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时间:2019-02-28
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1、重庆大学硕士学位论文核酸定量结构功能预测姓名:赵巍申请学位级别:硕士专业:生物学指导教师:梁桂兆20091202重庆大学硕十学位论文中文摘要摘要随着人类基因组计划的完成,生物学研究己进入了后基因组时代,研究重点正从积累数据向解释数据转变。面对急剧膨胀的基因组序列数据,传统的生物学方法已很难满足需要。目前,生物信息学方法已成为核酸结构功能研究的重要手段。本文通过一种新的途径,即以广义碱基性质得分(SGBP)结合自交叉协方差(ACC),线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)建模,进行了DNA色谱保留指数、人类rnjI斟A、脊椎动物启动子和人类蛋白质
2、编码基因预测或识别,采用自检验、交互验证、外部验证等方法验证模型的预测能力。SvM建模所得结果如下。①DNA色谱保留预测:留一法得到的Q2钾可达到O.851,MSE为O.1123。②miRNA预测:交互验证J下确率(Acc)可达到77.29%。外部验证Acc可达到75.12%。灵敏度(Sn)和特异度(Sp)分别为70.51%和82.6l%,马修斯相关系数(MCC)为0.5160。③启动子预测:交互验证Acc可达到85.12%。外部验证Acc可达到86.55%。Sn和Sp分别可以达到91.65%和81.47%,MCC为O.7336。④人类的蛋白质编码基
3、因预测:交互验证Acc可达96.18%,外部验证Acc可达97.58%,Sn和Sp分别为97.28%和97.64%,MCC为O.9141。SVM建模结果均不同程度相当或者优于LDA建模所得结果。研究表明,SGBP.ACC组合方法能够较好表征核酸序列特征,其含信息量大且易操作,SGBP.ACC.SVM在核酸定量结构功能预测领域具有较好的前景。关键词:广义碱基性质得分(SGBP),支持向量机(SVM),线性判别分析(LDA)重庆人学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTWitllmecompletionoftheh啪angenomeproject,biol
4、ogicalresearChh弱emeredmepost-genomeem.ResearchfocusisbeiI培movedfbmaccu】[Ilulationofda:tai11t0expl锄.ationofda:ta.11lebiologicmemodstmrdlytaucl(1ethewholeproblemwitlltlleexplosionofgeIloIIlicsequences.Atpresent,bioiIlf.omaticsh嬲becomeanimport趾tmethodforquantitatiVepredictionofstr
5、IJcturesand如nctionsofnucleicacids.111tllis、Ⅳork,、№deVelopedanew印pmachbycombimnganewfeaturer印resentationiIⅣolVillgscoresofgeneralizedbasepropertiescombined谢thautocmssc0V撕ance(ACC),lineardis碰millaJlta11mysis(LDA)andsupponvectormacllines(SVM)topredictchromato铲aphicre白entiontimeofD
6、NA,a11dtoidenti矽humaIlmiRNAs,Vertebratepromoters,h啪觚exons.TheresultswereValidatedbyselfvalidation,cross—vaJidationandextemalvalidationmethods.ResultsbysVMmodelingareausfollows.①DNAchromato伊印mcretentionpredictionValidatedbyLOOCV:TlleresultsshoWedtherearethehi曲estQzcvofO.85l锄dlo、
7、VestMSEis0.1123.②miRNAprediction:ThememodSGBP-ACC—SVMgivesallaccuracy(Acc)of77.29%byacrossvalidatioll,锄Accof75.12%byextemalValidation,asensitiV时(Sn)of70.51%锄daspecific时(Sp)of82.61%.Andnlemamlewscorrelationcoemcient(MCC)isO.5l60.③promoterprediction:theAccfbmaCrossvali出【tionis85.
8、12%,theAcc,Sn,SpandMCC五∞mtestsetsare86.55%,91.65%,81.4
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