基于遺傳算法和位置特異性得分矩陣的動態(tài)轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)識別方法.pdf

1、目前，生物信息學(xué)已經(jīng)步入了后基因組時代，對基因非編碼區(qū)的研究已經(jīng)成為后基因組時代生物信息學(xué)研究的熱點(diǎn)問題之一，其中一個主要研究方向就是對轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)的研究。轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)是一種重要的轉(zhuǎn)錄調(diào)控元件，是基因組中具有調(diào)控功能的DNA序列片段。對轉(zhuǎn)錄調(diào)控元件進(jìn)行識別與預(yù)測，將有助于探尋基因表達(dá)調(diào)控的規(guī)律，促進(jìn)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的研究。隨著研究的深入和計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，計算識別的方法已逐漸成為傳統(tǒng)實(shí)驗預(yù)測方法的有力輔助工具。準(zhǔn)確的預(yù)測、識別算法有

2、助于人們識別不同轉(zhuǎn)錄因子的目標(biāo)基因，進(jìn)而研究轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)在上游調(diào)控區(qū)中的位置對轉(zhuǎn)錄調(diào)控的影響，為生物實(shí)驗提供較準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，促進(jìn)實(shí)驗研究。目前，已經(jīng)開發(fā)出許多識別和預(yù)測轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)的算法和軟件，如MetInspector、MEME、AlignACE、Gibbs Sampler等。 本文探求一種結(jié)合兩種識別方法的轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)預(yù)測方法，即將遺傳算法和位置特異性得分矩陣結(jié)合在一起，并兼顧這兩種方法的長處，提出了一種動態(tài)識別轉(zhuǎn)

3、錄因子結(jié)合位點(diǎn)的方法——基于遺傳算法和位置特異性得分矩陣的動態(tài)轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)識別方法。遺傳算法是模擬自然界生物進(jìn)化過程的計算模型，作為一種全局優(yōu)化搜索算法，遺傳算法以其簡單通用，魯棒性強(qiáng)，應(yīng)用范圍廣等特點(diǎn)，日益受到重視。而位置特異性得分矩陣方法具有參數(shù)少，計算過程簡單，能夠抵抗背景噪聲和減少預(yù)測結(jié)果冗余等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)越來越多地被應(yīng)用于轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)識別問題。本文將兩者結(jié)合在一起，先通過基本遺傳算法進(jìn)行部分轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)識別，然后構(gòu)建