转录调控序列数据挖掘：人工智能方法与系统实现

“人工智能-数据挖掘-转录调控序列数据挖掘研究与实现.pdf” 本文主要探讨了人工智能在数据挖掘领域中的应用，特别是在转录调控序列分析中的研究与实现。转录调控序列是生物体内基因表达调控的关键元件，它们通过与转录因子相互作用影响基因的表达。这些cis-regulatory elements（顺式调控元件）往往具有复杂的依赖关系，对基因表达的精确调控起着至关重要的作用。 文中提到的方法利用多项式核函数来捕捉cis-regulatory elements中残基之间的依赖性，这显著提高了预测结果的准确性。多项式核方法的一个优势在于避免了显式的空间变换，这为构建高效算法做出了重要贡献。这种方法能够更有效地揭示转录调控序列中的模式和规律。 此外，文章还介绍了名为TBMiner的转录调控序列数据挖掘系统。TBMiner集成了两种常用的motif查找算法——MEME和AlignACE，将它们整合到一个系统中，并实现了上述提及的新预测算法。用户可以尝试不同的参数组合以找到最佳预测结果，这为生物学家研究转录调控机制提供了一个便捷的平台。 关键词包括：转录因子、cis-regulatory elements、支持向量机、多项式核、数据挖掘、生物信息学。分类号：耶311 在第一章“绪论”中，作者可能详细阐述了转录调控序列数据挖掘的重要性，以及当前研究的背景和意义。生物信息学作为一门交叉学科，结合了生物学、计算机科学和统计学，为理解和预测基因表达提供了有力工具。在后续章节中，作者可能进一步讨论了数据预处理、特征选择、模型构建和验证等步骤，以及实际应用案例，展示了如何利用人工智能和数据挖掘技术解决生物学问题。