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基于一种图方法识别转录因子结合位点

作　者: 赵凤会
导　师: 马志强
学　校: 东北师范大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 生物信息学转录因子结合位点图方法似然比检验信息含量
分类号: Q75
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 49次
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内容摘要

生物信息学自上世纪90年代人类基因组计划全面开展以来,已成为21世纪自然科学的重要前沿领域之一。随着越来越多的模式生物测序完成,开始进入后基因组时代。其中转录调控是后基因组时代的一个重要研究课题。大量研究表明,基因的表达是相互影响相互制约的。研究这种复杂的相互关系已经成为科研工作者们一个重要的研究领域。其中,转录因子结合位点是位于基因上游区域控制基因转录的一段DNA序列。转录因子结合位点的识别对构建转录调控网络具有不可替代的作用,能够高质量的预测转录因子结合位点已经成为无法回避、亟待解决的研究课题。目前,已经有大量的方法用于识别转录因子结合位点,大致可分为基于保守模体和比较基因组学两种方法。本文使用一种基于图的方法识别转录因子结合位点。大量的研究发现一般在转录因子结合位点中都存在一段高度保守的长度为3-5bp的短序列,我们称之为核。本文根据这一特性,首先在一组共调控基因上游区域搜索共同存在的高度保守的核;然后,根据用户的要求向两边扩展得到转录因子结合位点序列。本文使用啤酒酵母基因组数据进行实验。实验结果表明,该方法能在现有的实验条件下得到比较好的结果。并与3个经典的算法进行比较,在3个性能统计参数上都有明显优势。结果显示,本文的方法是有效的。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
引言  8-9
第一章绪论  9-13
  1.1 生物信息学  9-10
  1.2 课题背景  10
  1.3 国内外研究现状  10-11
  1.4 本文主要研究工作  11-12
  1.5 本章小结  12-13
第二章转录因子结合位点识别方法简介  13-19
  2.1 引言  13
  2.2 基于共调控基因启动子序列的方法  13-17
    2.2.1 基于单词的方法  13-14
    2.2.2 概率算法  14-16
    2.2.3 机器学习算法  16
    2.2.4 其他算法  16-17
    2.2.5 集成方法  17
  2.3 基于系统发生足迹的方法  17-18
  2.4 基于共调控基因的启动子序列和系统发生足迹的方法  18
  2.5 本章小结  18-19
第三章背景知识简介  19-22
  3.1 位置频率矩阵  19-20
  3.2 似然比检验  20-21
  3.3 马尔科夫模型  21
  3.4 信息含量  21
  3.5 本章小结  21-22
第四章基于图的方法识别TFBS  22-27
  4.1 引言  22
  4.2 寻找核  22-24
    4.2.1 建图  22-23
    4.2.2 搜索子图  23-24
  4.3 似然比检验  24-25
  4.4 合并  25
  4.5 扩展模式  25-26
  4.6 排序  26
  4.7 本章小结  26-27
第五章算法实现和结果分析  27-36
  5.1 引言  27
  5.2 算法实现  27-31
    5.2.1 实验数据  27-31
    5.2.2 实验环境  31
  5.3 对比实验  31
  5.4 性能参数  31
  5.5 结果分析  31-35
    5.5.1 实验结果  31-34
    5.5.2 结果对比  34-35
  5.6 本章小结  35-36
总结  36-37
参考文献  37-40
致谢  40-41
在学期间公开发表论文及著作情况  41

基于一种图方法识别转录因子结合位点

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