【摘 要】
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自动、准确地识别DNA甲基化修饰位点对于研究基因的调控、转录和表达机理,有针对性地开发癌症靶向治疗药物有重要意义.然而,基于核酸频率统计特征和物化属性伪核酸成分统计特
【机 构】
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江苏科技大学计算机学院,江苏科技大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572242,61373062);江苏省自然科学基金资助项目(BK20141403,BK20130472);江苏省科技支撑项目(BE2014692)
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自动、准确地识别DNA甲基化修饰位点对于研究基因的调控、转录和表达机理,有针对性地开发癌症靶向治疗药物有重要意义.然而,基于核酸频率统计特征和物化属性伪核酸成分统计特征并不能很好地反应DNA甲基化位点的模式信息,所构建的DNA甲基化位点预测器精度也不高.因此,文中提出从3个不同的视角抽取DNA序列上的核酸频次统计信息、位置统计信息和空间结构属性信息,并将其融合为一种新的统计特征向量,然后在相同的基础数据集上采用SVM分类器和严格的Jackknife测试方法进行实验验证.结果表明:该方法构建的预测器较当前最
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