【摘 要】
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DNaseⅠ超敏感位点(DHSs)为动物和植物细胞中染色质的状态提供了重要信息,准确地识别DHSs是一种有效的发现启动子、增强子、抑制子和边界元件等调控因子的富集区域的方法。这
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DNaseⅠ超敏感位点(DHSs)为动物和植物细胞中染色质的状态提供了重要信息,准确地识别DHSs是一种有效的发现启动子、增强子、抑制子和边界元件等调控因子的富集区域的方法。这些具有功能的顺式作用元件控制着生物体基因表达的强度和特异性,会对人类疾病等相关的研究产生重大的影响。识别DHSs将有助于科学家们更好的探索DNA的转录调控机制,提高我们对染色质开放性区域的认识,加深人们对人类疾病,基因的进化以及衰老等方面的认知。得益于高通量测序技术的发展,一些新的生物技术被应用于检测DHSs,但它们不仅需要耗费大量的时间与精力实现完整的测序,而且花费较大,这将阻碍后续实验的进展。因此有必要开发识别此类位点快速、有效的计算方法。基于DNA序列信息和机器学习模型,本文提出了一种基于逻辑回归的预测DHSs的方法,称为i DHS-LR。该方法从包含双核苷酸空间自相关、K元核苷酸组成、三核苷酸理化性质TPCP的特征集合中筛选出最优特征子集,然后使用机器学习建立预测模型,经过交叉验证得到ROC曲线下面积(AUC)达到了0.915,精确度(Acc)为88.79%。结果表明该方法优于其他现存方法。
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