基于已知的人类Pol Ⅱ启动子序列数据,综合选取启动子序列内容和序列信号特征,构建启动子的支持向量机分类器.分别以启动子序列的6-mer频数作为离散源参数构建序列内容特征,同时选取24个位点的3-mer频数作为序列信号特征构建PWM,将所得到的两类参数输入支持向量机对人类启动子进行预测.用10折叠交叉检验和独立数据集来衡量算法的预测能力,相关系数指标达到95%以上,结果显示结合了支持向量机的离散增量算法能够有效的提高预测成功率,是进行真核生物启动子预测的一种很有效的方法.
启动子 离散增量 位置权重矩阵(PWM) 支持向量机(SVM)