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
, z) p: h. r* D摘 要：
1 n$ k$ X4 T! _0 [8 l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
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，
- E- S. h/ K& o4 |6 M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
$ w: F# O/ U. K* H! q6 N$ [* h对未注释DNA 编码区预测进行了建模，实现和分析。
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
$ a0 ?' l* e8 `7 T! ~! k' q. c7 O" g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
; Z2 z6 F9 A5 F8 X4 H" y) L) A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
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' Q" h) G/ T( P算公式。
' f5 r7 K0 J) H% p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
" \3 R7 h/ n. J0 u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、
1 T4 S  n7 l: k3 p6 \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
, y* C  G( m% c, n- I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。
. W2 [5 D9 J  L% C! c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
/ L" e# ?. r! L- R+ E2 o( 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
8 N; x+ k7 y% X; n; ]" l1 J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
+ j# m* p' w, I# ^' |$ o点辨识准确度。
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
# c8 E, h( a- U# s1 x3 }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
! H' d9 ^6 v( r8 ]) T述指标识别编码序列的原理进行了概括与总结。
2 M5 J3 p6 Z& `" @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
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
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$ |( x2 g0 g! Z3 A+ Q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。
9 l8 d+ i9 p& ?* v) T2 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

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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。。。。。。。。。
* o; p0 F7 E7 I$ x; j