基于支持向量机的酵母重组热点和冷点的预测

• 作者: 周童 孙啸 翁建洪 陆祖宏
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 生物学
• 关键词: 减数分裂重组 热点 冷点 二联碱基丰度 支持向量机
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 112-116
• 页数: 5页
• 分类号: Q617
• 字数: 462字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2006.01.024

摘要

使用基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法,提出了针对重组热点和冷点分类预测的新方法.对酵母基因组的303个重组热点开放阅读框(hot ORF)以及48个重组冷点开放阅读框(cold ORF),提取了序列的一般二联碱基丰度特征,以及基于密码子使用偏性的二联碱基丰度特征,然后使用二倍交叉验证方法,选择不同的核函数和对应参数,对数据集进行了训练和分类预测.研究结果表明,当使用径向基核函数,并采用基于密码子使用偏性的二联碱基丰度特征时,预测准确率为87.47%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙啸	东南大学生物电子学国家重点实验室	71	488	12.0	20.0
2	陆祖宏	东南大学生物电子学国家重点实验室	166	1602	19.0	33.0
3	周童	东南大学生物电子学国家重点实验室	9	157	5.0	9.0
4	翁建洪	东南大学生物电子学国家重点实验室	4	16	2.0	4.0