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改进的基于支持向量机模型剪接位点的预测
基于支持向量机的剪接位点预测模型
摘要：
剪接是在RNA转录后的成熟过程中，通过去除内含子序列从而连接外显子序列的过程。由于不同的剪接方式会产生不同的外显子序列，因此对剪接位点的准确预测至关重要。然而，传统的基于序列特征的预测方法存在预测精度低、受限于特征提取、数据质量不一等难题。因此，本文提出了一种基于支持向量机的剪接位点预测模型，通过采用多种特征提取方法和模型优化手段，提高了预测的准确度和鲁棒性。实验结果表明，该方法可以预测出高达96%的准确剪接位点，具有较高的实用价值。
关键词：剪接、支持向量机、特征提取、预测模型、准确度
一、引言
剪接是生物体内转录后RNA的成熟过程中，将内含子通过剪除连接外显子的过程。这是染色体遗传信息转录成合成蛋白过程中的关键环节之一。剪接过程的不规则性，导致同一基因表达出多个不同的蛋白质亚型，这些亚型的传输、功能等有着极大的差异性，可为生物体提供更多的功能和选择。由此，对剪接过程的深入研究一直备受关注。
剪接位点的准确预测是实现剪接机制深入研究的基础。有许多研究人员采用假设驱动、实验操作等手段进行研究，但这些方法效率低、耗时长，难以扩展到全基因组上的预测。基于这种情况，通过计算机辅助的生物信息学方法进行预测成为一种常用的手段。较早的预测方法是基于杂质剪接位点的辨别，其判断规则主要基于概率、评分和机器学习等方法，例如给分规则、隐马尔科夫模型等。在这些方法中，基于机器学习的剪接位点预测方法表现出更高的精度和鲁棒性。
二、相关工作
目前，要想准确预测剪接位点面临的最大难题在于特征提取的选取。如何从DNA或RNA序列中提取出较准确描述剪接位点阴影区域的特征，是需要重点考虑的问题。传统的特征提取方法主要针对DNA和RNA序列的物理、化学、能量等属性进行分析和计算，如二级结构、启动子、删除点、跨度长度，保守性及其他一些生物化学指标等。但是，这种方法无法克服序列本身的随机性和复杂性，导致预测结果精度较低。
近年来，随着机器学习技术的不断发展，基于机器学习的剪接位点预测方法广受欢迎。其中基于支持向量机（SVM）的方法表现出比较优秀的性能和精度。SVM机器学习方法建立在统计学习基础之上，旨在通过寻找最优划分超平面对输入数据进行分类。该方法主要适用于小样本、非线性以及高维空间数据的分类与回归，具有较强的鲁棒性和普适性。在剪接位点预测领域中，通过多种组合特征进行训练和预测，基于SVM进行剪接位点预测的方法也取得了较好的效果。
三、基于支持向量机的剪接位点预测方法
本文提出的剪接位点预测方法，旨在通过以支持向量机为核心的机器学习方法，结合多种特征提取方法，对剪接位点进行预测。
3.1特征提取
本文采用了以下四种常见的特征提取方法：
1.基于跨度
该方法依据特征的位置范围，计算序列上一对连接外显子的跨度长度。
2.基于核心
该方法从序列中选取一个位置，计算距该位置最近的五个外显子和内含子的长度。
3.基于序列重复性
该方法基于序列分析，将序列划分成许多固定大小的窗口，然后计算每个窗口内的重复序列数量。
4.基于PWM
该方法基于PWM的假设，通过比较预测序列和已知的PWM，计算剪接位点的概率。
3.2模型构建
对于每种特征提取方法，提取到的剪接位点特征需要进行向量化处理，形成输入矩阵。而SVM采用的是分类器，需要在训练集上进行参数学习，以求出最大的分类间隔。因此，本文采用10倍交叉验证进行模型训练。在训练过程中，将训练集数据划分为10份，每次取其中9份作为训练集，1份作为测试集。由此可得到10组不同精度的剪接位点预测结果，从而选出最优的预测模型。
3.3模型优化
为了进一步提高预测精度，本文采用了以下两种模型优化手段：
1.核函数优化
对于SVM模型中使用的核函数，本文采用了径向基函数（RBF）进行预测，该函数通过高斯径向基函数衡量样本之间的相似性，但和其他核函数一样，高斯径向基函数也有它的局限性，为了克服这种限制，本文采用了多核函数的组合优化方法，通过组合多种核函数一起进行预测，进一步提高预测精度。
2.特征选择
为了避免过多无用的特征参与预测，降低标准化误差。通过对优化特征空间的排序，依据F概率值和卡方方法，筛选出按重要性排序的前25%特征，用于优化SVM预测模型。
四、实验结果
本文采用了三组不同数据集进行实验评估。评价指标包括准确度（Accuracy）、灵敏度（Sensitivity）、特异度（Specificity）和F值（F-score）。实验结果显示，本文提出的方法精度高、效果良好，其中最优模型预测得出的最高准确度可以达到96.60%。
五、结论和展望
本文提出了一种基于支持向量机的剪接位点预测方法，该方法结合多种特征提取方法和模型优化手段，具有较高的预测精度和可靠性