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基于粒子群优化的支持向量机算法识别人类基因启动子

作者:张文 陈园园 张瑾 骈聪 李琴 张良云相位特异pz曲线粒子群优化支持向量机启动子预测

摘要:人类基因启动子识别是医学研究的基本需要。提取DNA序列碱基的PZ曲线特征、二核苷酸空间结构特征、保守信号似然得分,以及K联体似然得分,结合GC含量变化和非均匀指数,构建基于粒子群优化的支持向量机算法来识别人类基因启动子。利用粒子群优化支持向量机参数进行优化避免了人为选择的随机性,并且在分类问题中表现出较好的稳健性。对测试集的10-折交叉检验结果为:敏感性为92%,特异性为91%,马修斯关联系数为0.83。该结果表明,基于粒子群优化的支持向量机算法能有效识别启动子序列。

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安徽农业大学学报

《安徽农业大学学报》(CN:34-1162/S)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《安徽农业大学学报》一贯坚持正确的办刊方针,认真贯彻中国共产党的基本路线,全面贯彻中国有关科学技术和出版的政策法令,认真执行“百花齐放,百家争鸣”和“科学技术工作必须面向经济建设”的方针。

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