分子生物学

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翻译样例: 基于剪接信号和调节元件序列特征的剪接位点预测方法
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结合剪接相关的剪接信号和调节元件的序列特征信息,发展高效的剪接位点预测方法,是真核生物基因预测中一个新课题.运用熵密度分布(EDP)距离方法、权重数组法(WAM)、κ检验等算法建立了剪接位点相关的剪接信号的统计模型,同时基于无监督自学习的基序检测方法建立了调节元件的统计模型,在此基础上设计了基于多层次支持向量机(SVM)的剪接位点预测新算法,实现了真核基因剪接位点的从头(ab initio)预测.对人类基因组剪接位点数据的大规模测试结果表明,本研究提出的方法能够有效地预测人类基因组中的剪接位点,预测水平不仅全面高于传统的基于剪接信号的预测方法GeneSplicer,而且在总体预测精度上达到并大部分超过基于调节元件信号的预测方法SpliceScan.对于低GC含量的基因序列,本文方法的预测精度明显地高于其他两种方法.本文所述的工作和SpliceScan方法表明,调节元件的序列特征信息确实有助于提高剪接位点预测的水平.本文在综合运用熵密度分布距离、权重数组、κ检验等算法,建立基于剪接信号的数学模型的同时,进一步发展无监督自学习的基序检测方法,建立结合调节元件序列特征信息的统计模型,设计多层次SVM的机器学习技术,发展了新的剪接位点预测方法.新方法的预测水平不仅全面高于传统的基于剪接信号的预测方法GeneSplicer,也在总体上达到并大部分超过基于调节元件的预测方法SpliceScan.测试结果表明,本文的方法能够有效地预测人类基因组中的剪接位点。

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