發(fā)布時間：2020-11-18 08:42

　　 轉(zhuǎn)錄終止是基因表達的重要調(diào)節(jié)步驟,而轉(zhuǎn)錄的結(jié)束由終止子決定。如果基因中沒有終止子,則轉(zhuǎn)錄不能停止,從而導(dǎo)致基因表達異常。檢測細菌中的終止子不僅可以確定細菌生物中的操縱子結(jié)構(gòu),還可以改善基因組的注釋。因此,準(zhǔn)確識別轉(zhuǎn)錄終止子對于轉(zhuǎn)錄調(diào)控的研究來說是非常重要的。雖然生物化學(xué)實驗方法可以清楚準(zhǔn)確地識別終止子序列,但是非常耗時且昂貴。為提高效率,人們已提出一些計算方法。這些方法主要分為兩類:(1)使用核酸組成信息來描述終止子。(2)將發(fā)夾結(jié)構(gòu)特征以及下游的T富含區(qū)域作為特征用于描述終止子。由于這些方法不能反映終止子的統(tǒng)計特征,所以本文提出了基于序列信息,用機器學(xué)習(xí)的方法來識別細菌終止子。本文基于低冗余性基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集構(gòu)建了用于識別細菌轉(zhuǎn)錄終止子的“iTerm-PseKNC”模型和“DeepTerm”模型。(1)“iTerm-PseKNC”是基于支持向量機(SVM)開發(fā)的終止子預(yù)測模型,該模型使用二項分布特征篩選技術(shù)得到偽K-元組核苷酸組成(PseKNC)的最佳特征子集,利用五重交叉檢驗來測試模型的預(yù)測性能,結(jié)果顯示,該模型的預(yù)測精度達到了95%的準(zhǔn)確率。(2)“DeepTerm”是一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的終止子預(yù)測模型。該模型使用One-Hot編碼作為輸入特征,五重交叉驗證測試結(jié)果顯示“DeepTerm”能夠獲得99.40%的準(zhǔn)確度。為了進一步評估“iTerm-PseKNC”模型和“DeepTerm”模型的泛化能力,本文構(gòu)建了兩個獨立測試集,分別是經(jīng)實驗驗證了的大腸桿菌和枯草芽孢桿菌Rho非依賴終止子序列。結(jié)果表明“iTerm-PseKNC”模型和“DeepTerm”模型都可以識別大腸桿菌獨立測試集中的所有終止子序列,在枯草芽孢桿菌獨立測試集上的測試精度分別為87.5%和99.24%。本文基于“iTerm-PseKNC”模型建立了的服務(wù)網(wǎng)站http://lin-group.cn/server/iTerm-PseKNC/,實驗人員不需要做復(fù)雜的計算,可以直接使用該網(wǎng)站很輕松的預(yù)測序列是否為終止子。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：Q78;TP18
【部分圖文】：

第一章 緒論第一章 緒論1.1 細菌終止子簡介在細菌中，當(dāng) RNA 聚合酶與啟動子結(jié)合時，從 DNA 到 RNA 的轉(zhuǎn)錄開始并持續(xù)直到 RNA 聚合酶遇到轉(zhuǎn)錄終止子。所有 RNA 聚合酶必須終止，解離并在終止子處釋放產(chǎn)物 RNA。所以如果基因中沒有終止子，則轉(zhuǎn)錄不會停止，從而導(dǎo)致基因表達異常，因此，終止子是極其重要的 DNA 調(diào)節(jié)元件。在細菌中主要有兩類終止子：Rho 獨立終止子（也稱為因子非依賴性或內(nèi)在終止子）和 Rho 依賴性終止子（也稱為因子依賴性終止子），如圖 1-1 所示。非 Rho依賴終止子由于包含對稱的 GC 子序列從而形成了莖環(huán)，而 Rho 依賴性終止子不包含莖環(huán)。前者僅需要 DNA 模板和 RNA 聚合酶即可實現(xiàn)轉(zhuǎn)錄終止功能，但后者還需要其他元素如 Rho 蛋白來實現(xiàn)功能。

圖2-1（a）表示的是長度為 L 的 DNA/RNA 序列最臨近的二聯(lián)體堿基對（n=2）之間反映出來的序列結(jié)構(gòu)相關(guān)因子的第一層關(guān)系，同理，圖 2-1（b）和圖 2-1（c）分別表示的是第二臨近和第三臨近堿基對之間反映出來的序列結(jié)構(gòu)相關(guān)因子的第二層和第三層關(guān)系，以此類推可以計算得到 。圖 2-1 提取核苷酸序列二聯(lián)體堿基對長程信息相關(guān)示意圖在本文使用了六種 DNA 的結(jié)構(gòu)屬性，分別是上下、左右、前后、先后卷動、左右傾斜、旋轉(zhuǎn)扭曲，對應(yīng)的堿基對空間位置如圖 2-2 所示。對應(yīng)的堿基對結(jié)構(gòu)屬性值[39]還需要通過以下公式（2-7）進行標(biāo)準(zhǔn)變換，其中 符號表示在 A、T、C、G 的 16 種不同組合中取對應(yīng)數(shù)量的平均值，而 SD 表示相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。 ( ) = 0( 1) 0( 1) 0( 1) （2-7）

圖 2-2 堿基對空間位置關(guān)系征篩選公式（2-3）可知，特征向量的維數(shù)主要由 k 值決定，k 值越大，可序列信息。易知 4643= ， 410245= ， 4104857610= ，即隨著 k 值征向量維數(shù)呈指數(shù)增加，這不僅會給計算機造成很大的計算壓力，所謂的“高維災(zāi)難”。并且基于高維度特征向量表示的序列訓(xùn)練得可能不適用于其他的數(shù)據(jù)，對于其他相異性較大的樣本不能做出很模型過擬合的現(xiàn)象。但是如果 k 值過小，特征向量包含的序列信息全面的表征 DNA 序列，得到的模型會處于欠擬合狀態(tài)，即模型在訓(xùn)有良好的性能，便更不能對其他數(shù)據(jù)進行預(yù)測。為解決這一問題，式是當(dāng)特征向量維度很大時，對特征進行篩選，留下正相關(guān)特征，冗余的特征，從而減輕計算機的計算壓力，減少訓(xùn)練時間，并且還性能，提高模型的偏差容差[39]。
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本文編號：2888536