Identification of nucleosome positioning using support vector machine method based on comprehensive DNA sequence feature
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摘要: 本文基于 Z 曲线（z-curve）理论和位置权重矩阵（PWM）提出一种构建核小体 DNA 序列的模型。该模型将核小体 DNA 序列集转换成三维空间坐标，通过计算该序列集的位置权重矩阵获得相似性权重得分，将两者整合得到综合序列特征模型（CSeqFM），并分别计算候选核小体序列和连接序列到模型 CSeqFM 的欧氏距离作为特征集，投入到支持向量机（SVM）中训练和检验，通过十折交叉验证进行性能评估。结果显示，酵母核小体定位的敏感性、特异性、准确率和 Matthews 相关系数（MCC）分别为 97.1%、96.9%、94.2% 和 0.89，受试者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线下面积（area under curve，AUC）达到 0.980 1。与其他相关 Z 曲线方法比较，CSeqFM 方法在各项评估指标中均表现出优势，具有更好的识别效果。同时，将 CSeqFM 方法推广到线虫、人类和果蝇的核小体定位识别中，AUC 均高于 0.90，与 iNuc-STNC 和 iNuc-PseKNC 方法比较，CSeqFM 方法也表现出较好的稳定性和有效性，进一步表明该方法具有较好的可靠性和识别效能。Abstract: In this article, based on z-curve theory and position weight matrix (PWM), a model for nucleosome sequences was constructed. Nucleosome sequence dataset was transformed into three-dimensional coordinates, PWM of the nucleosome sequences was calculated and the similarity score was obtained. After integrating them, a nucleosome feature model based on the comprehensive DNA sequences was obtained and named CSeqFM. We calculated the Euclidean distance between nucleosome sequence candidates or linker sequences and CSeqFM model as the feature dataset, and put the feature datasets into the support vector machine (SVM) for training and testing by ten-fold cross-validation. The results showed that the sensitivity, specificity, accuracy and Matthews correlation coefficient (MCC) of identifying nucleosome positioning for S. cerevisiae were 97.1%, 96.9%, 94.2% and 0.89, respectively, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was 0.980 1. Compared with another z-curve method, it was found that our method had better identifying effect and each evaluation performance showed better superiority. CSeqFM method was applied to identify nucleosome positioning for other three species, including C. elegans, H. sapiens and D. melanogaster. The results showed that AUCs of the three species were all higher than 0.90, and CSeqFM method also showed better stability and effectiveness compared with iNuc-STNC and iNuc-PseKNC methods, which is further demonstrated that CSeqFM method has strong reliability and good identification performance.
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Key words:
- sequence feature /
- support vector machine /
- nucleosome /
- z-curve /
- position weight matrix /
- euclidean distance
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引言
核小体是真核生物染色质的基本结构单元，每个核小体由核心 DNA 序列和连接区 DNA 序列组成，核心 DNA 序列由 147 bp 的 DNA 缠绕组蛋白八聚体近两圈形成，也称为核小体 DNA，而相邻两个核小体 DNA 之间的序列称为连接区 DNA[1-3]。核小体定位是指 DNA 双螺旋相对于组蛋白八聚体的位置，DNA 序列特征一直被认为是影响核小体定位的重要因素之一。核小体参与很多重要的生物学过程，如染色质形成[4]、拮抗转录因子[5]以及抑制基因表达[6]等，核小体 DNA 序列的精确定位影响着基因表达调控[7]、DNA 复制[8]、DNA 修复[9]和重组[10]等。随着高通量测序技术的快速发展，目前已经获得了多种真核生物高分辨率的核小体定位实验图谱，如酵母、果蝇、人等，但现阶段完全依靠实验方法检测核小体定位还面临很多问题，例如耗费大量时间和经费，难以满足部分研究人员希望即时获得研究数据的现实需要等，因此，通过计算模型进行核小体识别和预测已经成为生物实验研究的有力补充。
目前核小体定位识别算法的研究已经成为表观遗传学研究的重要领域，国内外有很多研究人员通过信息熵[11]、碱基对偏转角度[12]等方法来表示核小体 DNA 序列特征[13]，进而使用模式识别或深度学习方法进行核小体定位识别，但目前识别方法的精度有待提高，其应用范围也有待进一步推广。支持向量机（support vector machine，SVM）作为一种监督学习方法[14]，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，已经在许多领域取得了成功的应用。本文基于 Z 曲线理论和位置权重矩阵（position weight matrix，PWM），提出一种综合序列特征模型，以计算样本与该模型间的欧氏距离作为特征，投入到 SVM 中进行训练和模型检验，用于酵母核小体的定位识别，并将该方法推广到其他物种中，包括线虫、人类和果蝇等。
1 实验数据和方法
1.1 实验数据
1.1.1 酵母数据集
从文献中获得两套酵母（S. cerevisiae）核小体数据[15-17]，第一套数据集包括 5 000 条核小体 DNA 序列与 5 000 条连接区 DNA 序列，记为 S1；第二套数据集包含 1 880 条核小体 DNA 序列和 1 740 条连接区 DNA 序列，记为 S2。两套数据集的 DNA 序列长度均为 150 bp，S2 经过 CD-HIT 软件[18]，阈值设为 80% 后去冗余得到。
1.1.2 线虫、人类和果蝇数据集
从文献中获得线虫（C. elegans）、人类（H. sapiens）和果蝇（D. melanogaster）三个物种的核小体数据集[19]，C. elegans 数据集包括核小体 DNA 序列 2 567 条和连接区 DNA 序列 2 608 条，H. sapiens 数据集包括核小体 DNA 序列 2 273 条和连接区 DNA 序列 2 300 条，D. melanogaster 数据集包括核小体 DNA 序列 2 900 条和连接区 DNA 序列 2 850 条，三个物种的 DNA 序列长度均为 147 bp，处理方法同 1.1.1 小节。
1.2 实验方法
1.2.1 DNA 序列集的 Z 曲线模型
将每条 DNA 序列都转化成归一化的 Z 曲线坐标[20]，如式（1）所示：
$$ \begin{aligned} & \left\{ \begin{array}{l} {x_n} \;{\text{=}}\; ({a_n} \;{\text{+}}\; {g_n}) \;{\text{−}}\; ({c_n} \;{\text{+}}\; {t_n}) \\ {y_n} \;{\text{=}}\; ({a_n} \;{\text{+}}\; {c_n}) \;{\text{−}}\; ({g_n} \;{\text{+}}\; {t_n}){\rm{ }} \\ {z_n} \;{\text{=}}\; ({a_n} \;{\text{+}}\; {t_n}) \;{\text{−}}\; ({g_n} \;{\text{+}}\; {c_n}) \end{array} \right. \\ & n \;{\text{=}}\; 1,{\rm{ }}2,\cdot \! \cdot \cdot,{\rm{ }}N \end{aligned} $$ 1 当
$n \;{\text{=}}\; 1,2,\cdot \! \cdot \cdot,{\rm{ }}N$ 时，$n$ 表示 DNA 序列的子序列长度，${a_n}$ 、${c_n}$ 、${g_n}$ 和${t_n}$ 表示沿 DNA 序列方向从第 1 位到第$n$ 位的子序列中碱基 A、G、C、T 累积出现的频率，$N$ 为给定 DNA 序列长度，Z 曲线归一化公式将长度为 N 的 DNA 序列转换为空间$N$ 个有序点，xn、yn、zn 为三维空间坐标分量，范围为［− 1，1］。将 m 条 DNA 序列，从第 1 个位置到第
$n$ 个位置，分别计算其对应位置的坐标均值，如式（2）所示，即可得到 Z 曲线模型[21]。$$ \begin{aligned} & \left\{ \begin{array}{l} {x_n} \;{\text{=}}\; (a_n^m \;{\text{+}}\; g_n^m) \;{\text{−}}\; (c_n^m \;{\text{+}}\; t_n^m) \\ {y_n} \;{\text{=}}\; (a_n^m \;{\text{+}}\; c_n^m) \;{\text{−}}\; (g_n^m \;{\text{+}}\; t_n^m){\rm{ }} \\ {z_n} \;{\text{=}}\; (a_n^m \;{\text{+}}\; t_n^m) \;{\text{−}}\; (g_n^m \;{\text{+}}\; c_n^m) \end{array} \right. \\ & n \;{\text{=}}\; 1,{\rm{ }}2,\cdot \! \cdot \cdot, N \end{aligned} $$ 2 $a_n^m$ 、$g_n^m$ 、$c_n^m$ 和$t_n^m$ 表示 m 条序列从第 1 个位置到第$n$ 个位置四种碱基 A、G、C、T 累积出现的平均频率，xn、yn、zn 是三维空间坐标分量，取值范围为［−1，1］。1.2.2 DNA 序列集的位置权重矩阵模型
根据 DNA 序列集可以构建位置频率矩阵（position frequency matrix，PFM），为减少 DNA 序列本身的碱基偏好性对模型的影响，把 PFM 转换为 PWM[22]。具体方法为：引入碱基 i（A，G，C，T）在全基因组背景下出现的频率（记为 bi），来消除 DNA 序列本身的碱基偏好性，PWM 模型构建方法如式（3）所示：
$$\begin{split} & \left\{ \begin{split} &{M_{in}} \;{\text{=}}\; \log \left( {\frac{{{q_{in}}}}{{{b_i}}}} \right) \;\;\;\;\;\;\; i \in \left\{ {A,G,C,T} \right\} \\& {{M}} \;{\text{=}}\; \left[ \begin{array}{l} {M_{A1}}\; {M_{A2}} \cdot \! \cdot \! \cdot {M_{An}} \cdot \! \cdot \! \cdot {M_{AN}} \\ {M_{G1}}\; {M_{G2}} \cdot \! \cdot \! \cdot {M_{Gn}} \cdot \! \cdot \! \cdot {M_{GN}} \\ {M_{C1}}\; {M_{C2}} \cdot \! \cdot \! \cdot {M_{Cn}} \cdot \! \cdot \! \cdot {M_{CN}} \\ {M_{T1}}\; {M_{T2}} \cdot \! \cdot \! \cdot {M_{Tn}} \cdot \! \cdot \! \cdot {M_{TN}} \end{array} \right] \\& S \;{\text{=}}\; \frac{1}{m}\sum\limits_{k \;{\text{=}}\; 1}^m {\sum\limits_{n \;{\text{=}}\; 1}^N {M_{in}^k} } \\ \end{split} \right. \\& n \;{\text{=}}\; 1,{\rm{ }}2,{\rm{ }}\cdot \! \cdot \cdot,{\rm{ }}N. \\ \end{split} $$ 3 Min 为 PWM 元素，表示碱基 i 在 DNA 序列的第 n 位置上的权重值，qin 是碱基 i 在 DNA 序列的第 n 个位置出现的频率，M 为 4*N 的矩阵。S 为相似性权重得分，将每条候选 DNA 序列与 M 的每个位置的对应元素值进行累加，得到每一条序列的序列得分，最后将 m 条序列的得分加和取平均值，即得到新得分。
1.2.3 综合序列特征模型构建
将构建 PWM 模型后计算得到的 S 得分与 Z 曲线模型中对应位置的三维坐标值相乘，即得到整合的新模型，如式（4）所示：
$$ \begin{split} & \left\{ \begin{split} & {X_n} \;{\text{=}}\; S \;{\text{×}}\; \left[ {\left( {a_n^m \;{\text{+}}\; g_n^m} \right) \;{\text{−}}\; \left( {c_n^m \;{\text{+}}\; t_n^m} \right)} \right] \\& {Y_n} \;{\text{=}}\; S \;{\text{×}}\; \left[ {\left( {a_n^m \;{\text{+}}\; {\rm{c}}_n^m} \right) \;{\text{−}}\; \left( {g_n^m \;{\text{+}}\; t_n^m} \right)} \right] \\& {{\rm{Z}}_n} \;{\text{=}}\; S \;{\text{×}}\; \left[ {\left( {a_n^m \;{\text{+}}\; t_n^m} \right) \;{\text{−}}\; \left( {g_n^m \;{\text{+}}\; c_n^m} \right)} \right] \end{split} \right. \\& n \;{\text{=}}\; 1,2,\cdot \! \cdot \cdot,N \end{split} $$ 4 Xn、Yn、Zn 表示模型的三维空间坐标分量，由于 Z 曲线模型和 PWM 模型都是基于序列模型，故该模型被称为综合序列特征模型（comprehensive sequence feature model，CSeqFM）。
1.2.4 欧氏距离特征提取
对于任意一条 DNA 序列，根据公式（1）将其转化为 Z 曲线坐标，计算其与 CSeqFM 之间的欧式距离（Euclidean distance，ED）[23]，得到欧氏距离向量记为 ED，具体过程为：计算一条长度为 N 的 DNA 序列在第
$n$ 个位置与 CSeqFM 中对应的第$n$ 个位置的欧氏距离记为 Edn，计算$N$ 个位置，共得到$N$ 个欧氏距离分量 Ed1，Ed2，$ \cdot \! \cdot \! \cdot $ ，EdN，组成得到欧氏距离向量记为 ED，如公式（5）所示[21]：$$ \begin{split} & \left\{ \begin{split} & E{d_n} \;{\text{=}}\; \sqrt {{{\left( {{x_n} \;{\text{−}}\; {X_n}} \right)}^{\rm{2}}} \;{\text{+}}\; {{\left( {{y_n} \;{\text{−}}\;{Y_n}} \right)}^2} \;{\text{+}}\; {{\left( {{z_n} \;{\text{−}}\; {Z_n}} \right)}^2}} \\& {{ED}} \;{\text{=}}\; \left( {E{d_1}, E{d_2}, \cdot \! \cdot \! \cdot, E{d_n}, \cdot \! \cdot \! \cdot, E{d_N}} \right) \end{split} \right. \\& n \;{\text{=}}\; 1, 2, \cdot \! \cdot \cdot, N \end{split} $$ 5 Edn 代表一条 DNA 序列的第
$n$ 个位置到 CSeqFM 的第$n$ 个位置的欧式距离，xn、yn、zn 分别代表 DNA 序列的第$n$ 个位置三维坐标值，Xn、Yn、Zn 分别代表 CSeqFM 中第$n$ 个位置三维坐标，最终得到一个 1*$N$ 的欧式距离向量 ED，则 ED 表示该条 DNA 序列与 CSeqFM 之间的距离，距离越小，DNA 序列与 CSeqFM 相似性越大，反之距离越大，DNA 序列与 CSeqFM 相似性越小。1.2.5 支持向量机
本文将欧氏距离向量 ED 作为特征，投入到 SVM 中进行训练和检验。具体方法如下：① 计算每一条核小体 DNA 序列与 CSeqFM 的距离得到欧氏距离向量集，记为欧氏距离阳性集
${N^ + }$ ；② 计算每一条非核小体 DNA 序列即连接 DNA 序列与 CSeqFM 模型的距离得到欧氏距离向量集，记为欧氏距离阴性集${N^ - }$ ；③ 通过 SVM 方法，使用十折交叉验证，随机分配阳性集和阴性集为 10 份，选择 9 份距离特征样本集（阳性集${N^ + }$ 和阴性集${N^ - }$ ）进行训练，剩余 1 份距离特征样本集（阳性集${N^ + }$ 和阴性集${N^ - }$ ）进行检验，共进行 10 次，直到 10 份样本都完成检验为止，取 10 次实验平均值为一次随机分配的最后结果；④ 随机分配过程进行 10 次，实验使用 R 语言编程及 R 包“e1071”完成。1.3 评价指标
本文使用敏感性（sensitivity，Sn）、特异性（specificity，Sp）、准确率（accuracy，Acc）和 Matthews 相关系数（Matthews correlation coefficient，MCC），以及受试者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线下面积（area under curve，AUC）作为评价参数。其中 ROC 曲线越靠近图左侧边界和上侧边缘（曲线与横轴包含的面积越大）则准确率越高，即 AUC 值越接近 1，说明方法的识别性能越好。前四个指标则通常被用于在统计预测理论中从不同角度衡量预测系统性能的评估指标[16, 19]，如式（6）所示：
$$ \left\{ \begin{split} & Sn \;{\text{=}}\; 1 \;{{\text{−}}\;} \frac{{N_ - ^ + }}{{{N^ + }}} \quad 0 \leqslant Sn \leqslant 1\\ & Sp {\;{\text{=}}\;} 1 {\;{\text{−}}\;} \frac{{N_ + ^ - }}{{{N^ - }}} \quad 0 \leqslant Sp \leqslant 1 \\ & Acc {\;{\text{=}}\;} 1 {\;{\text{−}}\;} \frac{{N_ - ^ {\;{\text{+}}\;} + N_ + ^ - }}{{{N^ + } {\;{\text{+}}\;} {N^ - }}} \quad {\rm{ }}0 \leqslant Acc \leqslant 1 \\ & {\rm{MCC}} {\;{\text{=}}\;} \frac{{1 {\;{\text{−}}\;} \left( {\dfrac{{N_ - ^ + {\;{\text{+}}\;} N_ + ^ - }}{{{N^ + } + {N^ - }}}} \right)}}{{\sqrt {\left( {1 {\;{\text{+}}\;} \dfrac{{N_ + ^ - - N_ - ^ + }}{{{N^ + }}}} \right)\left( {1 {\;{\text{+}}\;} \dfrac{{N_ - ^ + - N_ + ^ - }}{{{N^ - }}}} \right)} }} \\ & - 1 \leqslant {\rm{MCC}} \leqslant 1 \end{split} \right. $$ 6 ${N^ + }$ 表示研究样本中所有核小体 DNA 序列数目，${N^ - }$ 表示研究样本中所有连接区 DNA 序列数目，$N_ + ^ - $ 表示连接区 DNA 序列被错误识别为核小体 DNA 序列的数目，$N_ - ^ + $ 表示核小体 DNA 序列被错误识别为连接区 DNA 序列的数目。2 实验结果与讨论
2.1 酵母实验
应用 CSeqFM 使用 SVM 方法识别 S. cerevisiae 核小体定位的实验结果如表 1 和图 1 所示。在 S. cerevisiae 数据集 S1 结果中，敏感性 Sn、特异性 Sp、准确率 Acc 和 MCC 值分别为 97.1%、96.9%、94.2% 和 0.89，表明该方法性能稳定且效果较好；与基于 Z 曲线理论的 Wu’s 模型[24]结果进行比较，CSeqFM 识别结果的四项评估指标均高于 Wu’s 的结果；同时 AUC 分布箱式图显示 CSeqFM 的 AUC 整体分布远高于 Wu’s 的整体分布，曲线图显示 CSeqFM 的 AUC 值为 0.980 1，高于 Wu’s 的 0.938 2，说明 CSeqFM 模型识别性能更好。
表 1 两套酵母数据集的核小体定位识别结果Table 1. Results of identifying nucleosome by two datasets for S. cerevisiae数据集 模型 Sn Sp Acc MCC S1 CSeqFM 97.1% 96.9% 94.2% 0.89 Wu’s 模型 88.2% 88.2% 88.3% 0.77 S2 CSeqFM 92.4% 93.9% 93.1% 0.86 Wu’s 模型 88.7% 89.1% 88.9% 0.77 
图 1 酵母数据集 S1 结果的四项性能指标、AUC 值分布及 ROC 曲线Figure 1. Four performances, AUC distribution and ROC curves of dataset S1 for S. cerevisiae为进一步检验性能，用 CSeqFM 识别 S. cerevisiae 数据集 S2，实验结果如表 1 所示，敏感性 Sn、特异性 Sp、准确率 Acc 和 MCC 值分别为 92.4%、93.9%、93.1% 和 0.86，均高于 Wu’s 模型结果，再次说明 CSeqFM 具有较好的识别效果。
2.2 线虫、人类和果蝇实验
将 CSeqFM 模型推广到其他物种，包括 C. elegans、H. sapiens 和 D. melanogaster 的核小体定位识别，实验结果与 iNuc-STNC[16]和 iNuc-PseKNC[19]方法比较，如表 2 和图 2 所示。
表 2 CSeFM 方法与其他方法的实验结果比较Table 2. Comparison of experimental results between CSeFM and other methods物种 方法 Sn Sp Acc MCC AUC C. elegans iNuc-STNC 91.6% 86.7% 88.6% 0.77 − iNuc-PseKNC 90.3% 83.6% 86.9% 0.74 0.935 0 CSeqFM 81.4% 86.8% 83.9% 0.68 0.905 2 H. sapiens iNuc-STNC 89.3% 85.9% 87.6% 0.75 − iNuc-PseKNC 87.9% 84.7% 86.3% 0.73 0.925 0 CSeqFM 90.1% 80.5% 84.6% 0.70 0.908 7 D. melanogaster iNuc-STNC 79.8% 83.6% 81.7% 0.63 − iNuc-PseKNC 78.3% 81.7% 80.0% 0.60 0.874 0 CSeqFM 79.9% 92.3% 84.8% 0.71 0.901 9 
图 2 C. elegans、H. sapiens 和 D. melanogaster 的实验结果Figure 2. Experimental results of C. elegans, H. sapiens and D. melanogaster species首先，与 iNuc-STNC 方法比较，在 Sn 方面，CSeqFM 在 H. sapiens 和 D. melanogaster 中均高于 iNuc-STNC 方法；在 Sp、Acc 和 MCC 方面，CSeqFM 方法在 D. melanogaster 中高于 iNuc-STNC 方法；在 AUC 方面，iNuc-STNC 方法没有给出 AUC 值，而 CSeqFM 在三个物种中的 AUC 值均高于 0.90。如图 2 所示，总体比较，CSeqFM 与 iNuc-STNC 方法在三个物种中各有优势，整体性能基本一致。
其次，与 iNuc-PseKNC 方法比较，在 Sn 方面，CSeqFM 在 H. sapiens 和 D. melanogaster 中均高于 iNuc-PseKNC；在 Sp 方面，CSeqFM 在 C. elegans 和 D. melanogaster 中均高于 iNuc-PseKNC 方法；在 Acc、MCC 和 AUC 方面，CSeqFM 在 D. melanogaste 中均高于 iNuc-PseKNC 方法。CSeqFM 与 iNuc-PseKNC 方法在 C. elegans 和 H. sapiens 中各有优势，但 CSeqFM 在 D. melanogaster 中的五项性能指标均高于 iNuc-PseKNC 方法，识别效果更好。
另外，iNuc-STNC 和 iNuc-PseKNC 方法都没有 S. cerevisiae 实验结果，而 CSeqFM 在两套 S. cerevisiae 数据集中都取得较好的识别效果（如表 1 和图 1 所示）。
综上所述，与 iNuc-STNC 和 iNuc-PseKNC 相比，CSeqFM 在 C. elegans、H. sapiens 和 D. melanogaster 的各项性能指标较好，识别效果稳定，说明 CSeqFM 方法具有可靠的物种推广性和有效性，进一步验证了 CSeqFM 方法具有好的识别效果。
3 结论
本文提出一种基于综合序列特征的核小体定位模型 CSeqFM，通过 SVM 进行训练和检验，实验结果表明，CSeqFM 在 S. cerevisiae 中的 Sn、Sp、Acc 和 MCC 性能指标较好，且 AUC 值达到 0.980 1，各项性能均优于 Wu’s 模型的结果，表明该方法在 S. cerevisiae 中识别性能较好。将 CSeqFM 推广到 C. elegans、H. sapiens 和 D. melanogaster 物种中，结果显示 CSeqFM 的各项性能指标较好，三个物种的 AUC 值均高于 0.90，与 iNuc-STNC 和 iNuc-PseKNC 方法比较，CSeqFM 在 D. melanogaster 尤其表现出优势，进一步验证了 CSeqFM 方法具有较好的可靠性和有效性。分析原因，可能是由于 CSeqFM 模型是一种综合序列特征模型，整合了 Z 曲线模型在水平方向上的序列特征和 PWM 在垂直方向上的序列特征，更全面地表示了核小体的序列特征。另外，CSeqFM 也可以用于生物数据有关 DNA 序列或功能元件的分类与识别。总之，CSeqFM 具有较好的识别效果和推广性，有利于促进核小体定位 DNA 序列特征和功能的研究。
利益冲突声明：本文全体作者均声明不存在利益冲突。
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图 1 酵母数据集 S1 结果的四项性能指标、AUC 值分布及 ROC 曲线
Figure 1. Four performances, AUC distribution and ROC curves of dataset S1 for S. cerevisiae
图 2 C. elegans、H. sapiens 和 D. melanogaster 的实验结果
Figure 2. Experimental results of C. elegans, H. sapiens and D. melanogaster species
表 1 两套酵母数据集的核小体定位识别结果
Table 1. Results of identifying nucleosome by two datasets for S. cerevisiae
数据集 模型 Sn Sp Acc MCC S1 CSeqFM 97.1% 96.9% 94.2% 0.89 Wu’s 模型 88.2% 88.2% 88.3% 0.77 S2 CSeqFM 92.4% 93.9% 93.1% 0.86 Wu’s 模型 88.7% 89.1% 88.9% 0.77 
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表 2 CSeFM 方法与其他方法的实验结果比较
Table 2. Comparison of experimental results between CSeFM and other methods
物种 方法 Sn Sp Acc MCC AUC C. elegans iNuc-STNC 91.6% 86.7% 88.6% 0.77 − iNuc-PseKNC 90.3% 83.6% 86.9% 0.74 0.935 0 CSeqFM 81.4% 86.8% 83.9% 0.68 0.905 2 H. sapiens iNuc-STNC 89.3% 85.9% 87.6% 0.75 − iNuc-PseKNC 87.9% 84.7% 86.3% 0.73 0.925 0 CSeqFM 90.1% 80.5% 84.6% 0.70 0.908 7 D. melanogaster iNuc-STNC 79.8% 83.6% 81.7% 0.63 − iNuc-PseKNC 78.3% 81.7% 80.0% 0.60 0.874 0 CSeqFM 79.9% 92.3% 84.8% 0.71 0.901 9
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