【摘 要】
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在遗传学中，超敏位点是一个相对较短的染色质区域，它可以在所有的活性基因上发现。DNase I超敏位点（DHSs）是失去其高级结构的特殊染色体区域，可被DNase I酶识别，结合和切割。因此，这些DNA区域变得暴露，更容易被酶接触，从而发挥其生物学作用。DNA序列中DHSs的研究对于理解转录调控机制和定位一些顺式调控元件（如启动子，增强子，绝缘子，沉默子和基因座控制区等）具有重要意义。因此，识别DH
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在遗传学中，超敏位点是一个相对较短的染色质区域，它可以在所有的活性基因上发现。DNase I超敏位点（DHSs）是失去其高级结构的特殊染色体区域，可被DNase I酶识别，结合和切割。因此，这些DNA区域变得暴露，更容易被酶接触，从而发挥其生物学作用。DNA序列中DHSs的研究对于理解转录调控机制和定位一些顺式调控元件（如启动子，增强子，绝缘子，沉默子和基因座控制区等）具有重要意义。因此，识别DHSs成为了从非编码序列中发现功能性DNA元素的有效途径。尽管后基因组时代已提出了许多实验方法来识别DHSs，但这些实验方法需要大量实验人员的辛勤劳动，以及需要耗费大量的实验原材料、实验器材和实验时间。与此同时，这些实验方法的大量涌现也为后续的研究提供了宝贵的实验数据。因此，开发用于预测DHSs序列的计算方法既有重要意义，又是推进科学发展不可或缺的一步。
在本文的研究中，提出了一种基于DHSs序列信息的预测分类器模型来识别人类DHSs。研究采用的基准数据集是Noble课题组通过可靠的实验方法测序出来的，共包含1017条样本序列，大小均在240bp左右，并去除了序列冗余。我们的模型使用了k-mer、二核苷酸理化值、二型伪核苷酸组分、基于两个窗口的二型伪核苷酸组分、G-gap kmer、DNA的natural vector和k-mer组合理化性质矩阵的特征集七种特征提取方法构建特征向量，对结果进行比较，初步挑选最优的特征提取算法并使用mRMR算法对特征进行特征筛选，再根据筛选结果用F-score进行进一步筛选，得到最优特征集，通过SVM和随机森林两种分类算法的比较，最终得到最佳的基于SVM的分类模型。鉴于DHSs的识别对后续非编码序列中调控因子的发现具有促进作用，提出的预测分类模型具有重要的参考意义，模型的AUC和最终准确度分别达到0.85和0.87，与已有的DHSs预测模型相比具有优势，表明我们的方法具有良好的性能，能够为相关领域研究者提供便利。同时，提供了在线网站给相关领域的研究人员下载我们的模型相关数据。
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