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4票 浏览4次 【共1条评论】【我要评论 时间:2009年12月18日 19:53

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【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。

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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;

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【关键词】:

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_%dX3P^,H|;i+v0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)

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~U$I*VK+hGD0【基金】:国家自然科学基金资助项目(60671061)

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SXk }'~9G(}c0【分类号】:TP183水利论文L+BRe+XYY

\? jv1tX"U#V0【正文快照】:水利论文"rX9MYz7Mpdda

2F"r ei[(oe00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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