可以通过特定的算法验证。和前两种算法不同，系统发育足迹分析法面对在更宏观背景下的模体识别问题，算法与算法的每次进步总是要对其产生促进，同时它的发展也对前两者提供了验证信息和新的思路。最终生物信息学对生命的解读将由这类甚至更多更新层级方法共同完成。总结可以看出转录，部搜索网络模型与芯片技术结合与物种进化结合等等过程，逐步形成了研究体系，各个过程中间不是简单的技术换代，而是在新的技术条件下各种经典的方法的延伸和发展。也就是说我们不能简单地认为局部搜索就优于枚举，或是算法优于算法等等，它们各阶段的发展都是对彼此的促进。在相互促进融合的过程中，新的更适合当下技术条件的算法会逐步被人们发现。只有通过各种数据的融合和相互校正，才能挖掘出可靠的转录因子结合位点和它对序列转录调控关系。通过对各类算法的分析，可以看出今后个阶段的研究仍是围绕着减少序列背景中的噪音信号对所关注的模体信号的干扰，以及提高算法的时间效率来进行的，新的实验技术和更多的同源序列信息被发现，必将带来更高效的转录因子结合位点识别算法。参考文献，计算机技术在转录因子结合位点识别的研究及应用论文原稿作者单位西安电子科技大录因子结合位点有调控功能，在进化中应该相对保守，进化速度要慢于其它没有功能的非编码序列，因此预测转录因子结合位点就是搜索同源基因在多个物种中的对应基因序列上的保守模体。年，分别用此方法在酵母属基因组中找到保守的模体，年，等对个果蝇属物种的全基因组进行比较分析，预测出若干保守模体存在于算法预测的有效富集区。均取得相应的成果。模体识别算法直以来都是模体识别领域的主要组成，各种经典算法层出不穷，是这领域的核心研究力量，近几年来图论和聚类算法的进入，又给此类算法带来新的活力。同时由此类算法向下代算法引申变化以期更好解决模体识别问题的研究也直在进行中。比如我们接下来介绍的基于染色质免疫共沉淀技术的算法。有很多方法是源自算法。另外侧重进化层面的系统发育足迹分析法也大量借鉴了可视化模型模型是可视化模型的典型代表，它依据信息论用形象直观的图形方式来表示结合位点的特征。在模型中，每个位上的值是所有在该位臵上出现的碱基叠加生成，该位臵上值的高度等于该位臵上碱基出现的信息量之和，该位臵上碱基的排列按照信息量的大小从上向下排列。例如我们把已在真实数据库公布的模体用模型表示，如图。模型可以用直观图形地表示出结合位点的保守度，以及碱基在具体位臵上的分布和影响。转录因子结合位点识别研究历程根据转录因子结合位点在相关基因序列中的保守性，近年来人们开发了很多识别它们的算法。算法是这样工作的首先将测序得到的短序列片段匹配到参考基因组序列上考虑到有部分短序列不能匹配到参考基因组上，有可能是未知的基因组序列另部分是能够匹配到基因组上的短序列，通常要对这些段序列进行覆盖度计算继而从匹配到基因组上的短序列中进行富集区域的义，因为以上各个方法都不能完全解答这个模型，需要寻找个全面系统的同时能够展示出基因序列间的拓扑结构联系功能及进化的模型。这样就把早在年就利用布尔关系构建了那个原始的具有猜测性质的基因网络，具现到模体识别这个问题上了。同时图论的思想也被大量引入到模体识别领域。转录因子结合位点识别算法的分类根据识别策略和搜索对象的不同，模体识别算法大致可分为类第类是模体识别算法，该类算法是在没有转录因子及其结合位点的先验信息的情况下，完全依靠计算方法在系列共表达或者共调控基因的上游区域中识别未知模体我们在第章转录因子结合位点识别研究历程中所介绍的算法均属于这类。而这类微小特征信号因为模体的片段较短，而较短的序列在规模较大基因组中重复出现的次数很多，另外模体又现实存在定的模体变体，这使得背景中的噪音信号对所关注的信号有着很大的干扰，减少这种干扰就是模体识别问等对个果蝇属物种的全基因组进行比较分析，预测出若干保守模体存在于算法预测的有效富集区。均取得相应的成果。可视化模型模型是可视化模型的典型代表，它依据信息论用形象直观的图形方式来表示结合位点的特征。在模型中，每个位上的值是所有在该位臵上出现的碱基叠加生成，该位臵上值的高度等于该位臵上碱基出现的信息量之和，该位臵上碱基的排列按照信息量的大小从上向下排列。例如我们把已在真实数据库公布的模体用模型表示，如图。模型可以用直观图形地表示出结合位点的保守度，以及碱基在具体位臵上的分布和影响。转录因子结合位点识别研究历程根据转录因子结合位点在相关基因序列中的保守性，近年来人们开发了很多识别它们的算法。而这类微小特征信号因为模体的片段较短，而较短的序列在规模较大基因组中重复出现的次数很多，另外模体又现实存在定的模体变体结合位点的长度，这样就需要算法对其进行进步的加工，在利用叠片式芯片进步增加了基因组的覆盖率。将与第代测序技术相结合的技术，能够高效地在全基因组范围内检测与组蛋白转录因子等互作的区段。技术的分辨率可以达到甚至更高。算法是这样工作的首先将测序得到的短序列片段匹配到参考基因组序列上考虑到有部分短序列不能匹配到参考基因组上，有可能是未知的基因组序列另部分是能够匹配到基因组上的短序列，通常要对这些段序列进行覆盖度计算继而从匹配到基因组上的短序列中进行富集区域的扫描。通常扫描到的富集区即被认为是蛋白质与相互结合的区域。此时已得到我们所关注的结果，至于将计算数据转变为真实数据库数据则是另层面的问题。和以往的模体识别算法不同的是，以往的算法面对的是长度普遍在以千为数量级的，同源条数以几，计算机技术在转录因子结合位点识别的研究及应用论文原稿的难点模体的表示方法在生物信息学领域，通常用种模型来表现模体。分别是致序列模型权值矩阵模型可视化模型。致序列模型致序列模型是指取各个模体实例中同位臵出现次数最多的碱基作为致序列该位臵的碱基，这样组成的序列就被称作致序列。这样致序列模型是对模体的种大致性表示，致序列模型的结果并不定存在于被表示序列中。以表作为例子来说明权值矩阵模型由致序列模型表示的模体除了简单直观在精确性上与实际要求相差很远，随着算法的发展，人们发现用权值矩阵矩阵更能表现出模体的特性。矩阵的行代表了不同的碱基，矩阵的列代表了碱基序列的位臵。假设该矩阵为，那么表示第个碱基在碱基位臵出现的概率。以上表为例可以得出矩阵，如图所示。可以在权值矩阵模型下用似然函数来评价生物序列模体的保守程度。计算机技术在转录因子结合位点识别的研究及应用论文原稿。位点识别的研究及应用论文原稿。此类算法是首先构建个模体的初始模型，例如相似度矩阵模型，然后对该模型在每次迭代中进行相应的调整，使其更接近真实的模体。经过数次的迭代后，该模型最终收敛到个局部最优解。其中年等提出用算法来解模体识别，但是它只能识别个模体类型。于是在年和提出了改进了的算法算法，通过拟合个元混合模型，优化算法的初值来识别个或多个模体的类型。年，结合贪婪算法和算法编写了。由于算法常会陷入局部最优解，在年等率先把吉布斯采样法引入模体识别领域，吉布斯采样算法是种特殊的马尔柯夫链蒙特卡罗方法。此后又现了很多基于吉布斯采样算法的模体识别算法。如今已经成为应用最广最成功的识别方法之。年，和提出了植入模型，这具有里程碑的这使得背景中的噪音信号对所关注的信号有着很大的干扰，减少这种干扰就是模体识别问题的难点模体的表示方法在生物信息学领域，通常用种模型来表现模体。分别是致序列模型权值矩阵模型可视化模型。致序列模型致序列模型是指取各个模体实例中同位臵出现次数最多的碱基作为致序列该位臵的碱基，这样组成的序列就被称作致序列。这样致序列模型是对模体的种大致性表示，致序列模型的结果并不定存在于被表示序列中。以表作为例子来说明权值矩阵模型由致序列模型表示的模体除了简单直观在精确性上与实际要求相差很远，随着算法的发展，人们发现用权值矩阵矩阵更能表现出模体的特性。矩阵的行代表了不同的碱基，矩阵的列代表了碱基序列的位臵。假设该矩阵为，那么表示第个碱基在碱基位臵出现的概率。以上表为例可以得出矩阵，如图所示。可以在权值矩阵模型下用似然函数来评价生物序列模体的保守程度。计算机技术在转录因子结以内的序列数据，而算法面对的是长度为左右而条数以十万为数量级的序列数据，这样以往的算法就没法照搬使用，针对这种情况，算法吉布斯采样算法等经典算法均做出了相应的调整，形成了对技术的新变化。同时模式驱动和聚类求精之类的算法在技术的要求下形成了新型的算法多种算法的形成不胜枚举，在近两年几乎每天都有突破。可以说算法的下代模体识别算法的地位已经奠定。系统发育足迹分析法随着测序技术的发展，越来越多的基因组被测序，系统发育足迹分析法在转录因子结合位点预测中变得越来越重要。它的基本假设是，转录因子结合位点有调控功能，在进化中应该相对保守，进化速度要慢于其它没有功能的非编码序列，因此预测转录因子结合位点就是搜索同源基因在多个物种中的对应基因序列上的保守模体。年，分别用此方法在酵母属基因组中找到保守的模体，年，作者单位西安电子科技大学陕西省西安市。模体识别算法直以来都是模体识别领域的主要组成，各种经典算法层出不穷，是这领域的核心研究力量，近几年来图论和聚类算法的进入，又给此类算法带来新的活力。同时由此类算法向下代算法引申变化以期更好解决模体识别问题的研究也直在进行中。比如我们接下来介绍的基于染色质免疫共沉淀技术的算法。有很多方法是源自算法。另外侧重进化层面的系统发育足迹分析法也大量借鉴了算法的思想。基于染色质免疫共沉淀技术的算法染色质免疫共