利用多样性增量位置得分函数预测人类5'非翻译区剪接位点

摘要

5’非翻译区中的剪接位点两侧不存在由编码区到非编码区的状态转换,所以通常的识别剪接位点的算法在非翻译区的性能不太理想.本文把多样性增量的位置得分函数应用到5’非翻译区剪接位点的识别中.对于供体端,正负集样本数之比为1∶17,识别敏感性为66.91%,阳性预报值为68.54%,总精度为96.45%,ROC曲线下面积为97.23%;对于受体端,正负集样本数之比为1:24,识别敏感性为77.19%,阳性预报值为29.37%,总精度为91.78%,ROC曲线下面积为93.91%.这一结果要好于已有相似算法.