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位置权重矩阵文献资料
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一种用于模体预测的改进吉布斯采样算法
当前有许多用于预测模体的算法,但没有一种算法能有效地应用在所有场合.依据位置权重矩阵的模体模型,提出一种改进的吉布斯采样算法来识别模体.该算法有效地克服了吉布斯采样算法的局部收敛性,并且可以直观地控制预测模体的保守度.同时引入了模体库的概念,并通过分析模体库数据,提高了模体预测的灵活性和准确率.设计了仿真数据,并选择了已被生物实验验证过的模体数据,证实本算法的可行性和有效性.与当前常用的基于吉布斯采样改进的算法比较,本算法有效地提高了模体预测的准确性、灵活性和稳定性.
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不同GC含量的背景序列集在顺式调控模块预测模型中的比较研究
在人类基因组上正确识别转录调控信号仍然是分子生物学界面临的重要挑战,目前计算的手段仍然是寻找转录调控元件的主要方法.然而这些方法普遍存在假阳性率过高的问题,而降低假阳性率的方法之一就是参数的优化选择.这些预测算法都普遍需要一个背景序列集作为训练集合中的阴性集合,我们假设背景序列集合的选择对预测算法的预测能力会产生重要影响,然而目前很少有人研究背景序列的选择问题.本文就组织特异的转录调控元件预测模型的背景序列集的选择问题进行了探讨.我们的研究结果表明,根据该组织特异的转录因子结合位点序列的GC含量选择的背景序列集,可以改进预测模型的预测能力.
