基于二阶Z变换的转录因子结合位点识别方法研究

摘要

本文采用二阶Z变换对转录因子结合位点序列进行建模。在建模的过程中充分考虑了DNA序列中各位点碱基之间的依赖性，对以往所采用的经典模型进行了一定的改进。在建模过程中采用二阶Z变换来表示各个碱基之间的依赖性。此方法先把多条具有相同长度的转录因子结合位点序列转化为一个24维的向量模型，同时把待识别的各条序列也转化为相应的24维向量，然后计算待识别序列对应的向量与模型向量之间在各个分量上的角度，从而得到一个24维的角度向量。最后利用训练集训练BP人工神经网络，对真正的转录因子结合位点进行识别。对大肠杆菌的四类转录因子结合位点数据进行实验得到的结果表明，此方法可以有效地提高转录因子结合位点识别的准确性和特异性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章引 言

1.1生物信息学

1.2基因的转录调控

1.3转录因子结合位点的识别

1.4研究现状

第二章转录因子结合位点识别方法简介

2.1概述

2.2寻找己知的转录因子结合位点

2.3发现未知的转录因子结合位点

第三章常用的生物分子数据库

3.1概述

3.2 GenBank数据库

3.3转录调控区域数据库TRRD

3.4转录因子数据库TRANSFAC

第四章Z曲线与BP神经网络

4.1 Z曲线

4.2 BP神经网络

第五章算法与实现

5.1算法流程

5.2算法的实现

第六章实验与结果

6.1实验数据

6.2实验方法和结果

6.3与其他算法的比较

结 论

参考文献

后 记