基于知识编码的剪切位点预测
mrna剪切原理
mrna剪切原理mRNA剪切原理mRNA剪切是指在基因转录过程中，获得的原始mRNA分子根据特定规则进行修饰和剪切，生成成熟的mRNA分子的过程。
mRNA剪切是真核生物中基因表达的关键调控过程之一，它能够增加基因表达的多样性，提供更多的蛋白质编码信息。
在真核生物中，基因的DNA序列包含非编码区（intron）和编码区（exon），在基因转录成mRNA的过程中，包含非编码区和编码区的前体mRNA（pre-mRNA）被合成。
而这些非编码区并不会编码蛋白质，因此需要通过剪切过程将其去除，保留下编码区，形成成熟的mRNA 分子。
mRNA剪切的过程是通过一个复杂的剪切体系进行的，其中包括剪切酶（spliceosome）和辅助蛋白质。
剪切酶是由多个snRNP（small nuclear ribonucleoprotein）粒子和蛋白质组成的复合物，它们能够识别和结合到pre-mRNA的剪切位点上。
剪切位点通常由两个序列组成，即供体位点（donor site）和受体位点（acceptor site）。
供体位点一般是一个GU二核苷酸序列，而受体位点则是一个肘位点（branch site）和一个AG二核苷酸序列。
在剪切过程中，剪切酶首先识别并结合到pre-mRNA的供体位点和受体位点上，形成一个剪切酶-剪切位点复合体。
然后，剪切酶通过催化剪切反应，将供体位点和受体位点之间的非编码区剪切掉。
剪切反应的过程中，肘位点上的腺苷酸会攻击供体位点上的磷酸二酯键，将非编码区与编码区分离。
剪切完成后，剪切酶将编码区连接起来，形成成熟的mRNA分子。
mRNA剪切的机制非常复杂，其调控过程涉及到多种剪切因子和剪切调控元件的参与。
剪切因子可以通过结合到pre-mRNA上的剪切位点，调控剪切的发生。
而剪切调控元件则是一些特定序列或结构，它们可以增强或抑制剪切的发生。
通过不同的剪切因子和剪切调控元件的组合，可以实现多样性的剪切模式，从而产生多种不同的mRNA异构体。
【小工具】ACMG评级指南
【⼩⼯具】ACMG评级指南简介2015年，美国权威机构——美国医学遗传学与基因组学学会（ACMG）编写和发布了《ACMG 遗传变异分类标准与指南》。
该指南将变异位点的致病、良性证据列为具体的28条评判标准。
⾸先将证据按类型分类（如⼈群数据、计算预测数据、功能数据等），并将证据的⽀持度分为⼏类（⽀持，中等，强，⾮常强以及独⽴）；然后使⽤“标准组合”的形式来评估致病性。
不同组合将产⽣五个类别的致病性分类：致病，可能致病，临床意义不明，可能良性，良性。
该指南是多学科专家基于⼤量临床案例和丰富经验建⽴的，主要⽤处在于⼤体思路指导，具体案例还需具体分析,新的证据出现时，其评级可上下调整。
变异的命名HGVS命名为标准命名，临床报告应该包含参考序列以确保该变异在DNA⽔平上的明确命名，并提供编码和蛋⽩质命名法来协助功能注释(如“g”为基因组序列，“c”为编码DNA序列，“p”为蛋⽩质，“m”为线粒体)。
编码命名应该使⽤翻译起始密码⼦ATG中的“A”作为位置编号1来描述。
基因组坐标应根据标准基因组版本(如hg19)或覆盖整个基因(包括5'和3'⾮翻译区以及启动⼦)的基因组参考序列来界定。
当描述编码变异时，应该在报告中使⽤和提供每个基因的⼀个参考转录本。
该转录本应该是最长的已知转录本或者是最具临床相关性的转录本。
展开剩余95%ACMG⽀持HGVS命名规则之外的三种特殊例外:►除了当今HGVS推荐的“*”和“Ter”，“X”仍然被认为⽤于报告⽆义变异;►建议根据指定变异选择的参考转录本对外显⼦进⾏编号;►通常因为临床解释直接评估致病性，所以推荐使⽤术语“致病性”⽽不是“影响功能”。
数据库的使⽤基因组数据库收录不断被发现的变异，当我们需要对某⼀变异分类并报告，可在已有的数据库中找到有价值的信息。
⼈群数据库适⽤于获取某变异在⼤规模⼈群中发⽣频率的相关信息。
需要注意的是，⼈群数据库中的信息不仅来源于健康个体，也包含致病性的变异。
TCGA可变剪切预测数据库
TCGA可变剪切预测数据库可变剪切(Alternative splicing,AS)是基因转录时，通过组合不同的外显子，形成不同转录本的过程，在生命的信息传递过程中发挥着重要的作用，维持蛋白质多样性的主要机制。
在不同组织或者发育的不同阶段，会产生特定的剪切异构体。
有研究报道，可变剪切的变化与癌症等多种疾病相关，所以研究可变剪切就显得尤为重要。
那今天小编就给大家介绍一个用于可变剪接查询的数据库：TCGA Spliceseq（/TCGASpliceSeq/）。
看名字，就知道是基于TCGA的数据来分析可变剪接的数据库。
利用该数据库，我们可以很方便查看我们感兴趣的基因在TCGA数据库里面是否存在可变剪切。
PS: 这个数据库也是很多利用TCGA数据库发表可变剪切文章用到的数据库。
在使用该数据库前，我们先了解2个小知识。
可变剪接被分为7种模式，分别为：外显子跳跃（ES），内含子保留（RI），可变启动子（AP），可变终止子（AT），可变供体位点（AD），可变受体位点（AA）和互斥外显子（ME）。
在此引入一个概念Percent Spliced In（PSI），指剪切百分比，是可以量化可变剪切的指标，可以形容一种可变剪接的方式发生的概率。
如下图，外显子跳跃(exon2 - exon4)的PSI为0.8，表示该样本中这个基因外显子跳跃发生概率为80％。
在该数据库，我们可以查看单个基因在肿瘤中发生可变剪接的方式，也可以看单一肿瘤中所有发生可变剪接的基因的PSI情况。
好啦，下面我们来介绍一下这个网站怎么使用吧。
1.Single Gene点击菜单栏的Single Gene链接，在下图内输入想要查看的基因后，点击搜索。
或者直接在主页面的搜索框内输入基因名称，点击Go。
这里我们输入基因TP53，结果将显示在不同肿瘤当中发生的可变剪接方式，相关的剪接类型和基因信息PSI等信息。
想查看某基因在单一肿瘤中的可变剪接情况时，可以在搜索基因时直接选定肿瘤类型，当然，我们也可以在结果页面通过筛选来更进一步的精确查看。
信息论方法预测信号肽-论文
第二章几种公认的预测方法２．１，３准确性权重矩阵方法对于蛋白质信号肽剪切位点是成功的，至今仍然是众多科研人员对新方法时候成功的进行检验的一个标准，在Ｄｒ．ｖｏｎＨｅｉｊｉｎ．Ｇ１９８６年的这篇文章中，该方法对于自建数据库中的已知剪切位点蛋白质的检验准确性可以达到：真核生物６１％、革兰氏阳性菌８１％和革兰氏阴性菌６９％；对于位置剪切位点的蛋白质的预测准确性可以达到７５％．８０％。
２－２序列编码方法伍川Ⅱｅｎｃｅ＿ｅｎｃｏｄｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ）１９１２．２．１方法信号肽的长度对于不同蛋白质有所不同，最短的线号肽可能是８个氨基酸（ｔ＝８），最长的可能是９０个氨基酸（厶＝９０），大部分的信号肽长度分布在１８—２５个氨基酸之间。
假定一个信号肽和他的剪切位点可以被一个虚拟的、标示为【一厶，＋厶】的序列来说明，其中厶是信号部分的氨基酸残基数目，厶是蛋白质成熟部分的数目，信号台的剪切位点必定存在于这段被称为“基准窗口”的序列片断中标定位一１和＋ｌ的两个残基之间。
首先【９］作者选定厶＝６、上２＝２，那么【９】作者有一个基准窗口【一６，＋２１（这个算法可以很容易的推广到其他的厶、岛值）。
一个卜６，＋２】序列片断可以表示成为：足６噩５足４足３足２足ｌ段ｌ心这里的Ｒ代表新生蛋白质序列ｉ位置的氨基酸残基。
在（一１，＋１）之间的位置时分泌过程中的剪切位点，在此之前的位置上的残基组成了信号部分。
图２－１：信号肽及其剪切位点示意图第五章结果与讨论５．１信号肽特征不同物种的信号肽，在其长度上时有区别的。
对于真核生物来说，信号肽的平均长度是２３．４（氨基酸个数）；革兰式阴性菌是２５．９，而革兰式阳性菌则相对更长，其平均长度达到了３２．７。
各个物种信号肽长度的具体分布见图５．１。
ｌｅｎｇｔｈｏｆｓｉｇｎａｌ口ｅｐ啦ｄｅ圈５－ｌ：信号肽长度分布对于信号肽来说，剪切位点附近的氨基酸服从下面的（一３，一１）规则【ｌＯ】：一ｌ位置的残基必须是小氨基酸，比如，Ａｌａ，Ｓｅｒ，Ｇｌｙ，Ｃｙｓ，Ｔｈｒ或是Ｇｉｎ，一３位鼍的残基一定不是芳香族氨基酸（Ｐｈｅ，Ｈｉｓ，Ｔｙｒ，Ｔｒｐ），带电荷的氨基酸（Ａｓｐ，Ｏｌｕ，Ｌｙｓ，Ａｒｇ），或是大且极性的氨基酸（Ａｒｍ，Ｇｉｎ）。
如何找到选择性剪接位点位置
如何找到选择性剪接位点位置？2014-05-10 15:42:17 来源：浏览次数：92 网友评论 0 条[如何找到选择性剪接位点位置？] 举例说明如下。
一个mRNA片段在基因库的登录号为BG334944。
首先，登录/Entrez/，在NCBI的Entrez界面找到这个EST的核苷酸序列。
在页面上部的对话框中键入登录号BG3 [ncbi 选择性剪切剪切位点外显子基因组序列蛋白质]举例说明如下。
一个mRNA片段在基因库的登录号为BG334944。
首先，登录http://www. /Entrez/，在NCBI的Entrez界面找到这个EST的核苷酸序列。
在页面上部的对话框中键入登录号BG334944，下拉菜单中选择Nucleotide，点击Go。
结果页面显示有关登录号BG334944的条目。
为了在FASTA格式(一种生物学信息程序的常用格式)找到这个序列，在这个页面上把下拉菜单变成FASTA后点击Text，产生一个包含FASTA格式的序列的新页面，然后将序列拷贝下来。
为了确定这段序列在基因组中的位置，使用UCSC的BLAT工具。
登录http://genome.ucs /，将你的网页浏览器指到UCSC基因组浏览器的主页开始搜索。
在页面一侧的蓝色框里，从Organism下拉菜单中选择human，然后点击Blat。
然后将从上面Entrez得到的FASTA格式的序列粘贴到BLAT搜索页面的大的文本框上。
把Freeze下拉菜单变成Dec. 2001，将Query Type下拉菜单变成DNA，然后点击Submit。
服务器将很快找出搜索结果：唯一与之匹配的是一段长为636bp的片段，位于9号染色体上，为正链。
为了得到更加详细的资料，在页面上条目的左边点击details链接，得到一个长的页面，界面包含三个部分：mRNA序列(上部)，基因组序列(中部)以及和基因组序列相对应的mRNA 序列对齐比较。
在序列对齐比较(alignment)图中，和cDNA及基因组序列匹配的碱基是用暗绿色的大写字母标记的。
NCBI简介
第1页：问题1：如何找到一个感兴趣的基因并确定其结构？编者：人类基因组计划将于2003年完成，人类基因组数据库成为人类的巨大财富。
它对所有公众开放，每个人都有权免费使用这些强大的资源，从而成为生物医学研究者必不可少的工具。
但是，面对日益增长的浩瀚的数据海洋，怎样有效地利用它而不至于迷失其中，是一个严峻的问题。
据wellcome Trust去年的一项调查，使用序列数据库的研究人员中，只有一半的人能够完全熟悉基因组数据库提供的服务。
针对这种情况，今年9月份，Nature genetics特别出了一本“人类基因组用户指南”，以提问的形式详细讲解了人类基因组数据库的结构和使用方法，带领我们一步步深入其中，获取有用的信息。
它是我们开启人类基因组数据宝库的一把金钥匙。
我们将节选一些内容介绍给读者，希望对大家有所帮助。
读者也可以上Nature杂志网站（）看原文，这本用户指南的电子版是免费的。
问题1：如何找到一个感兴趣的基因并确定其结构？一旦基因在图谱上被定位，又如何方便地检测到同一区域的其它基因？可借此问题介绍3个主要的基因组浏览器。
将利用所有3个站点对基因ADAM2进行检测，使读者能对每个站点提供的信息之间的细微的区别有一个正确的认识。
1.国立生物技术信息中心(NCBI)图谱浏览器(Map Viewer)可以通过NCBI主页进入NCBI的人类图谱浏览器，网址为/。
点击右栏标有“Human map viewer”的超级链接即可进入图谱浏览器的主页。
页面上端的符号标明此为Build 29，或NCBI人类基因组的第29次数据装配。
Build 29是以2002年4月5日的序列数据为基础而建立的。
在它之前的基因组装配称为Build 28，以2001年12月24日的序列数据为基础而建立。
想要寻找图谱上的任何信息，比如基因符号、基因库的登录号、标记物名称或疾病名称，只需在“Search for”窗口输入相应的术语名，然后点击“Find”即可。
基因剪切位点剪切给体donor-东南大学生物电子学国家重点试验室
识别编码区域的另一种方法是分析各种 密码子出现的频率
例如，亮氨酸、丙氨酸、色氨酸分别有 6个、4个和1个密码子 将一个随机均匀分布的DNA序列翻译成氨基酸 序列，则在氨基酸序列中上述3种氨基酸出现的 比例应该为6:4:1 但是在真实的氨基酸序列中，上述比例并不 正确
这说明DNA的编码区域并非随机
（1）选择所有长度大于50bp并介于保守
的剪切接受位点和给体位点之间的ORF， 作为候选的外显子；
预选
（2）对于候选的外显子计算其6目编码度
量值，并从大到小将它们排列起来；
减小搜索范围
（3）对照蛋白质序列数据库进行搜索，寻
找相似体。
搜索，筛选
８、基因识别程序介绍
表5.7 基因识别程序及访问地址 （HP—主页；ES—E-mail服务器；WS—web服务器；CL—客户/服务器协议； EX—有可执行代码；SC—有源代码）
这三种阅读顺序称为阅读框（reading frames）
一个开放阅读框（ORF,open reading
frame）是一个没有终止编码的密码子序 列。
原核基因识别任务的重点是识别开放阅读
框，或者说识别长的编码区域。
基于基因密码子特性的识别方法
辨别编码区域与非编码区域的一种方法
是检查终止密码子的出现频率
其中，c(xyz)是密码子xyz的计数。 这样的模型可以检测无结束编码的区域，因为 对应于三个结束编码TAA、TAG和TGA的 p(ATA)、p(GTA)和p(ATG)自动为0。
(3) 组合模型
将上述模型扩展，使之可以
识别具有多个外显子的基因。 改进后的模型见下图
７、基于剪切比对的基因识别方法
p1 f a1b1c1 f a1b2c2 ... f anbncn
剪切位点的特征
剪切位点的特征
剪切位点是内含子与外显子的边界，是内含子从最初的转录产物中移除，并将外显子拼接成新的序列的过程中的关键位点。
通常，剪切位点位于内含子上游或下游部分，即这些位点存在于内含子的5和3'末端。
前者称为5剪切位点或供体位点，后者称为3剪切位点或受体
位点。
最为常见的是，剪切是从5端的二核苷酸GU开始，至3'末端的AG 结束。
这些保守序列是至关重要的，因为改变保守的核苷酸会导致剪切的抑制。
另外，还有一个重要的剪切位点称为分枝剪切位点（branchpoint），其位于内含子3'端上游18至40碱基处任意位置。
分枝点总是包含一个腺嘌呤，但不保守。
其中一个典型的序列是YNYYRAY，其中Y表示嘧啶，N表示任一核苷酸，R表示任一嘌呤，A表示腺嘌呤。
请注意，剪切位点的特征可能会因生物种类和基因的不同而有所差异。
如需了解更多关于剪切位点的特征的信息，建议查阅基因相关书籍或咨询相关专家。
转录剪切位点
学习后具有正确处理和区分才能。然后，用模型 对测试集中的实例进展“功能〞与“非功能〞的 判断，根据判断结果计算模识别的准确性。
一个功能单元，或者是生物分子序列上一个较 短的片段。 • 功能位点又称为功能序列〔functional sequence〕、序列形式〔motif〕、信号〔signal〕 等。 • 核酸序列中的功能位点包括转录因子结合位点、 转录剪切位点、翻译起始位点等。 • 在蛋白质序列分析中，常使用序列形式这个名 词，蛋白质的序列形式往往与蛋白质构造域或 者作用部位有关。
基于滑动窗口的点矩阵方法可以明显地降低点 阵图的噪声，并且明确无误的指示出了两条序 列间具有显著相似性的区域。
(a)
(b)
〔a〕对人类〔Homo sapiens〕与黑猩猩〔Pongo pygmaeus〕的β球蛋白基 因序列进展比较的完好点阵图。〔b〕利用滑动窗口对以上的两种球蛋白基 因序列进展比较的点阵图，其中窗口大小为10个核苷酸，相似度阈值为8。
• 存放这些信息的DNA片段称为功能位点 • 如启动子〔Promoter〕、基因终止序列
〔Terminator sequence〕、剪切位点〔Splice site〕等。
一个根本的DNA序列分析方案
发现重复元素 数据库搜索 分析功能位点 序列组成统计分析
综合分析
• 功能序列分析的准确性来自于对“功能序列〞和 “非功能序列〞的区分才能。
s(2,3,4,5)=t(1,2,3,4)
3. 半全部分比较
人类基因组中选择性剪接位点的预测及序列特征分析的开题报告
人类基因组中选择性剪接位点的预测及序列特征分
析的开题报告
一、选题背景
随着基因组学技术的发展和生物信息学的应用，越来越多的基因组
序列被测序和注释。
选择性剪接是一种常见的RNA后转录修饰过程，对
于多种生物体细胞的生长发育以及疾病的发生等方面起着重要的调控作用。
因此，选择性剪接位点的预测和序列特征分析是基因组学和生物信
息学的热点之一。
二、研究目的
本研究旨在开发一种基于机器学习算法的选择性剪接位点预测模型，同时对不同类型的选择性剪接位点的序列特征进行分析，深入了解其生
物学功能和调控机制。
三、研究内容
（1）收集和整合不同物种的RNA测序数据及其相应的剪接注释信息。
（2）采用多种特征筛选和选择性剪接事件的分类算法，建立选择性剪接位点预测模型，并通过交叉验证和测试数据集对模型进行验证和优化。
（3）在预测模型的基础上，对不同类型的选择性剪接位点的序列特征进行分析，包括剪接区域的保守性、二级结构、启动子元件和转录因
子结合位点等。
（4）对模型预测出的结果进行生物学功能验证，例如通过RT-PCR、Western Blot等方法验证预测的选择性剪接事件是否存在，以及对选择性剪接变异所涉及的基因和代谢通路等进行深入探讨。
四、研究意义
选择性剪接位点的预测和序列特征分析对于深入理解基因调控机制、揭示相关疾病的发生发展和预测基因功能具有重要的意义。
本研究将为
预测选择性剪接位点提供一种可靠的预测模型，并深入探究选择性剪接
事件背后的生物学机理，为基因组学和生物信息学的发展提供新的思路
和方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ｋｎ ｗ ｌ ｄ ｅ－ ｓ ｄ Ｅｎ ｏ ｉ ｇ Ａｐ ｉ ｄ ｔ ｌ ｅ－ ｔ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ｏ ｅ ｇ — Ｂａ ｅ ｃ ｄ ｎ ｐｌ ｏ Ｓｐ ｉ — ｅ Ｒｅ ｏ ｎ ｔｏ ｅ ｃ Ｓｉ
Ｈ ＵＡＮ Ｇ ｉｙ ｎ ，ＬＩ丁 Ｊｎ ａ ０ 缎 ，Ｃ － Ｎ ｉ Ｉ ￣ Ｋａ
（ｅａｔ ｎ ｆ ｈ ｗｓ ｙＴｏｇｉ ｉｅｓｙ Ｓａｇ ａ ２ ０ ９ ， ｈｎ ） Ｄ ｐｒ ｍｅｔ ￣ｔｔ ， ｎ ｊＵｎ ｒｉ ，ｈｎｈ ｉ ０ ０ ２ Ｃ ｉａ ＯＣ ｉｒ ｖ ｔ
Ａｂ ｔａ ｔ ｎ ｂｏ ｏ ｉ ｌ ｔ ｔ ｔ ｓ ｔ ｅｅ ｃ ｄ ｎ ｆ ａ ｅ ｒｎ ｃ ｏ ｉ ｅ ｓ ａ ｌ ｍｉ ｄ ｔ ｕ ｙ ｅ ． ｓ ｒ ｃ ：Ｉ ｉ ｌ ｃ ａ ｉ ｉ ，ｈ ｎ ｏ ｉ ｇ ｏ ｓｓｏ ｕ ｌ ｔ ｓｉ ｕ ｕ ｌ ｌ ｔ ｏｆ ｒｔ ｐ ｓｉ ｇａ ｓ ｓ ｃ ｂ ｅ ｄ ｓ ｙ ｉ ｅ ｏ ｅ
ｐ ｅ ｉｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ， ｃ ｔｅ ｔ ｎ ｈ ｓ ｂ ｅ ａｄ ｔ ｈ ｒ ｖ ｍｅ ｔｏ ｈ ｒｏ ｍａ ｃ ｆｔ ｅ ａ ｏ ｒ ｄ ｃｉ ｃ ｕ ａ ｙ ｍｕ ｈ ａ ｔ ｎ ｉ ａ ｅ ｎ ｐ ｉ ｏ ｔ ｅ ｉ ｏ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｆ ｅｐ ｆ ｒ ｎ ｅｏ ｈ ｌ — ｔ ｅ ｇ ｒｔ ｍｓ ａ ｏ ｔ ，ａ ｄ ｌ ｔ ｔｅ ｔ ｎ ｔ ｏ ｖｎ ｈ ｕ ｄ ｅ ｔ ｌ ｓｕ ， ａ ｌ ｉ ｈ ｄ ｐ ｅ ｎ ｉ ｌ ａ ｔｎ ｉ ｏ ｓ ｌ ｉ ｇ ｔ ｅ ｆ ｎ ａ ｎ ａ ｄ ｔｅ ｏ ｍ ｉ ｅ ｎ ｍｅｙ，ｎ ｃｅ ｔ ｅ ｅ ｃ ｄ ｎ ｕ ｌｏ ｉ ｎ ｏ ｉｇ．Ｉ ｄ ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｒ ｄ ｃｏ ｓ ｃ ｎ ｔ ｕ ｔ ｄ ｔ ｒ ｉｔ ｔ ｅ ｔ ｕ ｄ ｆ ｌ ｐ ｉ ｉ ｒ ｈｇ ｅ ｕ ａ ｙ ｔｓ ｈ ｓ ａ ｅ ，ａ ｐ ｅ ｉｔ ｒ ｉ ｏ ｓ ｒ ｃ ｅ ｏ ｐ ｅ ｃ ｈ ｒ ｅ ａ ａｓ ｓ ｌ ｅ ｓｔ ｆ ｉｈ ｒ ｅ ｋ ｒ ｏ ｅ ｄ ｎ ｅ ｃ ｓ ｅ ｏ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｐ ｒ ｅ ｔ ｒｍａ ｈ ｎ ． ｅｒ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ａ ｃ ｒ ｃ ｏ ｈ ｒ ｄ ｃ ｉｎ ｏ ｒ ｅ ｄ ｎ ｒ ａ ｅ ｎ ｓ ｐ ｏ ｔｖ ｃｏ ｃ ｉｅ Ｔｈ ｅ ｌ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ｆ ｒ ｔ ｅ ｐ ｅ ｉ ｏ ｆｔ ｏ ｏ ｓ ｓ ｓ ｔ ｕ ｓ ｅ ｎ ｓ ｕ ｏ ｓ ｅ ｒ ６． ％ ，９ ． ％ ｒ ｓ ｅ ｔ ｅｙ， ｄ ｔ ｅａ ｃ ｒ ｃ ｒｐ ｅ ｉｔ ｎ ｏ ｒ ｅａ ｃ ｐ ｏ ｉ ａ ｄ ｐ ｅ ｄ －ｉ ｓａ ｅ９ ３ ｔ ｓ ｔ ３ １ ｅｐ ｃｉ ｌ ａ ｃｕ ａ ｙｆ ｒｄｃｉ ｆ ｕ ｃｅ ｔｒ ｖ ｎ ｈ ｏ ｏ ｔ ｓｔ ｓａ ｄ ｐ ｅ ｄ － ｉ ｅ ９ ． ｉ ｓ ｕ ｏ ｓ ｅ ａ ４ ０％ ，９ ． ％ ｒ ｐ ｃｉ ｅｙ ｅ ｎ ｔ ｒ ｓ ３ １ ｅ ｅｔ ｌ． ｓ ｖ Ｋｅ ｒ ｓ ｇ ｎ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｕ ｐ ｒ ｅ ｔ ｒ ｍａ ｈ ｎ ；ｓ ｌ ｅ ｓ ｅｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ；ｅ ｃ ｄ ｎ ｐ ｒ ａ ｈ ｙ ｗｏ ｄ ： ｅ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ；ｓ ｐ ｉ ｏ ｔｖ ｃｏ ｃ ｉ ｅ ｓ ｐ ｉ － ｉ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｎ ｏ ｉｇ ａ ｐ ｏ ｃ ｃ ｔ ｉ
Ｎｏ ｖ．２ ０ ０７
基 于知识 编 码 的剪切位 点 学 化学系， 上海 ２ ０９ ） ０ ０ ２
摘要： 在现有生物统计 中， 对脱氧核糖核酸 中碱基的编码表达 主要限于腺 嘌呤 ， 鸟嘌呤 ， 胞嘧啶和胸腺 嘧啶 ４种． 但
这种编码方式的变量太少 ， 同时没有考虑碱基在 脱氧核糖核酸中的位置信息 ， 剪切位点预测 中， 在 准确率 不会 超过
ｃｎ ｏ ｇ ｅｓｑ ｅ ｃ ｊｃｎ ｅｓｌｅｓ ｅ ａｅ ｉ ｏ ｓｒａｉ ．ｎｏｄｒｔ ｒｖ ｅ ｅ ｔ ｈ ｕ ｈｔ ｅｕｎ ｅ ａ ａｅ ｔ ｏｔ ｉ ｉ ｈ ｖ ｈｇ ｃｎｅｖ ｔ ｎ Ｉ ｒｅ ｉ ｏ ｅ ｈ ｔ ｈ ｓ ｄ ｔ ｈ ｐｃ ｔ ｓ ａ ｈ ｏ ｏ ｍｐ ｔ
ａ ｅ ｉｅ（ ， ｔｓ ｅ（ ） ｇ ａ ｉｅ（ ｄｎｎ Ａ）ｃ ｏｉ Ｃ ， ｕ ｎｎ Ｇ）ａ ｄｔｙ ｎ Ｔ）ｆｒ Ａ． ｗｏｉ ｕ ｓ ｋ ｈ ｉｌ ｉ ｌ ｙ ｎ ｎ ｈ ｍｉｅ（ ｏ ＤＮ Ｔ ｓｅ ｅｔｅｂｏ ｇｃ ｓ ｍａ ｏ ａ
ｓａ ｉｔ ｓ ｉ ｅ ｆ ｃ ｔ ｕ ｈ ｅ ｃ ｄ ｎ ｅ ｎ ｅｅ ｓｔ ｈ ｔｔ ｉ ｓ ｃ ｍｐ ｒｅ ｔｗｉ ｓ ｃ ｎ ｏ ｉｇ ｗｈ ｎ ｏ ｅ ｒ ｆ ｒ ｏ ｔ ｅＤＮＡ ｅ ｕ ｎ ｅ ． ｅｉ ａ ｈ ｕ ｅ ｈ ｓ ｑ ｅ ｃ Ｏｎ ｔ ｔｔ ｅｎ ｍｂ ｒ ｓ ｓｈ ｏ ｙ ｅ ｓ Ｏ ｍａｌ ｔ ｅｏ ｈ ｒｉ ｔ ａ ｈ ｎ ｏ ｉ ｇ ｏ ｈ ａ ｕ ｌ ｔ ｅｉ ａｗａ ｓｔ ｅｓ ｍｅｎ ｔｅ ｆｔ ｐ ｓ ｉ ｔ Ｏ ｓ ｌ；ｈ ｔ ｅ ｈ ｔｔ ｅ ｅ ｃ ｄ ｎ ｆｔ ｅｓ ｍｅ ｎ ｃｅ ｉ ｌ ｙ ａ ｏ ｍａ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｓ ｈ ｗｈ ｒ ｈ ｕ ｌ ｔ ｅ ｉ．Ｉ ｐ ｉｅ ｓ ｅ ｒ ｄ ｃ ｉｎ，ｏ ｘ ｍｐ ｅ ｔ ｅ ａ ｃ ｒ ｃ ｓ ｌｗｅ ｈ ｎ ｎ ｎ ｔ ｅ 。 ｅ ｅｔ ｅｎ ｃ ｏ ｉ ｅ ｄ ｓ ｎ ｓ ｌ ｉ ｓ ｐ ｅ ｉｔ ｃ ｔ ｏ ｆ ｒ ｅ ａ ｌ ， ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ｉ ｏ ｒｔ ａ ｉ ｅ ｙ ｐ ｒ
维普资讯
第３ 第１ ５卷 １期 ２０ ０ ７年 １ １月
同 济 大 学 学 报（ 然 科 学 版） 自
Ｊ１ Ａ Ｆ Ｏ 瓜Ｎ ＬＯ ＧＩ ＮＩ Ｒ ＩＹ Ｎ 瓜Ａ ，ＣＥ Ｃ ） Ｊ Ｕ Ⅵ１ＳＴ （ Ａ ＩＳ ＩＮ Ｅ
Ｖ０ ． ５Ｎ０ １ 】３ ． １
９ ％． ０ 据此采用基于知识 的编码方式 ， 即真剪切位点与假剪切位 点的统计差表 ， 结合 支持 向量 机方法 ， 大大提 高了
剪切位点识别的准确率 ， 并进一步采用碱基 的统计特征的多变量编码方式使真给体位点和假给体位点 的预报率分
别达到 ９ ． ％和 ９ ． ％， ６４ ３０ 真受体位点和假受体位点 的预报率分别达到 ９ ． ％和 ９ ． ％． ４４ ３０ 关键词 ： 因识别 ； 基 支持向量机 ； 剪切位点识别 ；编码 方法