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摘要:
生物序列motif的识别是后基因组时代的一个核心问题.本文首先回顾了识别motif的几种主要算法,然后根据motif的重要性和随机性介绍了利用网络识别motif的两种具有代表性的方法:一种是建立一个随机网络混合模型,利用EM算法识别其中随机的网络motif;另一种用修正的参数流算法过滤出其中的最大密度子图,即为生物序列motif,并指出这两种方法的优劣,最后还对今后研究方向给出了讨论.
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文献信息
篇名 用网络方法识别生物序列motif
来源期刊 生物信息学 学科 生物学
关键词 生物序列motif 随机网络 MotifCut
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 专论与综述
研究方向 页码范围 183-186
页数 4页 分类号 Q332
字数 4926字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-5565.2008.04.013
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 汪四水 苏州大学数学科学学院 22 93 6.0 9.0
2 许诗蓉 苏州大学数学科学学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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2008(0)
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  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
生物序列motif
随机网络
MotifCut
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
生物信息学
季刊
1672-5565
23-1513/Q
大16开
黑龙江省哈尔滨市西大直街92号哈尔滨工业大学邵逸夫科学馆一楼
14-14
2003
chi
出版文献量(篇)
937
总下载数(次)
6
总被引数(次)
4610
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