生物信息數(shù)據(jù)挖掘中的若干方法及其應(yīng)用研究.pdf

1、本文探討若干生物信息數(shù)據(jù)挖掘的方法及其應(yīng)用,主要工作如下:1.用支持向量機(jī)和FDOD兩種方法對同源寡聚蛋白質(zhì)進(jìn)行了分類研究.Garian R.利用決策樹方法從蛋白質(zhì)一級結(jié)構(gòu)出發(fā)對同源二聚體和同源非二聚體進(jìn)行了分類,證實了蛋白質(zhì)一級結(jié)構(gòu)即氨基酸序列包含四級結(jié)構(gòu)信息.本文用SVM和FDOD兩種方法對同源二聚體和同源非二聚體進(jìn)行分類,利用原始序列的子序列分布作為特征向量.2.構(gòu)造了基于線性規(guī)劃的v-SVM分類器.Scholkopf B等提出的

2、基于二次規(guī)劃的v-支持向量機(jī)(v-SVM)相比標(biāo)準(zhǔn)的SVM,數(shù)值試驗表明,本文提出的基于線性規(guī)劃的v-SVM的訓(xùn)練速度要比基于二次規(guī)劃的v-SVM快得多,而分類效果兩者相當(dāng).3.提出了無參數(shù)魯棒線性規(guī)劃支持向量機(jī)分類的牛頓算法.理論、數(shù)值實驗以及在癌癥基因表達(dá)數(shù)據(jù)分類上的應(yīng)用都表明了用牛頓算法實現(xiàn)的無參數(shù)魯棒線性規(guī)劃支持向量機(jī)模型合理、簡單,算法快速、容易實現(xiàn).4.用FDOD方法對DNA序列進(jìn)行相似性分析.本文用FDOD方法對DNA序列