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基于机器学习方法对人类基因组DNA双链断裂位点进行识别
1
作者
董碧宇
刘国庆
《中国生物化学与分子生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1153-1167,共15页
DNA双链断裂(double-strand break,DSB)是细胞中一种严重的DNA损伤形式,与包括癌症、重组异常、神经元发育异常在内的多种基因组不稳定性疾病密切相关。由于成本和技术门槛的限制,高通量测序技术绘制的高分辨率DSB图谱十分有限,这阻碍...
DNA双链断裂(double-strand break,DSB)是细胞中一种严重的DNA损伤形式,与包括癌症、重组异常、神经元发育异常在内的多种基因组不稳定性疾病密切相关。由于成本和技术门槛的限制,高通量测序技术绘制的高分辨率DSB图谱十分有限,这阻碍了我们对不同物种基因组中DSB情况的认知。据此,我们建立了以随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)三种分类器为基础算法的分类预测模型,对人类上皮细胞基因组DSB位点进行预测。除了之前预测研究中常用到的表观特征和DNA形状特征外,我们发现DNA序列特征(k-mer频数、GC含量、GC-偏移和互信息)也能表征DSB位点。同时,在考虑DNA物理性质、化学位移和自相关信息后,预测结果得到有效提高。将上述所有特征合并后进行预测,得到了较好的分类预测结果,其中逻辑回归(LR)的分类预测性能是最佳(AUC=0.97),与以往的预测结果相当(AUC=0.964)。另外,通过特征递增搜索方法,得到由294个特征组成的最优特征集,对应的AUC值达到0.974。
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关键词
双链断裂
分类预测
化学位移
DNA物理性质
自相关
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职称材料
题名
基于机器学习方法对人类基因组DNA双链断裂位点进行识别
1
作者
董碧宇
刘国庆
机构
内蒙古科技大学生命科学与技术学院生物信息学系
内蒙古
自治区功能基因组
生物
信息学
重点实验室
出处
《中国生物化学与分子生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1153-1167,共15页
基金
国家自然科学基金项目(No.31660322,62161043)
内蒙古科技大学基本科研业务费专项资金支持。
文摘
DNA双链断裂(double-strand break,DSB)是细胞中一种严重的DNA损伤形式,与包括癌症、重组异常、神经元发育异常在内的多种基因组不稳定性疾病密切相关。由于成本和技术门槛的限制,高通量测序技术绘制的高分辨率DSB图谱十分有限,这阻碍了我们对不同物种基因组中DSB情况的认知。据此,我们建立了以随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)三种分类器为基础算法的分类预测模型,对人类上皮细胞基因组DSB位点进行预测。除了之前预测研究中常用到的表观特征和DNA形状特征外,我们发现DNA序列特征(k-mer频数、GC含量、GC-偏移和互信息)也能表征DSB位点。同时,在考虑DNA物理性质、化学位移和自相关信息后,预测结果得到有效提高。将上述所有特征合并后进行预测,得到了较好的分类预测结果,其中逻辑回归(LR)的分类预测性能是最佳(AUC=0.97),与以往的预测结果相当(AUC=0.964)。另外,通过特征递增搜索方法,得到由294个特征组成的最优特征集,对应的AUC值达到0.974。
关键词
双链断裂
分类预测
化学位移
DNA物理性质
自相关
Keywords
double-strand break(DSB)
classification prediction
chemical shift
DNA physical prop-erties
autocorrelation
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
基于机器学习方法对人类基因组DNA双链断裂位点进行识别
董碧宇
刘国庆
《中国生物化学与分子生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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