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关于真核基因受体位点识别问题的研究

张勇  
【摘要】:摘 要 真核基因受体位点识别问题是生物信息学中的重要问题之一。本文基于 智能信息处理技术对受体位点识别问题进行了尝试性的研究,取得的主要研 究成果如下: (1)本文建立了真核基因受体位点数据库,对真假受体位点数据各坐标 位置的碱基含量进行了统计,计算了各坐标位置与数据真实结果的相关系数。 论文对统计结果进行了分析,结果表明在 AG 碱基上游存在着一段对受体位点 识别有重要作用的保守序列,可以帮助识别受体位点。 (2)本文提出了基于 LVQ 网络的受体位点识别模型,该模型的输入是基 于 4 维编码方式的受体位点序列,序列长度为 50 碱基,每位碱基由 4 个神经 元编码,因此模型的输入层为 200 个神经元,竞争层神经元取 25 个,输出层 神经元设计为 2 个,分别对应真实和虚假受体位点。实验研究显示,此模型 对测试集中正负样本的识别率分别达到 70%和 85%以上。作为一种方法,LVQ 模型对真核基因受体位点识别具有参考价值。 (3)真核基因受体位点识别作为基因识别中的重要环节,一直受到研究 人员的关注,研究结果显示受体位点的识别与分支位点有关,然而目前无人 将其作为专门的问题予以深入研究。本文从受体位点识别出发,选取了不同 的受体位点序列长度,以 BP 网络为识别工具,对分支位点在受体位点识别中 的作用做了深入研究和分析,实验结果表明,受体位点序列的特征信息集中 在分支位点一侧,因此分支位点在受体位点识别中具有重要作用。最后,本 文在相同情况下对 BP 网络和 LVQ 网络的识别性能做了比较,实验表明在受体 位点识别问题上,BP 网络的识别效果优于 LVQ 网络。 (4)本文提出了一种基于受体位点 Motif 序列的受体位点算法,首先提 取学习组数据 Motif 序列组成受体位点 Motif 数据库,然后提取训练组数据 Motif 序列与 Motif 数据库数据进行匹配,得到相应的分值,分别取训练组中 正样本的最小分值和负样本最大分值作为判别依据。实验研究结果表明,此 方法对测试组中的正样本识别率达到 85%以上,负样本的识别率达到 90%以上。 本文部分研究成果发表于《生物物理学报》、《Proceedings of 2004 World Congress on Intelligent Control and Automation》和《第 22 届中国控制 会议论文集》。


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