張力丹，梁曉佳，李 丹，曹興芹

(1.新疆師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，新疆烏魯木齊830054;2.新疆師范大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊830054)

基因預(yù)測問題是生物信息學(xué)中一個重要問題，隨著基因組信息爆炸性的增長，如何從中獲取有用的信息，充分利用現(xiàn)有資源，準(zhǔn)確識別基因編碼區(qū)，揭示生物的遺傳特性，已變得越來越重要，迫切需要快速準(zhǔn)確的預(yù)測方法.

一些統(tǒng)計模型應(yīng)運而生，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、隱馬爾科夫模型、傅里葉變換、線性辨別分析、語言學(xué)、決策樹等.隱馬爾科夫模型(HMM)是一類智能化的算法，結(jié)構(gòu)合理且容易解釋，被廣泛地應(yīng)用于生物序列的數(shù)學(xué)建模和分析，在基因預(yù)測的問題上也有著突出的優(yōu)勢.但是隱馬爾科夫模型的最大缺陷是有較少的基因構(gòu)造的知識，尤其是在新的基因組序列中.此外，當(dāng)前已知的有些基因也沒有呈現(xiàn)潛在的基因功能，因此在物理學(xué)和信號處理方面的一些技術(shù)，被應(yīng)用到識別基因，如功率譜算法.它根據(jù)基因序列編碼區(qū)的周期特性來實現(xiàn)，算法模型較少，易于理解和操作.

1 功率譜估計

Kotlar和Lavner［1］提出用離散傅里葉變換的方法進(jìn)行基因預(yù)測，該方法利用蛋白質(zhì)編碼區(qū)的典型特征“三周期性”來研究編碼區(qū).功率譜算法在傅里葉變換的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，功率譜算法可分為經(jīng)典譜估計和現(xiàn)代譜估計，現(xiàn)代譜估計是針對經(jīng)典譜估計分辨率低和方差性能較差問題進(jìn)行改進(jìn)的.

對于傅里葉技術(shù)預(yù)測DNA編碼區(qū)，王玉等人提出，只計算1/3頻率點的傅里葉頻譜［2］，通過實驗分析，在確保計算準(zhǔn)確性不變的情況下，該方法的計算速度比使用傅里葉變換或快速傅里葉變換，大有提高，而且不需要訓(xùn)練組或現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫信息.在此基礎(chǔ)上，王玉又提出一種新的基于小波變換的DNA序列編碼區(qū)的預(yù)測方法［3］，利用小波變換分析DNA序列編碼區(qū)的三周期性，解決了傅里葉峰值中噪聲問題，在靈敏性和特異性方面有不同程度的提高.之后，王玉將這兩種方法結(jié)合，形成一種新的方法，即先計算1/3頻率點的傅里葉頻譜，接著利用小波變換進(jìn)行濾波，實現(xiàn)對DNA序列編碼區(qū)的預(yù)測［4］.該方法繼承前兩種方法的優(yōu)點，即計算快速，在小波變換下，有效地去掉了噪聲的干擾，預(yù)測更加準(zhǔn)確.但是分析窗口和濾波尺度需要選擇.馬玉韜提出了一種新的功率譜算法［5］，即多滑動周期圖法，用于識別信號具有周期性和弱周期性的片段，并能給出這些片段所處的時域位置.

2 隱馬爾科夫模型

隱馬爾科夫模型是一個動態(tài)的統(tǒng)計模型，是描述大量相互聯(lián)系的狀態(tài)之間發(fā)生轉(zhuǎn)換的概率模型［6］.基于HMM的算法，有大量的可用的在線程序，預(yù)測外顯子、內(nèi)含子以及基因間區(qū)域的定位，都獲得良好的效果.

GENESCAN是美國麻省理工大學(xué)的Burge和Karlin［7］在1997年開發(fā)的基因預(yù)測軟件，是一個五階HMM在線基因預(yù)測程序，用于預(yù)測脊椎動物、擬南芥和玉米的基因.

HMMgene也是 HMM模型的在線預(yù)測程序，1997由Krogh開發(fā)的，主要是運用條件的最大似然估計來識別編碼區(qū).首先由其他的方法識別編碼區(qū)，然后程序采用有偏估計來鎖定編碼區(qū)，并預(yù)測余下的編碼區(qū).用于人類、脊椎動物和線蟲基因預(yù)測.

AUGUSTUS 是2003 年 Mario Stanke 和 Stephan Waack［8］開發(fā)的預(yù)測軟件，根據(jù)基因結(jié)構(gòu)而創(chuàng)建的概率模型，該程序可在線使用也可下載使用，是目前精確度較高的預(yù)測軟件.

基因隱馬爾科夫模型有較多成型的模型，還有FGENES，F(xiàn)GENESH，GENEMARK等軟件也可在線使用.

3 實驗與分析

對以上提到的基于隱馬爾科夫模型的幾種在線程序與基于功率譜算法設(shè)計的matlab程序做實驗對比.選取人類基因40條DNA序列，含有兩類基因，分別為單個外顯子基因和多外顯子基因.外顯子個數(shù)從2－30不等，平均個數(shù)為8.47.采用王玉提出的基于功率譜的預(yù)測方法，求每條序列的靈敏度和特異性，再求總的平均值，靈敏度和特異性分別為0.90 和 0.88(見表1).

算法優(yōu)劣的評價，并沒有確定的標(biāo)準(zhǔn)，分別從準(zhǔn)確度、操作性、有效性上加以對比.從準(zhǔn)確度上看，根據(jù)各類算法性能比較結(jié)果(見表2)，取人類基因為測試集［9］，在外顯子水平上，基于功率譜的算法在靈敏度和特異性方面都略高于其他算法，HMMgene，F(xiàn)GENES，F(xiàn)GENESH 和 GENESCAN 的靈敏度和特異性也相對較高，但功率譜預(yù)測克服了它們對物種的選擇性，適用于任何一物種;從操作性看，基于隱馬爾科夫模型的程序，需要對隨機(jī)過程的知識了解較透徹，才能準(zhǔn)確理解該模型的過程，使用的模型較多，依賴序列間的同源性，參數(shù)設(shè)置也存在問題.而基于功率譜的算法用matlab實現(xiàn)，不需要強(qiáng)大的數(shù)學(xué)功底和復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，易于理解，實現(xiàn)方便;從有效性上看，基于隱馬爾科夫模型軟件，都需要對已知的基因結(jié)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，才得以進(jìn)行預(yù)測，就目前日益增長的基因庫序列，能夠進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練的序列畢竟有限，對于那些與訓(xùn)練集基因結(jié)構(gòu)不太相似的基因，就不那么湊效.

從上面的比較我們可以看出，功率譜算法的優(yōu)點明顯多于其他算法，該方法不需要任何一個訓(xùn)練組來獲得某類生物體的先驗知識，適用面更廣;預(yù)測較短序列的編碼區(qū)性能更好，但是該算法基于蛋白質(zhì)的三周期性進(jìn)行預(yù)測，并不是所有序列都具有該性質(zhì)，有大約4%～5%的基因并不具有這種性質(zhì)，因此此方法便失去效力，這是此類算法的缺陷.

4 展望

基因預(yù)測有很多種方法，每種方法都有其局限性，基于傅里葉變換的功率譜算法是一種較好的算法，但是此算法只是對序列進(jìn)行了初步定位.可以對此算法進(jìn)行深入研究，對基因進(jìn)行更精確的定位.對算法中存在的數(shù)值映射以及噪聲問題，逐步完善并加以解決.對于那些周期性或弱周期片段，雖然馬玉韜給出了一種新型的基于傅里葉的變換，但是此算法的精確度有待提高，有很大的改進(jìn)空間.正如Fickett所說，很難用一種方法將各種生物的DNA序列的編碼區(qū)預(yù)測問題全部解決，需要多種方法結(jié)合，才能準(zhǔn)確預(yù)測和定位基因的編碼區(qū).此外，對于算法的評價，目前還缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn).

［1］Kotlar D，Lavner Y.Gene prediction by spectral rotation measure:A new method for identifying protein － coding regions［J］.Genome Research，2003，(13):1930 －1937.

［2］王玉，饒妮妮.基于傅里葉技術(shù)快速預(yù)測DNA序列編碼區(qū)［J］.電子科技大學(xué)學(xué)報，2006，(5):837 －840.

［3］王玉，饒妮妮，匡斌，等.基于小波變換技術(shù)預(yù)測DNA序列編碼區(qū)［J］.電子學(xué)報，2007，(1):141－144.

［4］王玉.基于小波變換的一種快速預(yù)測基因方法［J］.生物數(shù)學(xué)學(xué)報，2008，(2):364－370.

［5］馬玉韜，車進(jìn).基于傅里葉分析的蛋白質(zhì)編碼區(qū)預(yù)測中功率譜密度計算方法研究［J］.寧夏大學(xué)學(xué)報，2011，(2):134 －138.

［6］Baum L E，Egon J A.An inequality with applications to statistical estimation for probabilistic functions of a Markov process and to a model for ecology［J］.Bulletin of American Meteorological Society，1967，(2):360 －363.

［7］Burge C，Karlin S.Prediction of complete gene structures in human genomic DNA［J］.Journal of Molecular Biology，1997，(268):78－94.

［8］Stanke M，Waack S.Gene predition with a hidden Markov model and a new intron submodel［J］.Bioinformatics，2003，(19):215－225.

［9］Nasiri J，Moradi A，Abhari S A.Analysis of some conventional ab initio gene findersusing human and mouse DNA sequences［J］.African Journal of Biotechnology，2012，(7):1545 －1558.