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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" s6 [+ ]6 h0 W! f6 l
    摘 要:3 R1 Z! E2 _) I3 [0 Z- n
    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/ {8 W8 h' M& Q; u" _' ^' B
    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,
    9 l: c- n- f+ d3 _' j9 H$ I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
    4 q2 f4 Q3 g: w  C) ?' Q对未注释DNA 编码区预测进行了建模,实现和分析。! D4 F0 o6 W" X' s, J& f, p; X) G
    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  V( T6 k. d! g" k
    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1 ^" S: k$ ~  g) T
    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5 E. j! T* J) @8 J) u
    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 o8 v/ q6 u( F, l算公式。0 r+ I$ K7 h/ Y, X7 N5 w
    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 l( b  c& y+ l" @$ R* C# W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、6 V/ A" s4 X( ^( \  [  I- t. e9 t
    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
    # ~% p5 c6 b2 l& m, `, }( K* 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。+ ^3 ]- b0 _4 |
    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
    ; W; Z/ b: u7 o9 I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1 _5 c6 C8 y5 n% y) p3 o  F
    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7 E1 t  ?+ \& Q* b+ O" }
    点辨识准确度。
    ( G! l& p* g6 n& t$ Q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
    # b) _* T8 r' T" G  Z1 b8 f- J3-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% P# w' }5 Y5 t- \5 D  Q
    述指标识别编码序列的原理进行了概括与总结。
    - {0 h% U+ l% g. L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+ T9 P. L" C' q' T  N0 C
    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
    , m* \+ [- N) m% b- 2 -
    * h8 g( X: _" s) V# n  i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。. ]1 P0 U" N: q9 f
    [关键词]:基因识别 功率谱 信噪比 阈值 3-周期特性 联合识别
    6 J: X# a( ]' D" T6 `; V4 f. I5 `' g% S  v. L; l) t: E$ g* Z
    A10422053楚何程.pdf (1.38 MB, 下载次数: 109)
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