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文檔簡(jiǎn)介
1、近幾十年來,公共數(shù)據(jù)庫中的生物分子數(shù)據(jù)正以指數(shù)型的速度在增長(zhǎng)。正是因?yàn)樯飳W(xué)對(duì)這些大量數(shù)據(jù)的處理和分析的需求,從而引發(fā)了生物信息學(xué)的誕生。它是利用數(shù)學(xué)、信息科學(xué)的理論、方法和技術(shù)去研究生物大分子以及它們的序列、結(jié)構(gòu)和功能。在生物信息學(xué)中,機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)成為解決這些生物學(xué)問題的一個(gè)重要手段。本文的工作主要是研究了基于支持向量機(jī)的生物序列分類問題的預(yù)測(cè)方法,其主要的貢獻(xiàn)如下:
在第二章,我們提出了一種預(yù)測(cè)擬南芥基因調(diào)控關(guān)系的
2、計(jì)算方法。利用已有的調(diào)控?cái)?shù)據(jù),我們構(gòu)建了擬南芥基因調(diào)控關(guān)系的正、負(fù)樣本數(shù)據(jù)集。通過將基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)錄因子及其靶基因序列信息的結(jié)合,我們提出了一種新的特征向量來表示每一對(duì)基因轉(zhuǎn)錄調(diào)控關(guān)系。然后我們選用了支持向量機(jī)和夾克刀測(cè)試來驗(yàn)證提出的方法。實(shí)驗(yàn)的結(jié)果顯示,我們的方法取得了98.39%的準(zhǔn)確度,94.88%的敏感度以及93.82%的特異性。
在第三章,我們提出了一種新的偽氨基酸模型來預(yù)測(cè)凋亡蛋白的亞細(xì)胞定位問題。我們采用
3、了氨基酸的替換矩陣和協(xié)方差變換來提取蛋白質(zhì)的序列特征并構(gòu)建其特征向量。這種表示方法不僅定量的描述了蛋白質(zhì)序列中氨基酸之間的差異性,而且考慮了部分氨基酸的序信息。通過與其他方法結(jié)果的比較,可以看出我們的方法達(dá)到了一個(gè)較好的預(yù)測(cè)精度。
在第四章,我們構(gòu)建了一個(gè)預(yù)測(cè)PCR擴(kuò)增難易程度的數(shù)學(xué)模型。目前,對(duì)于PCR擴(kuò)增問題大多數(shù)研究者主要關(guān)注的是實(shí)驗(yàn)過程,包括引物的設(shè)計(jì)等等,而對(duì)于PCR模板的分析卻極為少見。在本文的研究中,我們主要
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