随着科技的进步,畜禽基因组选择方法在2020年已经取得了显著进展。
畜禽基因组选择方法的最新研究进展2020
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为克服现有算法的局限性,研究者们致力于开发性能更优的新算法。例如,多决策树综合技术融合多个决策树的预测结果,提高了分类精度和稳定性。基于先验信息和信息增益的混合分类算法则结合了两种方法的优势,能够更准确地识别数据模式。此外,基于粗糙集的分类算法通过分析数据的不确定性,有效降低了噪声和冗余信息对分类结果的影响,进一步提升了分类性能。
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该工具集可以用于计算一组基因的距离自相关函数以及两组基因的距离互相关函数。
核小体
核小体核心颗粒(NCP)是所有真核染色质的重复结构单元,由 146 个碱基对(bp)的 DNA 片段包裹在组蛋白八聚体周围,旋转速度为 1.65 超螺旋。组蛋白八聚体是两个组蛋白四聚体的同型二聚体,每个四聚体具有四个组蛋白(H2A,H2B,H3 和 H4)。
距离自相关(DAC)
此功能可以测量核小体的相对位置。对于每对 NCP 序列,首先计算 NCP 起始位置之间的距离。然后,将两条链的所有距离的出现相加。
距离互相关(DAC)
这用作比较两个不同核小体片段数据集中核小体位置的一种措施。此度量类似于 DAC,但是在一个数据集中每个核小体的起始位置与另一数据集中所有核小体的起始位置之间的距离是计算得出的。
参考文献:[1],[2] 和 [3],以获取这些定义的更多数据。
要求
Matlab 2012b 或更高版本
软件使用
计算一组基因的 DAC:calDacAll.m
通过绘制 MNase 消化的核小体的图来计算一组基因的 DAC
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