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文檔簡介
1、蛋白質(zhì)是生物活動過程中不可缺少的物質(zhì),其中有一種蛋白質(zhì)是同基因結(jié)合在一起的,對基因的表達(dá)與調(diào)控起著決定性作用。想要對這些DNA蛋白進(jìn)行進(jìn)一步的分析,尋找和識別這些DNA蛋白的結(jié)合位點(diǎn)是不可或缺的一項(xiàng)重要工作,也是本研究的研究重點(diǎn)和研究難點(diǎn)之所在。近幾年的研究中,對DNA蛋白結(jié)合位點(diǎn)的識別主要采用的辦法是ChIP-Seq技術(shù),即將染色質(zhì)免疫共沉淀技術(shù)(Chromatin Immunoprecipitation,ChIP)與高通量測序技術(shù)這
2、兩種方法互相結(jié)合,高通量測序數(shù)據(jù)被稱為Seq數(shù)據(jù)。但是這種技術(shù)由于高耗能,檢驗(yàn)精度低,無法一次分離出全基因組內(nèi)的多種蛋白等多種無法克服的缺點(diǎn),使得DNase-Seq技術(shù)即基于DNase高通量測序信息的DNA蛋白結(jié)合位點(diǎn)的識別技術(shù)逐漸成為研究熱點(diǎn)。由于它的實(shí)驗(yàn)原理不具有特異性,所以DNase-Seq技術(shù)理論上幾乎可以克服ChIP-Seq技術(shù)的所有缺點(diǎn),成為促進(jìn)DNA蛋白結(jié)合位點(diǎn)研究的首選。在研究中,首先需要在DNA蛋白位點(diǎn)的開放區(qū)域內(nèi)獲取
3、實(shí)驗(yàn)所需數(shù)據(jù),在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取階段主要是以ChIP-Seq技術(shù)為基礎(chǔ),利用GEM軟件,得到某個DNA蛋白的一系列結(jié)合位點(diǎn)。之后提取這一系列結(jié)合位點(diǎn)的DNase高通測序信息,即 DNase-Seq數(shù)據(jù)。之后對上述數(shù)據(jù)分別進(jìn)行對齊、過濾、去除干擾信號的操作后就可形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行識別特征的提取,并且訓(xùn)練構(gòu)建基于DNase數(shù)據(jù)的識別算法。最后將基于DNase數(shù)據(jù)的算法與基于Seq數(shù)據(jù)的算法相結(jié)合,得到最終基于DNase高通測序信息
4、的識別模型。
本研究選用ROC曲線的方法,利用ROC曲線下面積的大小來判斷分類效果的好壞。主要分別對基于 DNase數(shù)據(jù)的預(yù)測模型、基于Seq數(shù)據(jù)的預(yù)測模型,并且還有基于DNase-Seq數(shù)據(jù)的預(yù)測模型進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果不僅表明僅單一的依靠DNase數(shù)據(jù)就可以使模型的分類效果良好,這是對DNase數(shù)據(jù)研究的一個突破。更表明了本研究提出的最終模型的分類效果非常有效,即將傳統(tǒng)的基于Seq數(shù)據(jù)的預(yù)測模型和基于 DNase數(shù)據(jù)的預(yù)測模型
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