基因预测医学知识课件
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一旦获得一个基因组序列，除了将这段序列通过数据库相 似性和同源性比较，还可以计算DNA的碱基组成，分析密码子的 偏好性，简缩重复序列，寻找DNA的特殊位点或信号，以及鉴定 DNA的编码区。用外显子-内含子结构和每个预测基因的位置信 息，以及基于数据库搜索的任何功能信息来注释基因组DNA序列。 随后可以鉴别最可能的蛋白质编码区。
http://argon.cshl.org/genefinder/pombe/pombe.htm
GeneMark
GeneMark 依赖编码与非编码二者的非同源Mark链模型，是建 立在已知基因和已确定其功能的基础上，用来预测E. coli. 的 DNA序列，甚至可以重新训练来预测H. influenz，M. jannaschia 和其他的生物.
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
基因预测的背景
生物学家开始研究基因结构主要是在实验的基础上进行的： 构建cDNA文库、PCR扩增、Northern blot 和测序等。
随着全基因组测序计划的实现，大量的基因组DNA序列产生， 但对基因的注释远落后于基因测序。因此，应用计算机程序从 DNA序列中寻找基因（尤其是那些编码蛋白质的基因），成为研 究人员考虑的重要问题。
一个亚适的截断值（1.0、0.50、0.25、0.10、0.05、0.02、0.01）。
HMMGene
HMMGene是专门为脊椎动物和线虫未知DNA 序列的基因预测，可 以预测整个质粒基因，甚至更长的DNA序列。同时也可以预测剪 切位点和起始/终止密码子。如果一段序列的一些特征是已知的， 如ESTs，蛋白质或重复元件，那么这些区域就被认定为编码区或者 非编码区，甚至于在这一约束下找出最优的基因结构。
来自百度文库
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
GeneScan
GeneScan是一种广义上的目的基因预测软件，用来分析多个物种的 DNA序列，包括人类、其他脊椎动物、无脊椎动物和植物的基因 组。 它可以从下面网站获得：http://genes.mit.edu/GENESCAN.html. 其参数设置选定一个模式生物（脊椎动物、拟南芥或玉米）并选取
除了以上几种外，目前用于基因预测的算法还很多，如基因 结构的线性判别式分析和概率模型等。不过大多数算法都是基于 已知基因顺序，所以需要深入研究，寻找基因不同的内在规律。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
但目前最为流行的预测模型是HMM改进后的广义隐马 尔科夫模型（GHMM）。 GHMM比HMM的模型框架更具有 良好的可扩展性。
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3 动态规划法
用来将预测的各个可能外显子和内含子拼接成完整的基因， 这种算法将各种可能的拼接进行记分，从而得出最可能的基因结 构。
4 神经网络预测方法
该法是使用一个训练数集来训练神经网络，使其达到局部极 小，然后，神经网络去掉这些最小权重，将最低预测值加到整体 预测值上，经过数据修剪后，再次训练神经网络使其达到局部极 小，这个过程不断被重复，直至达到规定的误差值，最后给出一 个预测结果。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
基因预测的同源比较算法和预测模型
1 同源比较算法：
① Smith-Waterman算法 ：它是将一条序列代替另一条序列所 需的“最小代价”（Weight）。
② FASTA算法 是用来进行DNA/DNA、DNA/蛋白质（将DNA 按6个ORFs 翻译成氨基酸序列，再与蛋白质比较）和蛋白质 /蛋白质的同源比较。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
GeneMark-Genesis是用来分析M. jannaschia和 H. pylori的软 件 ， 是 确 定 可 用 于 训 练 和 能 预 测 到 单 独 使 用 Genscan 或 BLASTX所不能检测到的编码区。 GeneMark.hmm算法是对 DNA序列片段的编码和非编码区域 的概率分析，力求更准确地找出明确的基因边界。以S.pombe 和拟南芥（A.thaliana ）为模式生物。
这个程序是建立在HMM（Hidden Markov model）模型上的， HMM模型是一个基因结构概率模型，能够为一段序列提供多个最 优的预测结果。
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Pombe
Pombe专门设计来寻找S.pombe的基因和预测外显子-内含子结构。 识别{位点，外显子，内含子}和{假位点，假内含子，假外显 子}。同时可以识别起始位点，供体位点和受体位点，而对于外 显子和内含子的预测必须要结合线性判别分析。而且还要考虑 到其他的因素如少数核苷酸偏好、三联体位点偏好和ORFs的定 位。同时把这些分析结果与动态分析程序相结合来预测基因的 结构。
2 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）
它将DNA看成是一个随机过程，根据编码和非编码的DNA 序列在核苷酸选用频率上的不同而自动寻找出其内部隐藏的 规律。
广义隐马尔可夫模型（Generalized Hidden Markov Model，GHMM ）
是通过对HMM简化和在HMM下建立了相应的子模型，使 其具有很大的可扩展性，是第二代基因预测软件的基础。
下面介绍几种以HMM和GHMM为模型而发展的计算机识别软 件： 第一代基因识别软件：GENMARK，GeneID和GRAILⅡ等, 它们采用的方法包括神经网络、隐Markov模型等。但是它们 通常假定序列中正好包含了一个完整的基因, 因而预测的正确 率不高。 第二代基因识别软件：包括GenScan，HMMGene，FFG， GeneMark.hmm 等等, 它们一般不需要假设序列中正好包含一 个完整的基因, 而且 其预测正确率也有大幅提高。 它们的模 型的框架基本上都是采用的广义隐Markov 模型，是对GHMM 在简化方法和子模型的构建方上存在不同。
http://argon.cshl.org/genefinder/pombe/pombe.htm
GeneMark
GeneMark 依赖编码与非编码二者的非同源Mark链模型，是建 立在已知基因和已确定其功能的基础上，用来预测E. coli. 的 DNA序列，甚至可以重新训练来预测H. influenz，M. jannaschia 和其他的生物.
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基因预测的背景
生物学家开始研究基因结构主要是在实验的基础上进行的： 构建cDNA文库、PCR扩增、Northern blot 和测序等。
随着全基因组测序计划的实现，大量的基因组DNA序列产生， 但对基因的注释远落后于基因测序。因此，应用计算机程序从 DNA序列中寻找基因（尤其是那些编码蛋白质的基因），成为研 究人员考虑的重要问题。
一个亚适的截断值（1.0、0.50、0.25、0.10、0.05、0.02、0.01）。
HMMGene
HMMGene是专门为脊椎动物和线虫未知DNA 序列的基因预测，可 以预测整个质粒基因，甚至更长的DNA序列。同时也可以预测剪 切位点和起始/终止密码子。如果一段序列的一些特征是已知的， 如ESTs，蛋白质或重复元件，那么这些区域就被认定为编码区或者 非编码区，甚至于在这一约束下找出最优的基因结构。
来自百度文库
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GeneScan
GeneScan是一种广义上的目的基因预测软件，用来分析多个物种的 DNA序列，包括人类、其他脊椎动物、无脊椎动物和植物的基因 组。 它可以从下面网站获得：http://genes.mit.edu/GENESCAN.html. 其参数设置选定一个模式生物（脊椎动物、拟南芥或玉米）并选取
除了以上几种外，目前用于基因预测的算法还很多，如基因 结构的线性判别式分析和概率模型等。不过大多数算法都是基于 已知基因顺序，所以需要深入研究，寻找基因不同的内在规律。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
但目前最为流行的预测模型是HMM改进后的广义隐马 尔科夫模型（GHMM）。 GHMM比HMM的模型框架更具有 良好的可扩展性。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
3 动态规划法
用来将预测的各个可能外显子和内含子拼接成完整的基因， 这种算法将各种可能的拼接进行记分，从而得出最可能的基因结 构。
4 神经网络预测方法
该法是使用一个训练数集来训练神经网络，使其达到局部极 小，然后，神经网络去掉这些最小权重，将最低预测值加到整体 预测值上，经过数据修剪后，再次训练神经网络使其达到局部极 小，这个过程不断被重复，直至达到规定的误差值，最后给出一 个预测结果。
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基因预测的同源比较算法和预测模型
1 同源比较算法：
① Smith-Waterman算法 ：它是将一条序列代替另一条序列所 需的“最小代价”（Weight）。
② FASTA算法 是用来进行DNA/DNA、DNA/蛋白质（将DNA 按6个ORFs 翻译成氨基酸序列，再与蛋白质比较）和蛋白质 /蛋白质的同源比较。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
GeneMark-Genesis是用来分析M. jannaschia和 H. pylori的软 件 ， 是 确 定 可 用 于 训 练 和 能 预 测 到 单 独 使 用 Genscan 或 BLASTX所不能检测到的编码区。 GeneMark.hmm算法是对 DNA序列片段的编码和非编码区域 的概率分析，力求更准确地找出明确的基因边界。以S.pombe 和拟南芥（A.thaliana ）为模式生物。
这个程序是建立在HMM（Hidden Markov model）模型上的， HMM模型是一个基因结构概率模型，能够为一段序列提供多个最 优的预测结果。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
Pombe
Pombe专门设计来寻找S.pombe的基因和预测外显子-内含子结构。 识别{位点，外显子，内含子}和{假位点，假内含子，假外显 子}。同时可以识别起始位点，供体位点和受体位点，而对于外 显子和内含子的预测必须要结合线性判别分析。而且还要考虑 到其他的因素如少数核苷酸偏好、三联体位点偏好和ORFs的定 位。同时把这些分析结果与动态分析程序相结合来预测基因的 结构。
2 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）
它将DNA看成是一个随机过程，根据编码和非编码的DNA 序列在核苷酸选用频率上的不同而自动寻找出其内部隐藏的 规律。
广义隐马尔可夫模型（Generalized Hidden Markov Model，GHMM ）
是通过对HMM简化和在HMM下建立了相应的子模型，使 其具有很大的可扩展性，是第二代基因预测软件的基础。
下面介绍几种以HMM和GHMM为模型而发展的计算机识别软 件： 第一代基因识别软件：GENMARK，GeneID和GRAILⅡ等, 它们采用的方法包括神经网络、隐Markov模型等。但是它们 通常假定序列中正好包含了一个完整的基因, 因而预测的正确 率不高。 第二代基因识别软件：包括GenScan，HMMGene，FFG， GeneMark.hmm 等等, 它们一般不需要假设序列中正好包含一 个完整的基因, 而且 其预测正确率也有大幅提高。 它们的模 型的框架基本上都是采用的广义隐Markov 模型，是对GHMM 在简化方法和子模型的构建方上存在不同。