可变剪接相关文献II

1.Accurate identification of alternatively spliced exons using support vector machine

这篇文章发表了10多年了，是介绍SVM如何用于区分可变剪接外显子的。 如果想了解机器学习方法应用的，建议从这篇开始学习。

不过由于生物问题的复杂性，文章中用了243个可变剪接的外显子，1753个非可变剪接的外显子。 这个非平衡样本问题，即正样本（可变剪接）和负样本（非可变剪接）的差异很大。 解决这类问题的方法很多，例如：1.重抽样凑成平衡样本；2.加一些附加数据集；3.采用惩罚模型。

但是从这篇文章中我好像没有具体看到相应的对策。

文章中采用的是binary classification。一共228个特征，包括序列碱基信息，三联密码子信息，外显子长度等特征。

文中也做了False Positive Rate和Ture positive rate(ROC曲线)分析。并且比较了Naive-Bayes和neural net work方法。

特征选择的时候，使用Golub等人的方法，这种方法感觉就是找特征在正负样本中差异大的。

最后结果在10 fold cross validation后AUC可以达到0.93。

单词本

2.Widespread establishment and regulatory impact of Alu exons in human genes

Yi Xing（邢毅）老师组里的工作，他们组专门研究转录调控，从文章里可以学到不少东西。 本文是介绍alu exon在基因中的调控作用，实验和分析相结合。有高剪接活动的Alu exons富集在5’-UTR区域。 文章里的东西可以说是对Alu exon同转录关系的一个较为全面的总结。