平顶山学院学报
平頂山學院學報
평정산학원학보
JOURNAL OF PINGDINGSHAN UNIVERSITY
2014年
5期
60-67
,共8页
TAL 效应物%结合特异性%位置权重矩阵(PWM)%打分函数%靶标预测
TAL 效應物%結閤特異性%位置權重矩陣(PWM)%打分函數%靶標預測
TAL 효응물%결합특이성%위치권중구진(PWM)%타분함수%파표예측
TAL effectors%binding specificity%positional weighted matrix(PWM)%scoring function%target prediction
计算预测出 TAL 效应物的候选靶标有助于高效地确定 TAL 效应物的靶基因，进而阐明 TAL 效应物的生物学功能，但是目前在 TAL 效应物靶标计算预测方面的研究仍然很少。为了设计出预测 TAL 效应物靶标的有效算法，基于 TAL 效应物的已知靶标数据，构建了 TAL 效应物靶点的 RVD -核苷酸关联矩阵，并将RVD -核苷酸关联矩阵归一化成 RVD 特异性概率矩阵，为靶标预测构造新的打分函数。实验结果表明，改进的TAL 效应物靶标预测算法对大部分已知靶标预测的打分排名比已有算法更靠前，并且结合基因表达数据可以预测出 TAL 效应物的新的候选靶标。
計算預測齣 TAL 效應物的候選靶標有助于高效地確定 TAL 效應物的靶基因，進而闡明 TAL 效應物的生物學功能，但是目前在 TAL 效應物靶標計算預測方麵的研究仍然很少。為瞭設計齣預測 TAL 效應物靶標的有效算法，基于 TAL 效應物的已知靶標數據，構建瞭 TAL 效應物靶點的 RVD -覈苷痠關聯矩陣，併將RVD -覈苷痠關聯矩陣歸一化成 RVD 特異性概率矩陣，為靶標預測構造新的打分函數。實驗結果錶明，改進的TAL 效應物靶標預測算法對大部分已知靶標預測的打分排名比已有算法更靠前，併且結閤基因錶達數據可以預測齣 TAL 效應物的新的候選靶標。
계산예측출 TAL 효응물적후선파표유조우고효지학정 TAL 효응물적파기인，진이천명 TAL 효응물적생물학공능，단시목전재 TAL 효응물파표계산예측방면적연구잉연흔소。위료설계출예측 TAL 효응물파표적유효산법，기우 TAL 효응물적이지파표수거，구건료 TAL 효응물파점적 RVD -핵감산관련구진，병장RVD -핵감산관련구진귀일화성 RVD 특이성개솔구진，위파표예측구조신적타분함수。실험결과표명，개진적TAL 효응물파표예측산법대대부분이지파표예측적타분배명비이유산법경고전，병차결합기인표체수거가이예측출 TAL 효응물적신적후선파표。
Computational predictions of candidate targets for TAL effectors contribute to effectively discove-ring target genes of TAL effectors,and further elucidating their biological functions. Currently,the research on this aspect is still less. To design an effective algorithm to predict TAL effector targets,an RVD - nucleotide associa-tion matrix for TAL effector target site is constructed and converted into a RVD specificity probability matrix. A novel scoring function is developed to design an improved algorithm for targets prediction. Experimental results show that the improved algorithm ranks better than existing algorithms,and can predict novel candidate targets by using gene expression data.
