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基于奖励调节STDP学习算法的必需基因预测

基于奖励调节STDP学习算法的必需基因预测

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作者：齐赛兵河北工业大学

学位级别：硕士

必需基因在生命活动中扮演着至关重要的角色,必需基因的缺失会导致生物体的不育或死亡。准确预测必需基因对于寻找潜在的药物靶点和有效的药物设计等医学实际应用以及理解生命的生存机制具有重要意义。深度学习网络已被证明在特征提取... 详细信息

必需基因在生命活动中扮演着至关重要的角色,必需基因的缺失会导致生物体的不育或死亡。准确预测必需基因对于寻找潜在的药物靶点和有效的药物设计等医学实际应用以及理解生命的生存机制具有重要意义。深度学习网络已被证明在特征提取和图像识别方面具有突出的性能,但需要大量训练数据来优化参数,而每个细菌物种的必需基因和非必需基因数据规模较小,奖励调节STDP学习算法可以帮助卷积脉冲神经网络检测出罕见但具有诊断性的特征,在训练期间需要较少的数据,因此本文使用基于奖励调节STDP算法的卷积脉冲神经网络来进行必需基因预测。本文使用基于奖励调节STDP算法的卷积脉冲神经网络学习DEG数据库中32种细菌必需基因和非必需基因的FCGR图像,并进行生物体内和跨物种必需基因预测。对于生物体内预测,最高准确率ACC得分为0.90,平均ACC为0.78,对于跨物种预测,最高ACC为0.79,平均ACC为0.68。进一步针对数据集的样本不平衡问题,本文采用基于不平衡奖励调节STDP学习算法的卷积脉冲神经网络来完成32种细菌的生物体内和跨物种必需基因预测。相比于奖励调节STDP学习算法,不平衡奖励调节STDP学习算法对32种细菌物种进行生物体内必需基因预测的平均敏感度得分从0.78提高到0.83,平均F1-score从0.73提高到0.75,G-mean平均分从0.70提高到0.73。最后分析并验证了细菌物种基因信息中可能影响必需基因分类性能的因素。与采用传统的机器学习分类器进行训练的预测结果相比,本文所用方法的生物体内预测结果对32种细菌中大多数细菌都有很好的预测效果,表明脉冲神经网络可以通过直接从必需基因和非必需基因的FCGR图像中提取基因特征来进行更好的必需基因预测。相比于使用基因序列特征和拓扑特征进行必需基因预测的方法,本文的跨物种必需基因预测结果可以达到接近甚至优于这些方法的性能,同时需要更少的输入特征。相比于使用基于平衡数据的奖励调节STDP学习算法,不平衡奖励调节STDP学习算法可以充分利用必需基因和非必需基因数据,避免了数据不平衡所带来少数类分类困难的问题,可以有效的识别基因数据中的少数类即必需基因数据。本文提出的针对细菌的必需基因识别方法能够有效地预测细菌的必需基因,有助于研发能够便捷准确预测必需基因的工具。

关键词：奖励调节STDP学习算法必需基因预测脉冲神经网络混沌游戏表示细菌不平衡分类

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酵母必需基因和联合致死基因的预测

酵母必需基因和联合致死基因的预测

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作者：王淑轩电子科技大学

学位级别：硕士

必需基因是对物种的生存和繁殖起重要作用的基因,在破译生命的存活机制中发挥着重要的作用。随着机器学习和生物信息学的发展,研究者在人类和细菌必需基因的预测上已经取得了较好的成果,但是对于酵母必需基因的预测却没有达到像人类和... 详细信息

必需基因是对物种的生存和繁殖起重要作用的基因,在破译生命的存活机制中发挥着重要的作用。随着机器学习和生物信息学的发展,研究者在人类和细菌必需基因的预测上已经取得了较好的成果,但是对于酵母必需基因的预测却没有达到像人类和细菌那么高的准确率。本文提出了密码子特异虚拟寡核苷酸的特征提取方法。这种特征提取的方法考虑邻接和间隔关联的序列,假设间隔一段距离的核苷酸之间也存在相关性,这种相关性正是在染色体的三级结构中真实存在的关系。本文使用上述特征提取的方法,训练传统机器学习模型线性SVM对酵母的必需基因进行了预测,随后使用SVM-RFE+CBR方法进行特征选择,在k为6,λ为3时,在16,384个特征中筛选出1,800个特征用于模型训练。使用网格化搜索的方法对模型参数进行优化,最终使用5折交叉验证在参数C取值10时得到了0.944的AUC。最后RSG方法和Seringhaus的研究进行了比较,该模型在多个指标上都表现优异。联合致死作用是一种基因间的相互作用,以联合致死相互作用为理论基础,可以用于癌症治疗中药物靶标的筛选。为可以获取更多的联合致死基因对,本文以使用SGA技术得到的酵母的具有联合致死相互作用的基因对和无基因间相互作用的基因对作为正样本和负样本组成数据集,使用传统机器学习的方法对酵母的联合致死基因进行预测,其中所使用的特征为上述的新方法。为了使模型的预测性能达到最好,本文首先选择出最合适的参数k为1-7和λ为0-6,然后通过比较不同的模型最终选择了线性SVM,尝试进行特征选择,但是对模型的性能没有明显的改善,最后对模型中的参数进行了优化,在独立测试集上在参数C选择3时取得了AUC为0.850的指标。之后,在深度学习模型上进行了尝试,但未取得较为理想的预测性能。

关键词：必需基因预测机器学习联合致死基因预测间隔的核苷酸关联深度学习

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细菌基因组内基因构成和核酸组成的比较分析及理论预测

细菌基因组内基因构成和核酸组成的比较分析及理论预测

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作者：宁绿文电子科技大学

学位级别：硕士

随着大规模测序的发展,在公共数据库中有了大量的数据,怎样从这些数据中挖掘出有效的生物意义成为了迫切需要解决的问题。在这篇文章中,我们通过生物信息学方法对目前GenBank中已经测序的细菌基因组在基因组组成上进行了整体上的比较分... 详细信息

随着大规模测序的发展,在公共数据库中有了大量的数据,怎样从这些数据中挖掘出有效的生物意义成为了迫切需要解决的问题。在这篇文章中,我们通过生物信息学方法对目前GenBank中已经测序的细菌基因组在基因组组成上进行了整体上的比较分析和理论预测。整个过程和结果可分为以下四个部分： 1.在对细菌染色体组成上进行整体分析之后发现,细菌基因组的GC含量很大程度上决定了细菌基因中的密码子的使用情况。同时,细菌基因组的GC含量和染色体长度也存在着很大的关系。换句话说,细菌基因组在整体组成上和GC含量有着特定的使用模式,也就是整体上组成的一致性。 2.进一步分析,利用基因组岛和基因组本身在组成上的差异,我们对蜡纸芽孢杆菌的基因组进行了自动分割,然后利用分割结果对其基因组岛进行了系统的预测。同时,这也说明了尽管在不同细菌基因组整体上水平上具有相似性,但是在单条染色体内部,基因组组成上却存在着组成上的不一致性,这些组成上差异的不同区域与功能有一定的关系。 3.再进一步分析,即使在同一株细菌的不同染色体上,组成上也是有明显差异的。我们发现,在多染色体细菌中,重要基因在染色体上的分布也并不是均匀的,而在洋葱伯克氏菌属,我们发现了必需基因和其它重要基因的更不寻常的分布,即其三号染色体上具有了比二号染色体更多的重要基因。这对研究细菌染色体的进化过程有着重要的意义。 4.最后,利用基因组组成上的相似和不同,我们尝试利用组成上的参数,结合机器学习算法,对细菌中的必需基因进行预测分析。特别地研究了大肠杆菌和支原体两株必需基因的预测情况,同时也对目前已经实验确定的必需基因整体上进行预测分析。在这篇论文中,对细菌基因组在整体水平组成上的相似性,染色体间的组成上以及染色体内的组成上的差异性进行了分析,对研究细菌基因组的功能和进化有着重要的意义。

关键词：细菌基因组组成基因组岛多染色体细菌 GC含量和密码子使用模式必需基因预测

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