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。     

大肠杆菌与酵母菌基因特定序列信息参量的研究

提出核酸序列的矩阵表示形式,按位点定义了有生物学意义的信息参数M1（1）、M2（l）和M3(l）。着重研究了不同表达水平的大肠杆菌（Escherichia coli,E.coli）的SD序列（Shine-Dalgrno region,SD）以及大肠杆菌（E.coli）和酵母菌（Yeast）基因起始、终止密码子邻近区域核酸序列的碱基关联性与保守性。并求出相应矩阵的本征值,给出了信息参量与基因表达水平的关系。发现信息参量体现了原核生物和真核生物释放起始区域的显著差异,而且真核生物碱基起始区域的单碱基保守性程度及碱基关联性程度要比原核生物强。