基于联合识别的基因预测

madio

题 目 基于联合识别的基因预测
9 |+ f, ^4 H$ X5 u* z3 T摘 要：
) n1 p- H4 y  I8 Q0 Z本文围绕基因序列识别问题，在合理假设的基础上，通过数学推导证明voss
, }/ J) l" {* G! k# M映射和Z-curve 映射效果等价，并给出了实数映射的快速算法。而后通过统计分析，
模型优化对不同类物种进行了信噪比阈值确定并验证其有效性。最后根据联合识别
对未注释DNA 编码区预测进行了建模，实现和分析。
) f8 @# Y$ c  r针对问题1：推导出了Voss 映射下功率谱与信噪比的快速算法。其中，功率谱
& ]. ~4 b4 s# r% i2 h" G5 F算法仅需统计，无需进行繁杂的DFT 变换；信噪比算法把加窗处理和平均处理结
5 v$ p. @: c; Y合起来，大大加快计算速度。同时推导得出：Z-curve 映射下的频谱和信噪比分别
7 h; F4 W( l" k( a" K( q为Voss 映射下的频谱和信噪比的4 倍和4/3 倍，并得出实数映射下信噪比的快速计
5 H& a* @) l, u& S算公式。
6 n# Q6 O/ F0 ]6 R# b针对问题2：采用3 种阈值确定方法：经验阈值法、最优化方法、曲线法分别
对人、小家鼠、褐家鼠、哺乳动物4 类基因进行阈值确定；依据敏感性、专一性、
总正确率3 指标分析不同阈值确定方法的基因判别效果，确定了基因的最优的阈值
/ @* x& W/ e, Z+ n' T确定方法，并得到其最优信噪比阈值；最后针对误判原因进行了初步探讨。
针对问题3：单一的固定窗口的功率谱图或是移动序列的信噪比曲线图在识别
0 P. d7 [2 ]! M+ \0 D& `9 J上不够精确，通过两种曲线的联合识别，能更精确的判断外显子片段（区间和两端
点）。且通过Matlab 里的Sequence Viewer 对所识别片段进行进一步辨识，提高了端
$ B4 j# `/ `4 d; S( _点辨识准确度。
) V1 i& d+ C; u9 |针对问题4：总结出以下几种能够识别基因编码序列的特征指标，分别为“非
3-碱基周期性”编码序列指标，旋转矢量指标，非均匀指标及干涉指标。并对采用上
述指标识别编码序列的原理进行了概括与总结。
% u, C5 h8 S% X& G* x8 e本文亮点在于：（1）找到2 种最优阈值确定方法，通过统计其判别正确率，判
7 ~% v' }$ h, B5 I0 N别效果均好于以2 为阈值的经验法；（2）结合固定窗口滑动法与移动序列的信噪比
% {6 R  m9 }2 V' _9 X( w( O- 2 -
曲线法对基因识别的特点，提出联合识别理论，提高了辨识效果。
[关键词]：基因识别 功率谱 信噪比 阈值 3-周期特性 联合识别

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2013-7-30 05:06 上传

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yahsu

谢谢分享   好东西

yahsu

好东西  谢谢分享

夏朗的芒果

谢谢楼主分享。。。学习ing

sx2460927670

好贴。。。。。。。。。