KL距离的变长马尔可夫模型识别人类剪接位点

• 作者: 李绍燕 邓伟
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 变长马尔可夫模型 剪接位点识别 KL距离
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 719-726
• 页数: 8页
• 分类号: Q61
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1260.2011.00719

摘要

针对传统基因剪接位点识别方法具有所用到的序列长,且参数多的问题,论文提出了一种基于KL距离的变长马尔可夫模型（Kullback Leibler divergence-variable length Markov model,KL-VLMM）.该模型在变长马尔可夫模型的基础上进行改进,由KL距离代替原来的概率比值来判断序列扩展的方向,有效地提高了特征序列的识别能力,且模型阶数由二阶降为一阶,降低了算法的空间复杂度.利用人类剪接位点数据库N269,对该模型和其他传统方法的识别性能进行了比较.实验结果表明,采用KL-VLMM方法预测人类基因剪接位点的预测效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓伟		73	313	9.0	12.0
2	李绍燕		2	5	1.0	2.0