基于多数据域描述的转录因子结合位点识别

转录因子结合位点的识别对于理解转录调控机制起着重要作用,也是后基因组时代面临的巨大挑战之一。提出一个基于多任务学习的转录因子位点的识别方法。首先建立一个基于多任务学习理论的多数据域描述模型,然后结合核方法设计转录因子结合位点多分类识别算法。最后对取自于TRANSFAC数据库的真实数据进行交叉验证测试。实验结果表明该方法能充分地利用稀缺的训练样本,有效地捕获不同类别间的联系,从而获得了较高的预测准确率。