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In this thesis, based on a recent genome-scale dataset of DNA methylation in human brain tissues, we developed a classifier for predicting methylation status of CpG islands using a Support Vector Machine. Nucleotide sequence contents, transcription factor binding sties and Alu repeats are used as features for the classification. The method achieves accuracy of ~85% on the brain data.

本文的主要工作就是基于人脑测得的DNA甲基化数据,挖掘DNA序列特征,用支持向量机的方法实现了预测CpG岛甲基化的目标,得到了85%的预测正确率,同时还验证了所选的三类特征对于CpG岛甲基化的指导作用,它们分别是DNA序列组合、转录因子结合位点TFBS和短重复序列Alu。

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