一种人类基因启动子识别方法和系统技术方案

本申请公开了一种人类基因启动子识别方法和系统。该方法在获取人类基因训练样本后，基于启动子与三个非启动子之间的对称散度，从所有N联体集合中确定最具有分辨率的N联体集合。进而，利用具有分辨率的N联体集合完成对分类器的训练，并利用训练后的分类器对人类基因测试样本进行识别。与先有技术相比，本发明专利技术采用对称散度作为述启动子和非启动子的之间的距离度量，由于对称散度的对称性，因而其作为距离度量的测量精度更高，从而提高了对启动子的识别度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及基因检测领域，更具体地说，涉及一种人类基因启动子识别方法和系 统。
技术介绍
人类基因草图完成后，关于人类基因表达调控已然成为一个极具挑战性的研究方 向。而启动子识别对整个基因组功能的诠释具有重要的作用，因此如何准确、快说说识别人 类启动子，已成为一个热点研究领域。 当前，人类启动子识别技术得到了快速发展，越来越多的研究人员利用生物信息 学的方法通过计算机技术来预测与识别启动子。这类方法成本低，耗时较少，结果也比较可 靠。人类启动子识别中关键之一是提取更具分辨力的特征来区分启动子与其他非启动子 (外显子、内含子基因序列以及3'_UTR)。由于DNA序列可以被看作一系列的文档集合，基于 基因 N联体(n-mer :N个连续核苷酸，A:腺嘌呤G:鸟嘌呤C:胞嘧啶T:胸腺嘧啶组成的序列片 段)的词频统计特征是启动子识别的有效特征。 N联体可以降低识别的假阳性，并且因为其在基因中的分布具有重要的生物学意 义，也可以提高识别的敏感性。但是N联体特征具有太多的冗余信息，需要利用KL (Kullback-Leibler divergence)散度来简化N联体的特征提取。具体为，基于最大化相对 熵构建了两类模型，并且运用KL散度作为权重来评价每个N联体对于识别的分辨能力，两类 模型分别对启动子和非启动子获取一组N联体用于识别。然而由于KL散度的不对称性，所以 并不能作为严格意义上的距离度量，其对启动子的识别度较低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种人类基因启动子识别方法和系统，以提供对启动子的 识别度。 为了实现上述目的，现提出的方案如下： -种人类基因启动子识别方法，包括： 获取人类基因训练样本，其中所述训练样本包括启动子基因序列、外显子基因序 列、内含子基因序列以及3 ' -UTR基因序列； 计算所有N联体集合中每个N联体在所述启动子基因序列、所述外显子基因序列、 所述内含子基因序列以及所述3 ' -UTR基因序列中概率密度； 根据所述概率密度，分别计算所述启动子基因序列中的N联体与所述外显子基因 序列的中N联体的第一对称散度，所述启动子基因序列中N联体与所述内含子基因序列中N 联体的第二对称散度，以及所述启动子基因序列中N联体与所述3'-UTR基因序列中N联体的 第三对称散度； 基于预设优化算法，依据所述第一对称散度从所有N联体中选择最具分辨率的第 一 N联体集合，依据所述第二对称散度从所有N联体中选择最具分辨率的第二N联体集合，以 及依据所述第三对称散度从所有N联体中选择最具分辨力的第三N联体集合； 分别利用所述第一 N联体集合、所述第二N联体集合以及所述第三N联体集合，对分 类器进行训练，得到启动子-外显子分类器、启动子-内含子分类器以及启动子-3'_UTR分类 器； 利用所述启动子-外显子分类器、所述启动子-内含子分类器以及所述启动子-3'-UTR分类器对人类基因测试样本进行识别，基于三个分类器的输出结果，判断人类基因训练 样本是否为启动子。 优选的，所述根据所述概率密度，分别计算所述启动子基因序列中的N联体与所述 外显子基因序列的中N联体的第一对称散度，所述启动子基因序列中N联体与所述内含子基 因序列中N联体的第二对称散度，以及所述启动子基因序列中N联体与所述3'-UTR基因序列 中N联体的第三对称散度，包括： 根据第一预设公式分别计算所述第一对称散度、所述第二对称散度以及所述第三 对称散度； 其中，所述第一预设公式为： 其中，4n表示N联体的总个数，fP(i)表示所述启动子基因序列中第i个N联体的概率 密度，/；(0表示非启动子基因序列中第ifN联体的概率密度，r为1，2,3分别表示外显子、 内含子以及3'_UTR，(6/),/二(/))、?/1/^(/),./^ 表示KL散度，《表示N联体的对 称散度。 优选的，所述基于预设优化算法，依据所述第一对称散度从所有Ν联体中选择最具 分辨率的第一 Ν联体集合，依据所述第二对称散度从所有Ν联体中选择最具分辨率的第二Ν 联体集合，以及依据所述第三对称散度从所有Ν联体中选择最具分辨力的第三Ν联体集合， 包括 基于第二预设公式分别确定所述第一 Ν联体集合中的Ν联体的个数，所述第二Ν联 体集合中Ν联体的个数以及所述第三Ν联体集合中Ν联体的个数；其中，所述第二预设公式为：其中，nf最具分辨力的Ν联体的个数，Θ为预设阈值，且大于〇;根据所述第一 N联体集合中N联体的个数以及所有N联体的第一对称散度的大小， 从所有N联体中确定第一 N联体集合；根据所述第二N联体集合中N联体的个数以及所有N联体的第二对称散度的大小， 从所有N联体中确定第二N联体集合； 根据所述第三N联体集合中N联体的个数以及所有N联体的第三对称散度的大小， 从所有N联体中确定第三N联体集合。 优选的，所述基于三个分类器的输出结果，判断人类基因训练样本是否为启动子， 包括： 当所述三个分类中至少两个分类器的输出结果表明人类基因测试样本为启动子 时，确定所述人类基因测试样本为启动子。 优选的，所述分类器为SVM分类器。 -种人类基因启动子识别系统，包括： 数据采集单元，用于获取人类基因训练样本，其中所述训练样本中启动子基因序 列、外显子基因序列、内含子基因序列以及3'_UTR基因序列； 概率密度确定单元，用于计算所有N联体集合中每个N联体在所述启动子基因序 列、所述外显子基因序列、所述内含子基因序列以及所述3'_UTR基因序列中概率密度； 对称散度计算单元，用于根据所述概率密度，分别计算所述启动子基因序列中的N 联体与所述外显子基因序列的中N联体的第一对称散度，所述启动子基因序列中N联体与所 述内含子基因序列中N联体的第二对称散度，以及所述启动子基因序列中N联体与所述3'-UTR基因序列中N联体的第三对称散度； 筛选单元，用于基于预设优化算法，依据所述第一对称散度从所有N联体中选择最 具分辨率的第一 N联体集合、依据所述第二对称散度从所有N联体中选择最具分辨率的第二 N联体集合，以及依据所述第三对称散度从所有N联体中选择最具分辨力的第三N联体集合； 分类器训练单元，用于分别利用所述第一 N联体集合、所述第二N联体集合以及所 述第三N联体集合，对分类器进行训练，得到启动子-外显子分类器、启动子-内含子分类器 以及启动子-3 ' -UTR分类器； 启动子识别单元，用于利用所述启动子-外显子分类器、所述启动子-内含子分类 器以及所述启动子-3'_UTR分类器对人类基因测试样本进行识别，基于三个分类器的输出 结果，判断人类基因训练样本是否为启动子。 优选的，所述对称散度计算单元具有用于：根据第一预设公式分别计算N联体的第一对称散度、N联体的第二对称散度以及N 联体的第三对称散度； 其中，所述第一预设公式为： 其中，4n表示N联体的总个数，fP(i)表示所述启动子基因序列中第i个N联体的概率 密度，00表示非启动子基因序列中第i个N联体的概率密度，r为1，2,3分别表示外显子、 内含子以及3 ' -UTR，?/ ( (〇 K /& (/)，K 表示KL散度，< 表示N联体的对 称散度。 优选的，所述筛选单元包括:第一计算子单元、第一筛选子单元、第二筛选子单元 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人类基因启动子识别方法，其特征在于，包括：获取人类基因训练样本，其中所述训练样本包括启动子基因序列、外显子基因序列、内含子基因序列以及3'‑UTR基因序列；计算所有N联体集合中每个N联体在所述启动子基因序列、所述外显子基因序列、所述内含子基因序列以及所述3'‑UTR基因序列中概率密度；根据所述概率密度，分别计算所述启动子基因序列中的N联体与所述外显子基因序列的中N联体的第一对称散度，所述启动子基因序列中N联体与所述内含子基因序列中N联体的第二对称散度，以及所述启动子基因序列中N联体与所述3'‑UTR基因序列中N联体的第三对称散度；基于预设优化算法，依据所述第一对称散度从所有N联体中选择最具分辨率的第一N联体集合，依据所述第二对称散度从所有N联体中选择最具分辨率的第二N联体集合，以及依据所述第三对称散度从所有N联体中选择最具分辨力的第三N联体集合；分别利用所述第一N联体集合、所述第二N联体集合以及所述第三N联体集合，对分类器进行训练，得到启动子‑外显子分类器、启动子‑内含子分类器以及启动子‑3'‑UTR分类器；利用所述启动子‑外显子分类器、所述启动子‑内含子分类器以及所述启动子‑3'‑UTR分类器对人类基因测试样本进行识别，基于三个分类器的输出结果，判断人类基因训练样本是否为启动子。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐文轩，张莉，李凡长，王邦军，张召，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32