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基于特征挖掘与融合的剪接位点识别
  • ISSN号:1671-4512
  • 期刊名称:《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:Q756[生物学—分子生物学]
  • 作者机构:[1]华中科技大学生命科学与技术学院,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(90203011,30370354).
中文摘要:

在基于保守序列这一信号特征识别剪接位点的基础上.挖掘了可用于剪接位点识别的其他多个特征(包括剪接位点上、下游序列的碱基组成。剪接位点信号和上、下游序列的碱基组成随位点邻近序列C+G含量的变化等统计特征),建立了描述这些特征的模型。设计了能有效融合这些特征对剪接位点进行识别的对数线性模型,开发了剪接位点识别程序SpliceKey.测试结果表明:SpliceKey识别剪接位点的精度不仅较WAM方法有显著的提高,而且也优于国际上最新发布的剪接位点识别软件DGSplice.SpliceKey已提供网络服务:http://infosci.hust.edu.cn/SpliceKey/.

英文摘要:

Besides the feature of the conservative signal sequences around splice sites, other features for identifying splice sites were exploited, including the relationship between the conservative signals and the CA-G content of sequences around splice sites, the compositional features of the up and down stream sequences of splice sites and their dependence on the C+G content of sequences around splice sites. Further, different models are constructed to describe these features, and a logitlinear model is created to integrate them. Eventually, a new program SpliceKey for the prediction of splice sites is developed. Testing results demonstrate that the prediction accuracy of SpliceKey is not only significantly higher than that of WAM, but also better than that of DGSplice, a recently released splice site prediction program. SpliceKey is available at http://infosci.hust. edu. cn/SpliceKey/.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编:丁烈云
  • 地址:武汉珞喻路1037号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话:027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4512
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:21013