生物序列模体的混合Gibbs抽样识别算法

• 作者: 刘立芳 王宝树 霍红卫
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 生物信息学 模体识别 Gibbs抽样 混合模体模型
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 750-755
• 页数: 6页
• 分类号: Q811.4|TP301.6
• 字数: 4744字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2008.04.025

摘要

针对生物序列模体的识别问题,提出了一个新的混合Gibbs抽样识别算法.算法基于混合模体模型学习,采用贪心策略,通过似然度最大化,逐次将新的模体加入到混合模型中.算法中设计了位点抽样和模体抽样两种抽样方法,这两种抽样方法交替进行.为了加速搜索过程,对输人数据集采用了基于kd-trees的分层划分策略.实验结果表明,该算法对序列家族大量模体特征的识别具有显著优势,并且可建立更具统计特征的模体模型,从而提高序列分类的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宝树	西安电子科技大学计算机学院	124	2305	25.0	43.0
2	霍红卫	西安电子科技大学计算机学院	29	436	11.0	20.0
3	刘立芳	西安电子科技大学计算机学院	32	133	6.0	10.0