基于位置关联权重矩阵及DNA结构信息预测人类剪接位点

人类剪接位点的识别是当前研究的一个重要课题.根据人类剪接位点附近区域的保守性,以位置关联权重矩阵及DNA结构信息作为特征输入参数,应用支持向量机(SVM)对人类基因组中的供体端和受体端剪接位点做了预测.对于供体端,5-fold交叉检验总体预测精度为92.55%,3-way data split检验总体预测精度为92.25%;受体端5-fold交叉检验总体预测精度为90.70%,3-way data split检验总体预测精度为89.87%.     

小鼠蛋白质亚细胞定位预测

在构建小鼠蛋白质亚细胞定位和小鼠跨膜蛋白类型数据库的基础上,利用离散增量结合协变判别函数分别对小鼠蛋白质亚细胞定位和小鼠跨膜蛋白类型进行了预测.对小鼠蛋白质亚细胞定位数据库,Self-consistency检验和Jackknife检验预测成功率分别达到99.0%和75.6%;对小鼠跨膜蛋白类型数据库,Self-consistency检验和Jackknife检验预测成功率分别达到85.6%和77.5%.     

鱼抗冻糖蛋白AFGP7—8的热滞研究

分析了鱼抗冻糖蛋白（ＡＦＧＰ７－８）的结构特点及在溶液中的特性，计算了ＡＦＧＰ７－８溶液的热滞，理论结果与实验数据较好地符合。     

基于序列信息理论预测线虫基因选择性剪切位点

基因的选择性剪切使得在DNA上一段相同的序列翻译成多个不同的蛋白质序列.选择性剪切的出现把剪切位点分为选择性供体位点、组成性供体位点、选择性受体位点和组成性受体位点.基于EBI中的线虫基因选择性剪切位点数据库,选取不同位点的单碱基频率和序列片段的三联体频数作为参数,利用位置权重矩阵和离散增量结合支持向量机,对选择性剪切位点进行了理论预测.对选择性供体位点和选择性受体位点的预测成功率分别为63.78%和72.63%,特异性分别为68.02%和83.96%.     

用Markov链模型研究不同物各的氨基酸丰度

针对不同的和种,利用Markov链模型分别计算了E.coli和酿酒酵母（S-cerevisiae)的20种氨基酸的丰度和变异度,并与丰度的统计值进行比较,。二取得了较好的一致。     

别构酶活性调节的一种新模型

根据别构酶活性调节的过程,提出一种配体反应调节生物活性的新别构酶模型,从理论上证明了 Ｍ Ｗ Ｃ 模型是本模型的一种特殊情况．该模型不仅能够解释别构酶调节酶活性中的协同性效应,而且能够解释酶活性调节中的抗协同性效应     

蛋白质亚细胞定位的序列分析

对SWISSPROT(2002年)数据库中经过筛选得到的12类亚细胞序列的氨基酸单个出现的概率、紧邻出现的概率进行统计和比较,结果表明,除个别类之间氨基酸单个出现的概率、紧邻出现的概率比较接近外,在大多数类之间氨基酸单个出现的概率、紧邻出现的概率是有明显区别的.     

模式生物的外显子、内含子和基因间序列的识别

基于核酸序列在剪切位点上保守性、组分的不同和编码序列阅读框架的3周期性,模式生物全基因组序列分为外显子、内含子和基因间序列三类.三个标准离散源分别由64个三联体在整条序列上的概率和4个碱基序列首尾(剪切位点附近)共30个位点上的概率共同构成.某条序列的类型就由该序列的离散量同相应区间上三个标准离散量的离散增量确定.结果表明:具有184个信号参数的离散量预测比只有64个三联体参数的结果要高出5%,总体预测成功率:线虫为87.37%,拟南芥为91.08%,果蝇为92.28%,原核生物大肠杆菌的二种序列预测率为92.88%,酵母菌为94.88%.     

模式生物基因序列的识别

真核生物的全基因组序列可分为三种:外显子、内含子和基因间序列.基于剪切位点附近序列的保守性,序列的组分特征和编码序列阅读框存在三周期性,三种序列的标准离散源由序列上64个三联体的概率和5′端与3′尾剪切位点附近(共30位点)上4个碱基的概率,共184个参数构成.某条序列的类型就可以由该序列的离散量与上面三个标准离散源的离散量之间的离散增量最小值决定.当标准离散源具有184个信息参数时预测率比64参数预测的成功率至少提高4.61%,前者的预测成功率依次如下:线虫88.37%,酵母菌90.72%,拟南芥91.08%,果蝇92.28%,大肠杆菌92.88%.对预测成功的和错误的两类序列进行比较,发现这些预测错误序列的184个参数值与其预测结果所属的那类序列本身的参数值十分类似.     

基于DNA局域结构和统计物理模型识别核小体定位

核小体是真核生物染色质的基本单位。核小体的精确定位影响了基因组序列对结合蛋白的可及性、转录、遗传复制和重组。了解核小体在基因组的准确位置对理解真核生物的生命活动过程有重要作用。本文基于核小体的序列和结构特征及统计物理理论，用统计物理模型预测了核小体的定位。利用统计物理和信息论原理计算了酿酒酵母(S.cerevisiae)、人类(H.sapiens)、秀丽隐杆线虫(C.elegans)和黑腹果蝇(D.melanogaster)数据集中序列片段的DNA局部结构的总能量，基于核小体序列与非核小体序列的总能量差异进行分类，通过10倍交叉验证进行了性能评估。结果显示该模型具有较好的识别效能。