Motif预测算法是一种寻找DNA序列中共有或保守区域的方法。Motif是指在一组DNA序列中出现频率较高的短序列模式,可能具有特定的生物学功能。通过提取已知功能的DNA序列数据中的Motif模式,反向推导算法可以用于预测其他未知序列中的相似Motif模式,从而预测未知序列的功能。 三、算法的应用和挑战 DNA序列比对和反向推导算法在...
3Dpredictor方法[32]基于CTCF结合信号和基因表达数据可以预测3D染色质相互作用。 还有一些工具可以仅基于DNA序列信息作为输入即可预测调控元件之间的相互作用。PEP方法[33]整合了PEP-Motif和PEP-Word两个模型,通过从特定细胞类型的增强子和启动子位置提取序列特征来预测EPI。SPEID方法[34]应用深度神经网络(deep neural ...
如果想在更长的序列内查找更多的motif,就用TFBSTools这个R包,包治百病。 总之,预测一个基因启动子区是否有某个转录因子的结合位点时,看到strand 1,意味着motif跟基因同向;strand-1,意味着motif在互补链上。无论motif在哪条链上,这个转录因子都有可能调控你的基因。 转录调控研究策略: 转录因子调控了谁? 哪个蛋白...
论文主要是使用Bi-GRU 和LSTM做单细胞水平预测DNA甲基化预测,并揭示motif和甲基化的关联,还可以预测量化甲基化带来的影响,以及在不同cell种类中寻求甲基化信息共性. 作者的motivation:DNA甲基化对于chromosome instability, X-chromosome inactivation, cell differentiation, cancer progression 和 gene regulation都有较大影...
从生物信息学的角度上，确实是可以预测一下的：1、扫motif。由于蛋白质结合的DNA序列往往有固定的模式—...
近日,山东省肿瘤医院袁双虎教授团队采用世和基因自主研发瑞递康®放疗大Panel,对81例肺癌患者脑脊液进行NGS检测,借助世和MERCURY技术分析脑脊液cfDNA多组学特征并构建脑转移预测模型。研究发现基于片段末端特征构建的BPM(Breakpoint Motif)模型预测脑转移性能优异,验证集AUC高达0.944,且在不同临床亚组中性能稳定。同时基于脑...
从生物信息学的角度上，确实是可以预测一下的：1、扫motif。由于蛋白质结合的DNA序列往往有固定的模式—...
Thijs发展出了MotifSampler算法。它对吉布斯取样进行了改进,两点,1是使用概率来估计功能域在同一条序列上出现的次数,2是使用了高阶马尔可夫链背景模型。他利用这一算法对拟兰介进行了DNA功能域的推测。 Liu分展出了BioProspector算法。它与原始的吉布斯取样不同的是:1,它使用了0?3阶的马尔可夫链背景模型,参数可以...
迁移结果表明iDNA-ABF具有良好的迁移学习能力，能够有效提升罕见序列模式的预测性能，从而能有效缓解因为训练样本（罕见甲基化模式）不足带来学习不充分的问题。另一方面，通过深入分析性能提升的原因，研究人员展示通过迁移学习，模型能捕捉不同甲基化模式的特异性（如下图）。重要的是，模型学习到的motif是具有显著生物...
Motif的数量、类别、方向、组合、顺序以何种数学函数映射到基因的表达量?这些问题(即转录调控区的语法)至今未能总结为普适而简约的定律。这一基础理论问题的滞后限制了三个应用研究领域的发展:(1)如何打破连锁不平衡的影响,从表达调控区的自然变异(包括常见变异以及关联分析无能为力的低频变异和罕见变异)中高通量...