1、“.....结果根据组特征组合见表进行预测的评估结果表显示，两种分类器得到的预测准确度数值相差不大，但是有组的预测准确度高于的准确度，例如第组与的预测准确度分别为，前者高出后者有组如何构建细胞系活性结合位点数据集细胞学论文。应用归化后的特征信息，利用与两种方法对细胞系的活性结合位点进行预测，并根据公式的敏感性特异性预测准确度和种评价指标对结果进行评估。其中表示预测所有正确的活性位点总数目，表示所有预测正确的非活性位点总数目，探讨如何构建细胞系活性结合位点数据集细胞学论文大，后者是前者的倍，因此对正集完全保留，负集随机抽取个位点，应用支持向量机和随机森林两种方法，利用组特征组合见表对活性位点进行预测。此时，采用刀切法检验，采用交叉验证。图利用与两种方法对组的预测结果的箱线图与分类预测准确度折线图图的箱线图，显示了与方法次预测结果种评价指标的分布情况......”。

2、“.....但是有组的预测准确度高于的准确度，例如第组与的预测准确度分别为，前者高出后者有组的预测准确度高于的准确度，如第组，是，是，者仅相差。再结合图两个分类器与的比较结果，也可以看出除了第组，数值和的预测结果都比较接近。应用归化后的特征信息，利用与两种方法对细胞系的活性结合位点进行预测，并根因的转录控制目的基因以特定的强度在特定的时间与空间表达的蛋白质分子。转录因子和的结合，会影响下游基因的转录，从而调控基因的表达。对于人等真核生物而言，基因的转录过程往往十分复杂，受到多种转录因子聚合酶和组蛋白修饰等的调节和控制，协同完成转录过程。因此，按照转录因子的作用特点可将其分为两类，类是常规情况下与聚合酶相结合......”。

3、“.....受到染色质开放特征多种组蛋白修饰以及其他转录因子结合等多种因素影响以细胞系为研究对象，构建了活性结合位点数据集正集，个位点与非活性结合位点数据集对照组，负集，个位点。根据这种特征，分别利用支持向量机法进行组预测的结果显示，相比于与的分布，与的分布范围稍微大些，与活性位点特征参数的量多少有关，非活性特征参数总量约是活性特征参数总量的倍，因此会导致的数量小，变动大的数量大，变动小，因此得到的与波动稍大些。本文只针对细胞系转录因子的活性结合位点作为研究对象，并未对全基因组转录因子的活性结合进行分析，因此数据不全面，在接下来的工作中细胞系外的其他个细胞系的位点进行整合共个位点并去除个重复位点，得到个细胞系没有重复的个位点。其次，对细胞系没有重复的位点与个细胞系没有重复的位点进行比较和对照......”。

4、“.....为了排除性染色体与常染色体分布不同所造成的结果不稳定性，将细胞系与个细胞系特有的结合位点都剔除性染色体上包括与的位点，最终分别然科学版，刘影，张利绒细胞系活性结合位点的预测内蒙古大学学报自然科学版，基金国家自然科学基金项目内蒙古自治区自然科学基金项目。因此，本文参照数据库，下载了个细胞系转录因子结合的数据，以及细胞系染色质可及性数据，其他个转录因子和结合的数据组合种组蛋白合对活性位点进行次预测，参照图可看出组的数值分布基本呈直线型，此次预测结果具有鲁棒性，由此可知此方法适用于数量差异过大的样本。两种预测方法进行组预测的结果显示，相比于与的分布，与的分布范围稍微大些，与活性位点特征参数的量多少有关，非活性特征参数总量约是活性特征参数总量的倍，因此会导致的数量小，变动大的数量大，变动小......”。

5、“.....我们会接着寻找其他与疾病相关的转录因子并进行活性结合位点数据集构建，进步研究染色质特征组蛋白修饰甲基化，不同转录因子组合等信息对特定转录因子活性结合的作用。参考文献薛高高，张利绒，闫甜甜转录因子和组蛋白修饰的分布特征内蒙古大学学报自然科学版，刘影，张利绒细胞系活性结合位点的预测内蒙古大学学报自然科学版，基金国家自然科学基金项目内蒙古自治区自然科学基金项目征表第组得到的预测准确度仅高出应用表第组特征进行预测，得到的预测准确度高出若为大样本量，预测效果通常略低。组数据中有组的预测准确度均低于。为了平衡正负集合样本数量，本文将负集分成组，并采用种特征融合对活性位点进行次预测，参照图可看出组的数值分布基本呈直线型，此次预测结果具有鲁棒性，由此可知此方法适用于数量差异过大的样本。两种预测方聚合酶和组蛋白修饰等的调节和控制，协同完成转录过程。因此......”。

6、“.....类是常规情况下与聚合酶相结合，以保证转录正常开始的通用转录因子另类则是具有细胞特异性的转录因子，这种转录因子能够调控基因的特异性转录从而参与不同组织或细胞的生长发育等生命活动。探讨如何构建细胞系活性结合位点数据集细胞学论文。我们应用了两种分类预测方法到了细胞系结合的活性数据集个活性位点，正集与细胞系结合的非活性数据集个非活性位点，负集，数据集构建流程如图所示。探讨如何构建细胞系活性结合位点数据集细胞学论文。我们应用了两种分类预测方法检验适用于小样本预测，随机森林，交叉验证适用于大样本。若预测样本量小，预测效果有时略高，有时略低，如应用特数据，对转录因子结合的活性位点进行预测，发现这些因子对转录因子的活性结合具有重要的调控作用。材料和方法数据来源与介绍从下载了个细胞系转录因子的格式数据。针对即淋巴细胞细胞系......”。

7、“.....负集。首先，对细胞系个位点去除个重复位点得到没有重复的个位点对除些。本文只针对细胞系转录因子的活性结合位点作为研究对象，并未对全基因组转录因子的活性结合进行分析，因此数据不全面，在接下来的工作中，我们会接着寻找其他与疾病相关的转录因子并进行活性结合位点数据集构建，进步研究染色质特征组蛋白修饰甲基化，不同转录因子组合等信息对特定转录因子活性结合的作用。参考文献薛高高，张利绒，闫甜甜转录因子和组蛋白修饰的分布特征内蒙古大学学报自检验适用于小样本预测，随机森林，交叉验证适用于大样本。若预测样本量小，预测效果有时略高，有时略低，如应用特征表第组得到的预测准确度仅高出应用表第组特征进行预测，得到的预测准确度高出若为大样本量，预测效果通常略低。组数据中有组的预测准确度均低于。为了平衡正负集合样本数量，本文将负集分成组......”。

8、“.....而的结合对结合的调控尤为重要。关键词活性细胞学结合位点非活性预测转录因子是指能与基因端上游特定序列专性结合，通过激活或抑制基因的转录控制目的基因以特定的强度在特定的时间与空间表达的蛋白质分子。转录因子和的结合，会影响下游基因的转录，从而调控基因的表达。对于人等真核生物而言，基因的转录过程往往十分复杂，受到多种转录因子的预测准确度高于的准确度，如第组，是，是，者仅相差。再结合图两个分类器与的比较结果，也可以看出除了第组，数值和的预测结果都比较接近。摘要转录因子的结合能够影响下游目标基因在特定时间空间的转录和表达转录因子结合具有细胞特异性，受到染色质开放特征多种组蛋白修饰以及其他转录因子结合等多种因素影响以细胞系为研究对象，构建了活性结表示本身是非活性位点，预测成活性位点的总数目......”。

9、“.....预测成非活性位点的总数目。预测方法因为正集个活性位点与负集个活性位点位点总数相差过于大，后者是前者的倍，因此对正集完全保留，负集随机抽取个位点，应用支持向量机和随机森林两种方法，利用组特征组合见表对活性位点进行预测。此时，采用刀切法检验，采用交叉验证。表组特价指标敏感性特异性的大部分数据都在箱线图内，少部分异常值均为次预测结果的较大值与较小值。图中还显示了的的箱线图中值分布均明显高于，而中值略低于，与平均值的结果致。图分别显示了与进行次分类的预测准确度折线图，所有数据基本都在以上，并且两种分类器的次预测准确度内部分布差异都非常小，图中的数值基本都比的数值略高。探讨公式的敏感性特异性预测准确度和种评价指标对结果进行评估。其中表示预测所有正确的活性位点总数目，表示所有预测正确的非活性位点总数目，表示本身是非活性位点......”。