基于支持向量机(SVMs)的人类核心启动子的识别

本文采用基于支持向量机(SVM s)的方法预测了4类含有核心启动子元件的启动子和含有CCAAT-box的启动子。4类核心启动子元件分别是DPE,BRE,TATA-box和Inr。特征提取采用基于位点权重矩阵(PWM s)的程序Promoter C lassifier进行。本文预测结果的敏感度,确定度,以及相关系数均高于三种启动子预测方法(PromoterInspec-tor(PI),Promoter 2.0 Pred iction(PP)和Neural Network Promoter Pred iction(NNPP),使敏感度和确定度同时高于0.84,其中TATA-box预测结果可使敏感度和确定度同时高于0.95。     

基于支持向量机(SVMs)的核心启动子识别方法

本文介绍了TATA-box和GC-box等4类常见的核心启动子元件,并提出了结合位点权重矩阵的基于支持向量机的核心启动子识别方法。正确识别核心启动子的一个决定因素是找到一个最优的判别函数使得测试样本尽可能被正确分类,本文从测试样本的线性分类和非线性分类两个方面阐述了分类过程。核函数的选择是基于SVM的核心启动子识别的关键问题之一。核函数的形式及其参数的确定决定了分类器的复杂程度。实际应用时,可根据需要构建适当的核。