EPD 프로모터 서열 데이터를 다루는 다섯 가지 실험에 대해 설명되어 있다. 
 Table 1은 -15~50 영역과 15~80 영역의 서열을 각각 positive와 negative 데이터로 설정하고, 각 핵산 잔기를 독립적으로 인코딩하는 방식을 보여준다. 
 Table 2, 3, 4는 각각 \( -65 \sim 0 \), \( -150 \sim -85 \), -50~50 영역의 서열을 positive 데이터로, 그리고 35~100, 35~100, -200~100 영역의 서열을 negative 데이터로 설정하며, 도트 커널과 다항식 커널 각각에 대해 학습을 시키고 검증한다. 
 마지막으로, Table 5는 -50~50 영역의 서열을 positive 데이터로, -200~-100 영역의 서열을 negative 데이터로 설정하는 실험을 보여준다.
<h2>실험 I</h2> <p>Table 1에서 보듯이 EPD 프로모터 서열 데이터에서 -15~50영역의 서열을 positive 데이터 (1,762개)로 15 ~80영역의 서열을 negative 데이터(1,734개)로 하였고, 인코딩할 때에는 개별 위치의 핵산 잔기가 독립적인 존재로 인식할 수 있도록 인코딩하였다. 도트 커널과 다항식 커널 각각에 대해 학습시키고 검정 데이터를 통해 학습효과를 검증하였다.</p> <h2>실험 II</h2> <p>Table 2에서 보듯이 EPD 프로모터 서열 데이터에서 \( -65 \sim \) 0 영역의 서열을 positive 데이터(1,768개)로 35 100 영역의 서열을 negative 데이터(1,729개)로 하고 인코딩할 때에는 개별 위치의 핵산 잔기가 독립적인 존재로 인식할 수 있도록 인코딩하고 도트 커널과 다항식 커널 각각에 대해 학습시키고 검정 데이터를 통해 학습효과를 검증하였다.</p> <h2>실험 III</h2> <p>Table 3에서 보듯이 EPD 프로모터 서열 데이터에서 \( -150 \)~ -85 영역의 서열을 positive 데이터(1,758개)로 \( 35 \sim 100 \) 영역의 서열을 negative 데이터(1,730개)로 하고 인콘딩할 때에는 개별 위치의 핵산 잔기가 독립적인 존재로 인식할 수 있도록 인코딩하고 도트 커널과 다항식 커널 각각에 대해 학습시키고 검정 데이터를 통해 학습효과를 검증하였다.</p> <h2>실험 Ⅳ</h2> <p>Table 4 에서 보듯이 EPD 프로모터 서열 데이터에서 -50~50 영역의 서열을 positive 데이터(1,749개)로 -200~100영역의 서열을 negative 데이터(1,754개)로 하고 인코딩할 때에는 개별 위치의 핵산 잔기가 독립적인 존재로 인식할 수 있도록 인코딩하고 도트 커널과 다항식 커널 각각에 대해 학습 시키고 검정 데이터를 통해 학습효과를 검증하였다.</p> <h2>실험 V</h2> <p>Table 5 에서 보듯이 EPD 프로모터 서열 데이터에서 -50~50영역의 서열을 positive 데이터(1,750개)로 -200 ~-100영역의 서열을 negative 데이터(1,754개)로 구성하였다. 그리고 이전 실험에서와는 달리 인코딩할 때에는 개별 위치의 핵산 잔기를 독립적으로(즉, 네 가지의 헥산에 대해 개별적으로 간주하여 인코딩함) 간주하지 않고 인접한 두개의 헥산들 간의 상호의존성을 반영할 수 있도록 인코딩하였다. 즉, 16개\( ( \) 즉, \( 4 \times 4) \) 의 신호로 인코딩하였다. 이전의 실험에서 마찬가지로 도트 커널과 다항식 커널 각각에 대해 학습시키고 검정 데이터를 통해 학습효과를 검증하였다.</p> <h2>실험 VI</h2> <p>Table 6 에서 보듯이 EPD 프로모터 서열 데이터에서 -50 ~50 영역의 서열을 positive 데이터(1,749개)로 -200~-100영역의 서열을 negative 데이터(1,703개)로 구성하였다. 앞의 실험에서 보다는 더 확장해서 인접한 세 개의 핵산들 간의 상호의존성을 반영할 수 있도록 인코딩하였다. 즉, 64 개(즉,\( 4 \times 4 \times 4) \) 의 신호로 인코딩하였다. 이전의 실험에서 마찬가지로 도트 커널과 다항식 커널 각각에 대해 학습시키고 검정데이터를 통해 학습효과를 검증하였다.</p> <h2>실험Ⅶ</h2> <p>Table 7에서 보듯이 EPD 프로모터 서열 데이터에서 -50~50 영역의 서열을 positive 데이터(1,747개)로 -200~-100영역의 서열을 negative 데이터(1,754개)로 구성하였다. 앞의 실험들에서 사용했던 인코딩 방법 보다는 더 확장된 개념에서 인접한 여섯 개의 핵산들 간의 상호의존성을 반영할 수 있도록 인코딩하였다. 즉, Hexamer를 단일체로 인코딩하였다(즉, 가능한 모든 경우의 입력신호의 수는 \( 4^{6} \) 개). 이전의 실험에서와 마찬가지로 도트 커널과 다항식 커널 각각에 대해 학습시키고 검정 데이터를 통해 학습효과를 검증하였다.</p> <h3>실험 VIII</h3> <p>Table 8 에서 보듯이 EPD 프로모터 서열 데이터에서 -250~50 영역의 서열을 positive 데이터(840개)로 하고, GENIE 시스템의 CDS 데이터를 negative 데이터(840개)로 구성하였다.게다가 positive 데이터와 negative 데이터의 조성(composi-tion)의 차이를 반영할 수 있도록 인코딩할 때 각 데이터들의 G+C%도 인코딩시켰다. 인코딩은 개별 핵산을 단일 독립체로 간주할 수 있도록 인코딩하였다. 이전의 실험에서와 마찬가지로 도트 커널과 다항식 커널 각각에 대해 학습시키고 검정 데이터를 통해 학습효과를 검증하였다.</p>