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基于极大似然准则的生物序列模体的贝叶斯假设检验

作者:刘倩 刘三阳 刘立芳生物信息学极大似然准则先验分布贝叶斯因子显著性检验

摘要:针对生物信息学中序列模体的显著性检验问题,提出了一种基于极大似然准则的贝叶斯假设检验方法.将模体的显著性检验转化为多项分布的拟合优度检验问题,选取Dirichlet分布作为多项分布的先验分布并采用Newton-Raphson算法估计Dirichlet分布的超参数,使得数据的预测分布达到最大.应用贝叶斯定理得到贝叶斯因子进行模型选择,用于评价模体检验的统计显著性,这种方法克服了传统多项分布检验中构造检验统计量并计算其在零假设下确切分布的困难.选择JASPAR数据库中107个转录因子结合位点和100组随机模拟数据进行实验,采用皮尔逊积矩相关系数作为评价检验质量的一个标准,发现实验结果好于传统的模体检验的一些方法.

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生物数学学报

《生物数学学报》是一本有较高学术价值的季刊,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。 《生物数学学报》主要刊登:用数学的理论与方法创造性地解决农、林、牧、医药、生态以其他有关生命科学等方面的实际问题的论文以及在理论和方法上有所发展的研究报告及研究简报等。

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