基于改进的自组织神经网络的基因剪切位点的识别:《大连海事大学学报》2009年03期

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热度7票 浏览5次 【共1条评论】【我要评论 时间:2009年12月18日 19:53

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4kj X|:ez"S0苏洪全 朱义胜水利论文~"s @pt#jx

Jh5t eq6Bs'w[([3@0【摘要】:为提高基因序列中剪切位点的识别率,将无先导卡尔曼滤波器(UKF)和自组织神经网络(SOFM)相结合,给出一种非线性高维数据的聚类算法。利用无先导变换(UT)参数化SOFM邻域宽度函数的均值和方差,并采用UKF进行预测,完成SOFM参数的自适应过程。该算法用于基因剪切位点的识别结果表明:较SOFM与EKF参数自适应方法,该算法识别精度较高,验证了其有效性和可行性。水利论文#ACm,a(\

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【作者单位】:

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大连海事大学信息科学技术学院;水利论文t| m!yR} Yt{5j

;St*U&r&e3n2BF^o$N0【关键词】:水利论文!_2F ]? oux

:@[?@ c,U{0自组织神经网络(SOFM) 剪切位点 卡尔曼滤波器(KF) 扩展卡尔曼滤波器(EKF) 无先导卡尔曼滤波器(UKF)水利论文-mK"Y*n'v-P%tY

YM1} jB)TT0【基金】:国家自然科学基金资助项目(60671061)

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k.f0_%v_3ln2[sq0【分类号】:TP183水利论文K#]oZ9p3~S q

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【正文快照】:水利论文 [?:M2O}L p5@b1]

w[+F/[FOpr00引言基因组外显子和内含子边界(即剪切位点)的识别和预测是生物信息学中重要的研究内容.研究表明,真核细胞的Pre-mRNA的剪切位点有一定的序列保守性,即GT-AG规则.但仅由GT-AG规则判断剪切位点会得到许多虚假的剪切位点.为从背景序列中提取真实的剪切位点,人们经常采用自组织

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