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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]安徽大学计算机科学技术学院,合肥230032 [2]美国北卡罗来纳大学教堂山分校药理学系,美国教堂山275997365
出 处:《计算机工程与应用》2012年第27期180-185,共6页Computer Engineering and Applications
基 金:安徽省自然科学基金(No.1208085QF120);安徽大学博士科研启动基金(No.33190013)
摘 要:在基因选择性剪接调控过程中,有各种剪接信号参与其中,如剪接位点、剪接调控元件等。如何识别这些剪接信号、研究其在基因组中的分布规律是一个有趣的问题。设计了一个基于序列特征的剪接信号打分算法,该算法可赋予每个信号一个分值,表示其信号强度。基于该打分算法所构建的分类器可用于预测识别新的剪接信号。应用该打分算法研究剪接位点和剪接调控元件在基因组中的分布,发现这两类信号具有互补特性。该研究提供了一种可用于分析生物序列数据的新方法,给出了一个从生物信息学角度来研究基因调控问题的新途径。There are various splicing signals involved in the gene alternative splicing regulatory process, for exam- ple splice sites and splicing regulatory elements and so on. How to identify these splicing signals and explore the sig- nals distribution rules throughout the genome is an interesting question. This paper presents a scoring algorithm based on sequential features and this method gives each signal a special score indicating its strength. The classifier constructed based on this scoring algorithm can be used to identify new splicing signals. Beside, the study on the splice sites and splicing regulatory elements distribution throughout genome using scoring system uncovers the two types of signals with complementary characteristics. This paper shows a new method for biology series' data analy- sis and presents a new way for the study of regulatory sequences that control gene expression.
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