利用序列保守模体和局部构象信息预测转录因子结合位点

转录因子结合位点的计算预测是研究基因转录调控的重要环节,但常用的位置特异得分矩阵方法预测特异性偏低.通过深入分析结合位点的生物特征,提出了一种综合利用序列保守模体和局部构象信息的结合位点预测方法,以极大相关得分矩阵作为保守模体的描述模型,并根据二苷参数模型计算位点序列的局部构象,将两类信息得分组合为多维特征向量,在二次判别分析的框架下进行训练和滑动预测.预测过程中还引入了位置信息量以优化似然得分和过滤备选结果.针对大肠杆菌CRP和Fis结合位点数据的留一法测试结果表明,描述模型的改进和多种信息的融合能有效地改善预测方法的性能,大幅度提高特异性.     

基于支持向量机的枯草杆菌启动子预测方法

启动子预测是研究基因转录调控的重要环节,但现有算法的预测正确率偏低．在深入分析启动子生物特征的基础上,提出了一种基于支持向量机的枯草杆菌启动子预测算法,在启动子序列的组成特征、信号特征和结构特征中选取9种典型特征作为预测的依据,对于信号特征,除了利用保守模式的一致序列,还考虑了间隔距离的分布信息．首先通过特征描述模型分别计算每种特征在启动子序列和非启动子序列中的得分,将特征得分组合成9维特征向量,再利用支持向量机在特征向量集上进行训练和判别．对实际数据集进行的刀切法测试验证了算法的有效性．对σ启动予的预测,平均正确率达到了90．7％;对几种其它σ因子启动子的预测,平均正确率也超过了80％．算法不但有广泛的适用性,还有良好的可扩展性,能够方便的容纳新特征,使识别性能不断提高．     

基于离散增量结合支持向量机方法的果蝇启动子预测

目的：改进真核生物启动子的理论预测方法。方法：基于启动子序列的信号特征和内容特征,构建6个标准离散源,计算每条序列相对于标准离散源的离散增量;构建信号特征的启动子位置权重矩阵,计算其对应位置的位置权重打分函数,将所得到的两类参数输入支持向量机对果蝇启动子进行预测。结果：利用self-consistency和cross-validation两种方法对此算法进行检验,均获得了较高的预测成功率,结果表明五种转录因子结合位点的预测成功率均超过91%。结论：结果显示结合了支持向量机的离散增量算法能够有效的提高预测成功率,是进行真核生物启动子预测的一种很有效的方法。     

人类polⅡ启动子的识别

依据基因启动子区和非启动子区碱基分布的特征,应用基于多样性增量的二次判别分析 (IDQD),对人类polⅡ启动子进行识别,识别精度达到90％以上的水平,优于其他已发表的 (包括SVM分类器等) 识别算法. 使用IDQD算法也能对转录起始位点 (TSS) 进行较准确的预测,10-fold交叉检验结果的敏感性和特异性分别为86％和91％. 这些结果表明IDQD是一个有效的分类器.     

猪精浆蛋白基因PSP-Ⅰ和PSP-Ⅱ启动子序列克隆及生物信息学分析

分别用PCR方法扩增了1.7kbp和1.6kbp的猪PSP-Ⅰ和PSP-Ⅱ基因的启动子,并进行TA克隆,测序鉴定,测序结果用DNAstar程序与Genebank中的相应序列进行对比分析,结果显示与已发表序列的同源性分别为99.8%和96.3%。利用生物信息学的方法对克隆的1.7kbp和1.6kbp的猪PSP-Ⅰ和PSP-Ⅱ基因的启动子区进行了预测分析。PSP-Ⅰ和PSP-Ⅱ基因序列对比(mVista)分析发现,启动子0→-1000bp的保守性较高,其中0→-200bp核心启动子部分的序列同源性达到了100%,而-1000bp上游序列的保守性则较低。启动子的位置预测(Promoter Scan)结果显示,转录起始点上游200bp的区域为两基因的核心启动子位置。启动子区转录因子结合位点预测(TFSEARCH)发现,转录起始位点上游的1000bp区域内含有大量的顺式调控元件,并且得到了一系列潜在的转录因子结合位点。     

基于变动窗口和移动序列的基因识别算法

采用信号处理技术来识别DNA碱基序列中的基因片段的方法,已经成为一种重要的基因识别途径,重新编码的DNA序列存在大量噪声信息,使得目前很多识别算法无法准确的识别外显子片段的起始位置。本研究通过对"固定长度滑动窗口-频谱曲线法"和"移动序列-信噪比法"的实现与改进,提出了一种基于变动窗口和移动序列的基因识别算法。首先,对已有基因识别算法进行编程实现;采用小波分析对识别结果进行消噪处理;探讨识别最优固定长度M的选择,提出基于变动窗口和移动序列的基因预测模型,并编程实现。最后使用该模型对已有基因序列进行识别,其识别准确度达到77.57%。     

基于遗传算法酵母核小体定位性质预测

在DNA序列上,定位模糊的特殊核小体与定位良好的普通核小体同时存在于染色体区域内,但由于二者的化学性质差异不明显,区分较为困难。本文针对实验核小体在真核基因转录起始位点周围的分布规律和保守性建立了一个核小体分布模型,并在前人所做的预测核小体位置的工作基础上,利用遗传算法寻找模型上不同性质核小体的分布中心,构建核小体定位性质判别准则,最终确定了转录起始位点上、下游定位良好和模糊核小体的位置。     

空间飞行水稻pi-hit-1基因启动子功能分析

pi-hit-1基因是本实验室通过空间诱变找到的一个水稻新基因。为了对pi-hit-1基因启动子结构和功能进行研究,首先使用植物启动子分析数据库(PlantProm DB-TSSP,TFSEARCH,PLACE及PlantCARE)对该基因转录调控区序列进行预测分析,结果显示该基因上游调控区存在多个顺式元件,主要集中在翻译起始位点前300bp的区域,转录起始位点位于翻译起始位点前100bp,在转录起始位点前132bp存在TATA box元件。凝胶电泳迁移率实验(EMSA)发现翻译起始位点上游约300bp存在转录因子特异结合位点,为该基因的核心启动子,这与预测结果一致。采用系统生物学的方法研究水稻新基因pi-hit-1启动子结构,发现了该基因的核心启动子元件,为研究空间环境如何影响基因的转录调控提供了重要依据。     

基于进化足迹法结合位置打分函数的转录因子结合位点预测

目的:预测转录因子结合位点。方法:本文从ABS数据库上下载了人类和啮齿类动物的直系同源的启动子序列,首先使用位置打分函数对这些启动子序列进行打分,找到候选的转录因子结合位点,并进一步利用进化足迹法对这些候选的转录因子结合位点进行筛选,只有结合位点同时出现在人类和啮齿类动物的启动子序列才认为是真正的结合位点。结果:在对人类和啮齿类动物进行转录因子结合位点预测时,与单独使用打分函数的结果相比,进化足迹法与打分函数结合的方法有效的提高了预测结果的性能,大幅度提供所得预测结果的特异性。结论:进化足迹法结合位置打分矩阵的方法能较为准确有效的预测转录因子结合位点。