【摘 要】
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序列分类方法被广泛应用于各种生物信息学问题,例如转录调控元件识别和蛋白结构预测。本研究设计了一个新的基于序列特征的分类方法,并将其用于RNA剪接调控元件的研究。该方
【机 构】
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北卡罗来纳大学教堂山分校药理学系,安徽大学计算机科学技术学院,安徽省立医院内分泌科
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序列分类方法被广泛应用于各种生物信息学问题,例如转录调控元件识别和蛋白结构预测。本研究设计了一个新的基于序列特征的分类方法,并将其用于RNA剪接调控元件的研究。该方法从已知剪接元件中抽取序列特征,构建一个打分算法,由此预测未知元件RNA剪接调控功能。作为应用实例,采用已知外显子剪接增强子和沉默子（ESE和ESS）八联体作为实验数据,对本方法和若干已知常用方法的预测结果进行比较,3类计算验证实验中的平均预测精度为93%,表现出良好预测精度,且其透明的预测结构可帮助进行生物解释。该研究提供了一种可用于分析生物
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