一种基于组合特征的大肠杆菌σ^(70)启动子识别算法

启动子识别是研究基因转录调控的重要环节,但目前算法的识别正确率偏低。在深入分析启动子生物特征的基础上,提出了一种基于多种特征组合的大肠杆菌7σ0启动子识别算法,在启动子序列的组成特征、信号特征和结构特征中选取10种典型特征,以此为依据,对位于非编码区和编码区内部的启动子分别加以识别。首先通过特征描述模型分别计算各种特征在启动子序列和非启动子序列中的得分,将特征得分组合成10维特征向量,再利用二次判别分析法在特征向量集上进行训练和识别。在实际数据集中进行的刀切法测试验证了算法的有效性。对位于非编码区的启动子,平均正确率达到了86.7%,明显优于其它算法;对位于编码区内部的启动子,平均正确率也达到了82.4%。算法还具有良好的可扩展性,能够方便地容纳新特征,使识别性能不断提高。