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基于卷积神经网络的大肠杆菌启动子预测
被引量：
1
1
作者
彭宝成
张晓炜
+1 位作者
刘暘
樊国梁
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1334-1347,共14页
目的基于位点特异性打分矩阵(position-specific scoring matrices,PSSM)的预测模型已经取得了良好的效果,基于PSSM的各种优化方法也在不断发展,但准确率相对较低,为了进一步提高预测准确率,本文基于卷积神经网络(convolutional neural ...
目的基于位点特异性打分矩阵(position-specific scoring matrices,PSSM)的预测模型已经取得了良好的效果,基于PSSM的各种优化方法也在不断发展,但准确率相对较低,为了进一步提高预测准确率,本文基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)算法做了进一步研究。方法采用PSSM将启动子序列处理成数值矩阵,通过CNN算法进行分类。大肠杆菌K-12(Escherichia coli K-12,E.coli K-12,下文简称大肠杆菌)的Sigma38、Sigma54和Sigma703种启动子序列被作为正集,编码(Coding)区和非编码(Non-coding)区的序列为负集。结果在预测大肠杆菌启动子的二分类中,准确率达到99%,启动子预测的成功率接近100%;在对Sigma38、Sigma54、Sigma703种启动子的三分类中,预测准确率为98%,并且针对每一种序列的预测准确率均可以达到98%以上。最后,本文以Sigma38、Sigma54、Sigma703种启动子分别和Coding区或者Non-coding区序列做四分类,预测得到的准确性为0.98,对3种Sigma启动子均衡样本的十交叉检验预测精度均可以达到0.95以上,海明距离为0.016,Kappa系数为0.97。结论相较于支持向量机(support vector machine,SVM)等其他分类算法,CNN分类算法更具优势,并且基于CNN的分类优势,编码方式亦可以得到简化。
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关键词
大肠杆菌
位点特异性打分矩阵
卷积神经网络
多分类
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的大肠杆菌启动子预测
被引量：
1
1
作者
彭宝成
张晓炜
刘暘
樊国梁
机构
内蒙古
大学
物理
科
学与技术学院
内蒙古医科大学第一附属医院风湿免疫科
出处
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1334-1347,共14页
基金
国家自然科学基金(62063024)
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY20005)
内蒙古大学大学生创新创业训练计划项目(201912240)资助。
文摘
目的基于位点特异性打分矩阵(position-specific scoring matrices,PSSM)的预测模型已经取得了良好的效果,基于PSSM的各种优化方法也在不断发展,但准确率相对较低,为了进一步提高预测准确率,本文基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)算法做了进一步研究。方法采用PSSM将启动子序列处理成数值矩阵,通过CNN算法进行分类。大肠杆菌K-12(Escherichia coli K-12,E.coli K-12,下文简称大肠杆菌)的Sigma38、Sigma54和Sigma703种启动子序列被作为正集,编码(Coding)区和非编码(Non-coding)区的序列为负集。结果在预测大肠杆菌启动子的二分类中,准确率达到99%,启动子预测的成功率接近100%;在对Sigma38、Sigma54、Sigma703种启动子的三分类中,预测准确率为98%,并且针对每一种序列的预测准确率均可以达到98%以上。最后,本文以Sigma38、Sigma54、Sigma703种启动子分别和Coding区或者Non-coding区序列做四分类,预测得到的准确性为0.98,对3种Sigma启动子均衡样本的十交叉检验预测精度均可以达到0.95以上,海明距离为0.016,Kappa系数为0.97。结论相较于支持向量机(support vector machine,SVM)等其他分类算法,CNN分类算法更具优势,并且基于CNN的分类优势,编码方式亦可以得到简化。
关键词
大肠杆菌
位点特异性打分矩阵
卷积神经网络
多分类
Keywords
Escherichia coli
position specific scoring matrix
CNN
multi-classification
分类号
Q61 [生物学—生物物理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的大肠杆菌启动子预测
彭宝成
张晓炜
刘暘
樊国梁
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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