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可变剪接相关文献II

1.Accurate identification of alternatively spliced exons using support vector machine

这篇文章发表了10多年了,是介绍SVM如何用于区分可变剪接外显子的。 如果想了解机器学习方法应用的,建议从这篇开始学习。

不过由于生物问题的复杂性,文章中用了243个可变剪接的外显子,1753个非可变剪接的外显子。 这个非平衡样本问题,即正样本(可变剪接)和负样本(非可变剪接)的差异很大。 解决这类问题的方法很多,例如:1.重抽样凑成平衡样本;2.加一些附加数据集;3.采用惩罚模型。

但是从这篇文章中我好像没有具体看到相应的对策。

文章中采用的是binary classification。一共228个特征,包括序列碱基信息,三联密码子信息,外显子长度等特征。

文中也做了False Positive Rate和Ture positive rate(ROC曲线)分析。并且比较了Naive-Bayes和neural net work方法。

特征选择的时候,使用Golub等人的方法,这种方法感觉就是找特征在正负样本中差异大的。

最后结果在10 fold cross validation后AUC可以达到0.93。

单词本

英文 中文 英文 中文
brute-force enumeration 暴力枚举 merit 价值
slack 松弛 convey 传递,表达
heuristic 启发式 pyrimidine 嘧啶
stretche 延伸 concatenation 一系列互相关联的事物

2.Widespread establishment and regulatory impact of Alu exons in human genes

Yi Xing(邢毅)老师组里的工作,他们组专门研究转录调控,从文章里可以学到不少东西。 本文是介绍alu exon在基因中的调控作用,实验和分析相结合。有高剪接活动的Alu exons富集在5’-UTR区域。 文章里的东西可以说是对Alu exon同转录关系的一个较为全面的总结。

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