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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明涉及基于隐马尔可夫模型预测N‑端编码序列调控基因表达水平的方法，属于生物信息技术领域。本发明统计提高基因表达水平高的天然N‑端编码序列，建立相应的文库，通过隐马尔可夫模型建立文库中氨基酸转移概率矩阵，通过计算一阶或二阶氨基酸转移概率，将所述氨基酸转移概率矩阵用于N‑端编码序列的评估，并应用该方法成功设计得到了能够应用于降低酿酒酵母无义调节的mRNA降解效应的N‑端编码序列，在该效应存在的情况下提高了基因表达的水平。
主权项：1.基于隐马尔可夫模型预测N-端编码序列调控基因表达水平的方法，其特征在于，包括以下步骤：统计提高基因表达水平高的天然N-端编码序列，建立相应的文库，通过隐马尔可夫模型建立文库中氨基酸转移概率矩阵，将所述氨基酸转移概率矩阵用于N-端编码序列的评估，当氨基酸转移概率高于预设阈值时，所述N-端编码序列可应用于提高基因表达水平。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 基于隐马尔可夫模型预测N-端编码序列调控基因表达水平的方法
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