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[2012A题优秀论文] 基于联合识别的基因预测

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madio        

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    发表于 2013-7-30 05:06 |只看该作者 |倒序浏览
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    题 目 基于联合识别的基因预测
    0 W: g9 x' W4 K, |% W摘 要:/ R) Z1 v, J. J
    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voss8 W; g5 Q  @0 E! n
    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,3 v1 [, z& C9 f" A, j
    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
    / r5 S$ Z& a* b2 ]9 ^, i) X对未注释DNA 编码区预测进行了建模,实现和分析。
    / C, L/ Q5 m3 a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1 k" p. m* R& W# E7 [
    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
    9 j( w" V" P* \% P9 N. j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0 a1 I" Q0 n8 f, E
    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
    ; T( B- m$ Y1 z% P0 \0 Q1 m5 r  P算公式。
    6 [; |) X: J1 m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
    2 o: a" g; B$ X8 `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、
    4 K+ t; G8 f8 [6 S, Z& [, ?/ E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7 u2 `3 }1 B$ t9 L; L' P/ p% P8 t2 x3 c
    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。
    & S8 }: i9 S- _+ i6 [6 m  q  E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( p# \7 @; F7 p/ |
    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! W! Y& h) h8 f2 d
    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1 N( A; @! A) m
    点辨识准确度。
    " i$ s0 d! Z- \( Z4 f  A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; d: w  ^- @5 P0 B# C
    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
    8 Z4 d2 U! h2 c$ A) u( G2 a! ]述指标识别编码序列的原理进行了概括与总结。
    ' h6 n* N' w( D% ?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8 j- L. C$ `: e* y+ |
    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
    3 j7 H* h; h' A0 L! F& y: {- 2 -
    : A5 E. [6 ^/ h" _% B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。6 c; Q0 y, m. O( v* g
    [关键词]:基因识别 功率谱 信噪比 阈值 3-周期特性 联合识别
    ) [/ Z& b; z9 U& a! L, e, }& g
    6 z. n+ \9 ?! ?" J: o# m A10422053楚何程.pdf (1.38 MB, 下载次数: 109)
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