基于卷积神经网络的细菌转录终止子预测 |
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引用本文: | 金冬,张萌,贾藏芝.基于卷积神经网络的细菌转录终止子预测[J].生物信息学,2022,20(3):182-188. |
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作者姓名: | 金冬 张萌 贾藏芝 |
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作者单位: | 大连海事大学 理学院,辽宁 大连 116026 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(No.62071079). |
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摘 要: | 在遗传学中,终止子是位于poly(A)位点下游、长度在数百碱基以内、包含多个回文序列、具有终止转录功能的DNA结构域,其主要作用是使转录终止。在原核生物基因组中有两类转录终止子,即Rho-dependent因子和Rho-independent因子。在本项研究中,提出了一种新的预测模型(TermCNN)来快速准确地识别细菌转录终止子。该模型将具有代表性的6-mer特征子集(2 537个特征)和电子—离子相互作用伪电位(EIIP)作为输入向量,利用卷积神经网络(CNN)构建预测模型。五折交叉验证和独立测试的结果表明该模型优于最新的预测模型iTerm-PseKNC。值得注意的是,该模型在跨物种试验中具有明显的优势。它可以高度精确地预测大肠杆菌(E. coli)和枯草芽孢杆菌(B. subtilis)的转录终止子。
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关 键 词: | 转录终止子 深度学习 特征选择 卷积神经网络 |
收稿时间: | 2021/4/27 0:00:00 |
修稿时间: | 2021/7/1 0:00:00 |
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