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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基于改进的自组织神经网络的基因剪切位点的识别

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,j nyP8{UCq0苏洪全 朱义胜水利论文w4q&d#hsX9^J:j5t

F6Wt5})b W)w"k(|B0【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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)V2aP_c:Vm| CreN.`0【作者单位】:水利论文:H9QE dvOOa

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大连海事大学信息科学技术学院;水利论文!H(^7R:L/Zv'Oyr

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【关键词】:

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:cw[8rYl0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5vnj0V#?(NO"x

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【基金】:国家自然科学基金资助项目(60671061)

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Nb V.s3N ]0【分类号】:TP183

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【正文快照】:水利论文A9H1SU Lp

'C3n*^il0V%m00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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