發(fā)布時(shí)間：2020-11-18 08:42

　　 轉(zhuǎn)錄終止是基因表達(dá)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(dá)異常。檢測細(xì)菌中的終止子不僅可以確定細(xì)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(shí)別轉(zhuǎn)錄終止子對(duì)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(shí)驗(yàn)方法可以清楚準(zhǔn)確地識(shí)別終止子序列,但是非常耗時(shí)且昂貴。為提高效率,人們已提出一些計(jì)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(jì)特征,所以本文提出了基于序列信息,用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來識(shí)別細(xì)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(shí)別細(xì)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(jī)(SVM)開發(fā)的終止子預(yù)測模型,該模型使用二項(xiàng)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(yàn)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(dá)到了95%的準(zhǔn)確率。(2)“DeepTerm”是一個(gè)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(yàn)證測試結(jié)果顯示“DeepTerm”能夠獲得99.40%的準(zhǔn)確度。為了進(jìn)一步評(píng)估“iTerm-PseKNC”模型和“DeepTerm”模型的泛化能力,本文構(gòu)建了兩個(gè)獨(dú)立測試集,分別是經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)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(shí)別大腸桿菌獨(dú)立測試集中的所有終止子序列,在枯草芽孢桿菌獨(dú)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(shí)驗(yàn)人員不需要做復(fù)雜的計(jì)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(jí)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(xì)菌終止子簡介在細(xì)菌中，當(dāng) RNA 聚合酶與啟動(dòng)子結(jié)合時(shí)，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(huì)停止，從而導(dǎo)致基因表達(dá)異常，因此，終止子是極其重要的 DNA 調(diào)節(jié)元件。在細(xì)菌中主要有兩類終止子：Rho 獨(dú)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(duì)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(shí)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(shí)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(duì)（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(duì)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(jì)算得到 。圖 2-1 提取核苷酸序列二聯(lián)體堿基對(duì)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(dòng)、左右傾斜、旋轉(zhuǎn)扭曲，對(duì)應(yīng)的堿基對(duì)空間位置如圖 2-2 所示。對(duì)應(yīng)的堿基對(duì)結(jié)構(gòu)屬性值[39]還需要通過以下公式（2-7）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)變換，其中 符號(hào)表示在 A、T、C、G 的 16 種不同組合中取對(duì)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(duì)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(huì)給計(jì)算機(jī)造成很大的計(jì)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(duì)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(huì)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(duì)其他數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。為解決這一問題，式是當(dāng)特征向量維度很大時(shí)，對(duì)特征進(jìn)行篩選，留下正相關(guān)特征，冗余的特征，從而減輕計(jì)算機(jī)的計(jì)算壓力，減少訓(xùn)練時(shí)間，并且還性能，提高模型的偏差容差[39]。
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