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摘要:
为了进一步研究大肠杆菌启动子的识别算法,结合大肠杆菌基因分子生物学的有关理论,利用支持向量机(support vector machine,SVM)方法对启动子进行了识别.根据启动子的序列保守性,从每个启动子样本中选取了长65bases的序列作为正样本,从大肠杆菌编码区选取相应长度的序列作为负样本,建立了基于支持向量机的分类器;并讨论了应用SVM方法时,核函数参数的选择问题.实验结果表明,基于支持向量机的识别方法能更好地提取启动子保守序列的统计特征,正样本和负样本的相关系数可以达到81.62%.
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文献信息
篇名 用支持向量机方法识别大肠杆菌启动子
来源期刊 北京工业大学学报 学科 生物学
关键词 支持向量机 大肠杆菌启动子 识别
年,卷(期) 2004,(4) 所属期刊栏目 电子信息与控制工程
研究方向 页码范围 432-436
页数 5页 分类号 Q522
字数 3740字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0254-0037.2004.04.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 阮晓钢 北京工业大学电子信息与控制工程学院 240 2182 23.0 35.0
2 冉令华 北京工业大学电子信息与控制工程学院 2 7 2.0 2.0
传播情况
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2008(2)
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
大肠杆菌启动子
识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京工业大学学报
月刊
0254-0037
11-2286/T
大16开
北京市朝阳区平乐园100号
2-86
1974
chi
出版文献量(篇)
4796
总下载数(次)
21
总被引数(次)
40595
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导