基于位点保守性参量和位置权重矩阵预测酵母转录因子结合位点

目的:改进转录因子结合位点的理论预测方法。方法:构建转录因子结合位点位置权重矩阵,以转录因子结合位点每一位置的碱基保守性指数Mi为参量,利用位置权重打分函数算法(PWMSA)对酵母五种转录因子结合位点进行预测。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5种转录因子结合位点的预测成功率均超过80%。结论:与已有的三种预测转录因子结合位点的软件进行比较,PWMSA算法明显优于其他三种算法,核苷酸水平上的关联系数和结合位点水平上的关联系数分别提高了0.25和0.22。     

基于碱基关联二联体位置权重矩阵预测酵母转录因子结合位点

基于已知的酵母转录因子结合位点数据资料,构建转录因子结合位点碱基关联二联体位置权重矩阵,整合碱基关联二联体位置权重矩阵和碱基保守性参量M2i,提出一种新的预测转录因子结合位点的方法(PWMSA).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9种转录因子结合位点的总体预测成功率超过81%,明显高于单碱基位置权重矩阵,同时与已有预测转录因子结合位点的软件进行比较,核苷酸水平上的关联系数和结合位点水平上的关联系数分别达到0.42和0.52,优于现有预测方法.     

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。     

基于离散增量结合支持向量机方法的凋亡蛋白亚细胞位置预测

根据凋亡蛋白的亚细胞位置主要决定于它的氨基酸序列这一观点,基于局部氨基酸序列的n肽组分和序列的亲疏水性分布信息,采用离散增量结合支持向量机(ID_SVM)算法,对六类细胞凋亡蛋白的亚细胞位置进行预测。结果表明,在Re-substitution检验和Jackknife检验下,ID_SVM算法的总体预测成功率分别达到了94.6%和84.2%;在5-fold检验和10-fold检验下,其总体预测成功率也都达到了83%以上。通过比较ID和ID_SVM两种方法的预测能力发现,结合了支持向量机的离散增量算法能够改进预测成功率,结果表明ID_SVM是预测凋亡蛋白亚细胞位置的一种很有效的方法。     

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。     

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。     

基于滑动窗口的原核转录起始位点计算定位方法

转录起始位点的计算定位是基因转录调控研究的重要内容,但现有方法的识别性能较低。文章作者在已有原核启动子识别算法的基础上,提出了一种基于滑动窗口的原核转录起始位点计算定位方法,通过在合理限定的定位范围内对序列进行滑动扫描,来预测转录起始位点的位置。首先根据窗口序列的交迭组分特征和启动子其它特征分别建立二次判别分类器,用其计算对应位置的似然得分,再利用转录起始位点与翻译起始位点的间隔经验分布信息对似然得分进行修正,最后依照似然得分的分布情况由阈值定位算法确定预测位置。对大肠杆菌真实序列数据的测试结果表明,该定位算法可实现对真实转录起始位点位置的有效预测,与已有算法相比,当敏感性指标同为0.85左右时,特异性指标可从0.20提高至0.65,从而使得定位准确率提高了约20个百分点。     

利用位点特异性打分矩阵对大肠杆菌启动子的预测

启动子是基因转录起始的一个关键性元件。本研究利用数据库中提供的大肠杆菌启动子数据,基于位点特异性打分矩阵(Position-specific scoring matrix,PSSM)算法建立了大肠杆菌启动子预测方法,并采用ROC曲线对预测结果进行评估。结果显示,本方法对大肠杆菌sigma24、sigma28、sigma32、sigma38、sigma54和sigma70启动子预测的准确度分别达到86%,96%,93%,96%,97%和74%。由于原核生物启动子序列的保守性,可将该方法推广至其他原核生物的启动子预测。     

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.     

单纯疱疹病毒Ⅱ型CTCF结合位点抑制启动子功能

为了找到CTCF在单纯疱疹病毒Ⅱ型(HSV-2)中的结合位点,并探讨其基因表达调控作用。对比HSV-1与HSV-2全基因组中CTCF结合序列区别;生物信息学分析HSV-2全基因组;Jaspar在线预测CTCF结合位点;依据CTCF结合的序列特点预测结合位置;PCR扩增预测位点并插入pGL3-promoter构建重组载体;重组载体转染人胚胎肾细胞(293T)双荧光检测验证预测位点转录调控效应。预测得到三个CTCF结合位点分别位于潜伏相关转录本(LAT)上游(CTUL)、下游(CTa’m)及内含子(CTRL)位置;扩增目的片段并构建重组载体,双酶切及测序验证成功;双荧光检测显示LAT内含子(pGL3-promoter-CTRL)及下游(pGL3-promoter-CTa’m)结合位点重组载体转染组与pGL3-promoter载体转染组相比,荧光强度明显减弱,差异有统计学意(P0.001),但与pGL3-basic组相比,并没有完全沉默荧光霉素的表达;上游结合位点重组载体(pGL3-promoter-CTUL)转染组与pGL3-promoter相比无明显差异(P0.05)。HSV-2LAT序列内含子及下游序列上存在CTCF结合位点,具有减弱基因启动子功能的效应,可能在HSV-2维持潜伏中发挥作用。