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人工智能-数据挖掘-转录调控序列数据挖掘研究与实现.pdf
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人工智能-数据挖掘-转录调控序列数据挖掘研究与实现.pdf
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转录调控序列数据挖掘研究与实现
第1章绪论
测等)等提供了指导。数据挖掘技术已成为生物信息学采用的主要数据分析技术。
1.1.3转录调控序列挖掘
在生物数据挖掘中,生物序列(主要包括核酸序列和蛋白质序列)是主要的
研究对象之一。生物序列数据挖掘的主要目的是识别序列中的功能元素、预测序
列功能、研究序列间的相互关系和相互作用等等IH01】【BHⅢ51。
我们知道,生物学的中心法则是遗传信息从DNA转录到砌蛆,再从RNA翻
译到蛋白质。如图1.1所示。
DNA
RNA
毋,1
蛋白质
图1.1生物学的中心法则
其中转录是DNA遗传信息表达的第一步。基因表达(gene
expression)是指贮存
在DNA序列中的遗传信息经过一系列步骤表现出其生物学功能的整个生物学过
程。这些过程一般包括基因转录、翻译和蛋白质的加工、组装等,产生有活性的
生物大分子。基因表达调控表现在不同的层次上,包括转录水平、转录后水平、
翻译水平、翻译后水平等层次上的调控。转录水平上的调控是重要且复杂的调控,
在转录水平上既可通过对所需基因转录起始位点的选择,产生不同的转录物,也
可通过多种机制调节基因表达水平,以保证生物体对环境的适应,通过顺式调控
元件和反式作用因子间严格而又灵活的相互作用以保证调控的有效性和多样性
[n07]
O
转录因子和顺式调控元件是两类重要的转录调控序列。当前转录因子预测算
法主要分为两类,一种是无监督的学习,通过序列比对来检验相似性,比如用
SW(_Smith
Waterman)算法【sw811、BLAST(Basic
Local
Alignment
Search野01)【AGM州
来查找和转录因子相似的序列。另外一类是有监督的学习,比如采用
HMMCH_idden
Markov
Model)[SKW04]建模等。但是这些算法大都只基于氨基酸组成
成分,没有考虑蛋白质结构、功能等信息,而转录因子的类别主要由域决定,所
以预测的准确度较低。
4
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programyp
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