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题名酵母基因组核小体定位序列预测
被引量：1
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作者
胡世赛
陈宇翔
张颖
吕军
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机构
内蒙古工业大学理学院
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出处
《生物物理学》
2018年第1期1-6,共6页
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基金
内蒙古自治区自然科学基金项目(2015MS0331和2016MS0306)资助。
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文摘
核小体是染色质结构的基本单位,其在整条DNA序列上的定位分布情况,对于真核生物的基因表达调控起关键作用。用机器学习方法预测核小体定位成为近年来的研究热点。以DNA序列6-mer组分为参数,采用我们提出的多样性增量特征选择技术,筛选出8个6-mer作为分类特征。进一步,采用支持向量机算法,10折交叉检验的总精度达到98.2%。结果表明,核小体定位序列和连接序列核苷k-mer组分的特异化分布,是影响酵母核小体定位的主要因素。
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关键词
核小体定位序列
多样性增量
特征选择技术
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Keywords
Nucleosome Positioning Sequence
Increment of Diversity
Feature Selection Technology
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分类号
Q7
[生物学—分子生物学]
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题名用多样性增量特征选择技术识别蛋白质磷酸化位点
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作者
胡世赛
梁珍
陈宇翔
张颖
吕军
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机构
内蒙古工业大学理学院
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出处
《计算生物学》
2018年第1期24-32,共9页
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基金
内蒙古自治区自然科学基金资助项目(批准号:2015MS0331和2016MS0306).
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文摘
磷酸化是最重要的蛋白质翻译后修饰之一,在许多细胞过程中扮演重要角色。发展磷酸化位点精确识别的计算生物学方法,有助于对磷酸化信号转导机制的理解。本文给出一种激酶无关的磷酸化位点识别模型,称为FSID_PhSite。模型以k间隔氨基酸对组分和位置保守氨基酸组分为特征,应用多样性增量特征选择技术进行特征筛选,将选出的特征输入到支持向量机算法进行识别。在正负样本数之比为1:1的情形下,对磷酸化丝氨酸、苏氨酸和酪氨酸在独立测试集检验,识别精度分别达到84.34%、82.32%和68.89%。结果优于现有的激酶无关磷酸化位点识别模型。
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关键词
蛋白质磷酸化位点
多样性增量特征选择
支持向量机
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Keywords
Protein Phosphorylation Site
Feature Selection Based on Increment of Diversity
Support Vector Machine
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分类号
Q5
[生物学—生物化学]
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题名基于核心素养的小学数学创新思维能力培养策略初探
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作者
胡世赛
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机构
新城区丁香路小学
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出处
《好日子》
2021年第20期44-44,共1页
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文摘
小学生核心素养的养成对于其未来发展有重要意义。本文首先分析小学数学教学现状,进而基于核心素养理念探讨小学数学创新思维能力培养策略,以提升小学生数学学习水平。
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关键词
小学数学
教学
创新思维
能力培养
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分类号
G0
[文化科学]
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