机器学习技术在生物信息挖掘中的方案探讨

• 作者: 刘兴平 张震
• 来源期刊: 广西民族学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 生物信息学 学习方法 数据库 基因
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 教育学研究
• 页码范围: 108-112
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 6213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8462.2006.01.026

摘要

后基因时代,探索和解释隐藏在分子生物学数据库中的有用信息是对生物信息学研究人员的巨大挑战!为了解决分子生物学中遇到的这些难题,有效及廉价的方法是非常必要的.机器学习是一个崭新的计算机应用领域,而生物信息学是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科.本文分析了机器学习技术的内容,介绍了生物信息学的内涵和新的应用技术,同时探索了机器学习技术对生物信息挖掘应用的途径.这些方法有助于加速生物分子结构预测、基因发现、基因组学和蛋白组学等方面的研究进展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张震	延安大学计算机学院	108	364	10.0	15.0
2	刘兴平	延安大学计算机学院	38	152	6.0	11.0