[发明专利]一种酿酒酵母菌中DNA复制起点的预测方法有效
申请号: | 202010636957.0 | 申请日: | 2020-07-03 |
公开(公告)号: | CN111755074B | 公开(公告)日: | 2022-05-17 |
发明(设计)人: | 樊永显;王婉茹 | 申请(专利权)人: | 桂林电子科技大学 |
主分类号: | G16B40/00 | 分类号: | G16B40/00;G16B30/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人: | 杨雪梅 |
地址: | 541004 广*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 酿酒 酵母菌 dna 复制 起点 预测 方法 | ||
1.一种酿酒酵母菌中DNA复制起点的预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)获取样本数据集:获取酿酒酵母菌中的正样本序列和负样本序列;
2)特征提取:使用二进制编码法和PSEKNC-I两种方法表示样本序列,即使用一个向量表示每一条NDA序列;
3)特征选择:使用F-score方法和增量特征选择方法对步骤2)中使用PSEKNC-I法得到的特征进行筛选,得到预筛选特征;
4)特征组合:将步骤2)中采用二进制编码法得到特征和步骤3)得到的预筛选特征进行组合,使用二项分布对组合后的特征进一步筛选,获得特征组合后的样本数据集;
5)构建模型:构建CNN预测模型,将步骤4)获得的样本数据集进行五折交叉验证实验,将五折交叉实验选出的数据集随机分为5组,其中1组作为测试集,剩余4组作为训练集,利用训练集对构建的CNN预测模型进行训练,得到训练后的CNN预测模型,将测试集输入训练后的预测模型分类器中,得到的分类结果即为预测的复制起点的初步结果;
6)参数调优:根据步骤5)得到的初步结果,调整训练后的CNN预测模型中的卷积层数、卷积个数、滤波器大小、步长,以及输出层概率,对训练后的CNN预测模型进行优化;
7)模型评估:使用五折交叉验证法对优化后的CNN预测模型进行评估,并使用敏感性、特异性、准确率、马修斯相关系数四个评估系数对优化后的CNN预测模型的进行衡量,最终得到最优的CNN预测模型,将DNA序列输入最优的CNN预测模型中,即得到最终的DNA复制起点预测结果;
步骤2)中,所述的二进制编码法,是利用0、1表示DNA序列中的核苷酸,把每个DNA序列转化为特征向量,DNA序列中的核苷酸表示方式如下:
公式(1)中,A(0,0,0,0)为DNA序列中的腺嘌呤、C(0,1,0,1)为DNA序列中的胞嘧啶、G(0,0,1,0)为DNA序列中的鸟嘌呤、T(0,0,0,1)为DNA序列中的胸腺嘧啶。
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