预测器相比,DNA4mcEL预测C. elegans、D. melanogaster、A. thaliana、E. coli、G. subterraneus、G. pickeringii 6个物种的精度均有提高。基于本方法的预测器DNA4mcEL在这项任务中显著优于现有的预测器。我们希望通过这个综合调查和建立更准确模型的策略,可以作为激发N4-甲基胞嘧啶预测计算方法未来发展的有用指南,加快新N4-甲基胞嘧啶的发现。DNA4mcEL的独立版本可以从https://github.com/kukuky00/DNA4mcEL.git免费获得。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 龚浩,樊永显
关键词: 甲基胞嘧啶,机器学习,集成学习,甲基胞嘧啶机器学习
来源: 中国生物化学与分子生物学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,医药卫生科技
专业: 生物学
单位: 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院人工智能研究室
基金: 国家自然科学基金项目(No.61762026,No.61462018),广西自然科学基金(No.2017GXNSFAA198278),桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(No.2018YJCX47),广西可信软件重点实验室(No.kx201403),广西高校计算机图像与图形智能处理重点实验室(No.GIIP201502)资助~~
分类号: Q811.4
DOI: 10.13865/j.cnki.cjbmb.2019.06.09
页码: 633-647
总页数: 15
文件大小: 606K
下载量: 42
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