生物學(xué)中心法則包括DNA轉(zhuǎn)錄、RNA翻譯和蛋白質(zhì)表達(dá)。選擇性剪接是轉(zhuǎn)錄后期的關(guān)鍵步驟,剪接過程的正確執(zhí)行很大程度在于剪接位點(diǎn)的正確識(shí)別,它使得一種編碼蛋白質(zhì)的基因可以產(chǎn)生多種轉(zhuǎn)錄變體。因此,錯(cuò)誤的剪接位點(diǎn)經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致各種疾病的發(fā)生。選擇性剪接通過產(chǎn)生不同的剪接變體翻譯成不同特定生物功能的蛋白產(chǎn)物,而蛋白質(zhì)的變異或者某些蛋白質(zhì)發(fā)生異常相互作用也同樣會(huì)導(dǎo)致疾病甚至癌癥的發(fā)生。鑒于剪接位點(diǎn)及蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)在生物領(lǐng)域的重要性,本論文著重基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)來研究剪接位點(diǎn)和蛋白質(zhì)相互作用這兩個(gè)問題的預(yù)測(cè)方法,主要內(nèi)容包括:1.剪接位點(diǎn)及剪接模式的探索對(duì)于理解基因轉(zhuǎn)錄過程非常重要�，F(xiàn)有的計(jì)算方法在剪接位點(diǎn)預(yù)測(cè)問題上取得了較大成功,但是不可避免存在特征提取、模型可解釋性差等缺點(diǎn),由此本文提出基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)剪接位點(diǎn),該網(wǎng)絡(luò)主要由剪接位點(diǎn)預(yù)測(cè)模塊和揭示剪接位點(diǎn)序列模式的模型解釋模塊組成。和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比,剪接位點(diǎn)預(yù)測(cè)模塊在六個(gè)不同公共供體/受體剪接位點(diǎn)數(shù)據(jù)源上取得了更精確的分類性能。此外,為了解釋深度學(xué)習(xí)的識(shí)別過程,模型解釋模塊對(duì)卷積特征進(jìn)行了可視化,展現(xiàn)了特征映射從底層到高層的抽象過程... 

【文章來源】：安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．１ＤｅｅｐＳＳ模型的框架圖

圖３．２?１２個(gè)數(shù)據(jù)集上的不同深度框架的１０折交叉驗(yàn)證結(jié)果??Ｆｉｇｕｒｅ?３．２?Ｔｈｅ?ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ?ｏｆ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｄｅｐｔｈ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓ?ｗｉｔｈ?１０－ｆｌｏｄ?ｃｒｏｓｓ?ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ?ｏｎ??１２?ｄａｔａｓｅｔｓ??表３．２?ＤｅｅｐＳＳ－Ｃ在平衡受體／供體數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果??Ｔａｂｌｅ?３．２?Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ?ｏｆ?ＤｅｅｐＳＳ－Ｃ?ｗｉｔｈ?ｂａｌａｎｃｅｄ?ａｃｃｅｐｔｏｒ／ｄｏｎｏｒ?ｄａｔａｓｅｔｓ??ＨＳ－Ｄ?ＣＥ?ＮＮ２６９??Ｍｅａｓｕｒｅ?Ａｃｃｅｐｔｏｒ?Ｄｏｎｏｒ?Ａｃｃｅｐｔｏｒ?Ｄｏｎｏｒ?Ａｃｃｅｐｔｏｒ?Ｄｏｎｏｒ??ＡＵＣ－ＲＯＣ?９８．５０±０．４２?９８．８９±０．４１?９９．３２±０．４９?９９．１９±０．５４?９８．９８±０．５１?９８．４７±０．６５??ＡＵＣ－ＰＲ?９８．２２土０?７０?９８．７９±０．５２?９９?２７±０．６３?９９?Ｉ５±０．７２?９８．８７±０?６６?９８?２０±０．９６??表３．３?ＤｅｅｐＳＳ－Ｃ在非平衡受體／供體數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)＊??Ｔａｂｌｅ?３．３?Ｐｅｒｆｏｎｎａｎｃｅ?ｏｆ?ＤｅｅｐＳＳ－Ｃ?ｗｉｔｈ?ｉｍｂａｌａｎｃｅｄ?ａｃｃｅｐｔｏｒ／ｄｏｎｏｒ?ｄａｔａｓｅｔｓ??ＨＳ－Ｄ?ＣＥ?ＮＮ２６９??Ｍｅａｓｕｒｅ??Ａｃｃｅｐｔｏｒ?Ｄｏｎｏｒ?Ａｃｃｅｐｔｏｒ?Ｄｏｎｏｒ?Ａｃｃｅｐｔｏｒ?Ｄｏｎｏｒ??

?１００??ＡＵＣ?ＰＲ??圖３．６各數(shù)據(jù)集上的不同長度序列對(duì)剪接位點(diǎn)預(yù)測(cè)的ＡＵＣ－ＰＲ值的影響（１代表原始??序列的長度）??Ｆｉｇｕｒｅ?３．６?Ｔｈｅ?ｅｆｆｅｃｔ?ｏ

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3464281