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一种改进的六联体使用频率编码测度被引量：2: 2005年; 在基因预测软件中常用的编码测度得到的序列编码潜力大小往往与序列的C+G含量紧密相关,从而影响了对蛋白编码区的识别效果.研究发现六联体使用偏好与其自身C+G含量存在一种近似线性的相关性,据此提出了一种改进的六联体使用偏好模型,通过综合考虑六联体使用频率与六联体的C+G含量,可简便有效地减小序列编码潜力大小对序列C+G含量的依赖性.测试表明,与分类建模策略相比,该方法所需的训练数据较少,而且具有更好的蛋白编码区识别效果,因此可用于基因预测软件中以提高蛋白编码区与基因结构的预测精度.; 周艳红毕然唐睿

基于支持向量机识别真核生物DNA中的翻译起始位点被引量：3: 2003年; 翻译起始位点(TIS)的识别是真核生物基因预测的关键步骤之一,近年来一直得到研究人员的高度重视。基于TIS附近序列的统计特性,出现了一些辨识TIS的判别方法,但识别精度还有待进一步提高。针对传统支持向量机(SVM)方法中存在的不足,提出了基于数据优化法的SVM,它通过其它统计学模型优化训练数据集,进而提高分类器的辨识精度。实验结果表明基于数据优化法的SVM分类器在翻译起始位点的辨识上可获得比其他判别方法更好的效果。; 詹泳周艳红卢正鼎; 关键词：支持向量机数据优化敏感度 DNA

基于密码子使用特征预测家族性扩张型心肌病的疾病基因: 2005年; 家族性扩张型心肌病(FDC)是一种以常染色体显性遗传为主的单基因病,迄今已定位了15个常染色体显性遗传FDC的疾病基因区间,但只确定了其中8个定位区间的致病基因,另外7个定位区间中的FDC疾病基因仍有待发现.本文对已知的FDC疾病基因序列进行了深入分析,发现其密码子使用频率分布具有显著的特异性,并设计了基于这种特征预测FDC疾病基因的新方法.交叉验证结果表明,该方法能够从定位区间内众多的基因中有效预测出FDC疾病基因.除具有较高的预测精度外,该方法的另一显著优点是只需要知道基因序列数据,因而有可能帮助发现那些功能还完全未知的FDC疾病基因.在此基础上,用该方法对疾病基因还未知的7个FDC定位区间进行了分析,给出了FDC疾病基因的预测结果和预测软件(http://infosci.hust.edu.cn),可为相关实验研究发现新的FDC疾病基因提供帮助.; 周艳红周权雄刘怀兰万宏辉; 关键词：家族性扩张型心肌病常染色体显性遗传密码子

SNP功能分析的生物信息学方法及其资源被引量：10: 2007年; 在后基因组时代,单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism,SNP)数据的快速积累使得用计算方法对编码区和非编码区SNP进行功能分析成为可能;但是目前各种SNP功能预测方法的预测精度均不能令人满意。针对这一问题,文章根据SNP的分类,分别对错义SNP、同义SNP和非编码区SNP功能分析的生物信息学方法进行了总结。其中重点介绍了基于序列特征和基于结构特征的有害错义SNP预测方法。还介绍了互联网上提供SNP资源和功能注释工具。分析表明,各种SNP功能分析方法还有很大的改进余地。; 李延恩周艳红; 关键词：单核苷酸多态性生物信息学方法

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湖北省自然科学基金(2002AC014)