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摘要:
转录因子结合位点的识别是生物信息学中的一个重要领域.本文从计算机等信息科学的角度,对转录因子结合位点的识别方法进行了综合分析,包括该问题的生物学意义、主要算法思想以及每种算法的优缺点.使用TRANSFAC数据库中几组样例对具有代表性的6种主要软件进行测试,对其结果进行了详细地比较分析.最后,在总结分析现有算法的基础上探讨了该领域进一步的研究方向.
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文献信息
篇名 转录因子结合位点识别算法的研究
来源期刊 电子学报 学科 生物学
关键词 转录因子结合位点 模体 基于字串 期望最大化(EM)算法 吉布斯采样
年,卷(期) 2007,(z2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 83-89
页数 分类号 Q811
字数 7710字 语种 中文
DOI
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 郭茂祖 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 77 1227 20.0 33.0
2 王峻 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 2 50 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
转录因子结合位点
模体
基于字串
期望最大化(EM)算法
吉布斯采样
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
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
黑龙江省杰出青年科学基金
英文译名:
官方网址:http://jj.dragon.cn/qn/
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导