DNA特异性位点是在DNA片段中表达特定功能的区域,通常由单个或多个碱基组成。生物体内很多复杂的运行机制都依赖于DNA特异性位点,如调节基因表达、控制转录以及生物进化等,由此DNA特异性位点的相关内容成为当下研究的重要课题。随着基因测序技术的快速发展,可测得的DNA特异性位点数量呈指数增长,传统实验方法难以满足高通量实验的需要,因此实现准确高效的DNA特异性位点预测十分必要。DNA特异性位点预测的主要困难在于其特征选择和模型构建。针对特征选择问题,设计了特征重要性度量以进行特征筛选,基于特征评分机制的DNA特异性位点预测算法更加强调重要特征,在减少学习任务的基础上有效提高了预测精度。对于特征单一问题,基于特征融合策略的编码方式在保留原有序列信息的基础上,进一步考虑特征的理化性质,为获取更多序列间的有效信息提供了可能。对于预测模型的构建而言,现有的机器学习方法克服了基于特征矩阵的传统DNA特异性位点预测算法不准确的缺Mirdametinib生产商陷。本文研究的DNA特异性位点预测算法优化了训练策略,进一步提高了预测实验的精度和广度。综上,在DNA特异性位点预测领域,本文对DNA特异性位点的研究现状进行了分析和概括,介绍了与机器学习相结合的DNA特异性位点预测技术,明确本文研究的内容和改进优化思路。本文的主要工作如下:1、本文提出基于特征度量机制和组合优化策略(Feature Metric and Combination Opbiotin protein ligasetimization,FMCO)的DNA特异性位点预测算法。为获取可靠的特征子集,FMCO采用特征度量机制来实现特征筛选。同时,为使特征筛选和模型预测达到良好的平衡状态,FMCO采用三种算法分别对特征序列进行评分,并采用十轮特征打分机制保证结果的稳定性和可靠性。此外,FMCO算法采用组合优化策略进行建模预测,交叉结合三种传统机器学习算法,避免了单一模型的缺陷。最后,输出的最终特征评分序列,进一步证明特征度量机制的必要性。本文构建的组合算法是对于训练策略的改进,相较于传统的机器学AZD9291溶解度习算法,FMCO具有更佳的预测性能。2、本文提出基于特征融合策略和卷积神经网络(Feature Fusion and Convolutional Neural Network,FFCNN)的DNA特异性位点预测算法。为保证特征描述的全面性,本文设计的FFCNN算法充分考虑位点序列特征和理化特性以实现基于多个融合特征的预测,寻求最优的特征编码方案。同时,FFCNN使用注意力机制获取重要的特征信息,强调对重要特征的关注。此外,FFCNN采用卷积神经网络解决小样本问题,并使用双向门控循环单元捕捉序列中的双向上下文信息,实现对综合特征的学习。最后,在六个测试物种的数据集上进行大量基准试验,实验证明,FFCNN能进一步提高预测模型的精度。本文对DNA特异性位点预测过程中的特征选择和模型构建两方面进行了细致深入的研究。首先,本文改进了传统的特征表示方法,通过构造特征矩阵来实现特征的筛选和融合,以提升算法的性能。此外,本文还综合考量不同算法对训练策略进行优化,使结果预测更加精准。经实验验证,本文所提出的FMCO算法和FFCNN算法能提高DNA特异性位点预测的准确性,为DNA特异性位点的后续研究提供有效依据。