一种基于概率统计特征的剪接位点识别方法

• 作者: 李绍燕 邓伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 剪接位点识别 机器学习 概率统计特征
• 年，卷（期）: 2011,（31）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 182-184
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2288字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.31.052

摘要

依据剪接位点附近存在的序列保守性出现了多种机器学习识别方法,如基于统计概率的方法、基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的方法和基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的方法等,这些方法识别精度较高,但算法过程复杂.基于剪接位点附近碱基之间的相关性和统计特征,构造了一种固定位点上碱基间的网络结构图,并在此网络结构图的基础上提出了基于概率统计特征的剪接位点识别计算公式,利用N269数据库对识别方法和其他传统方法的性能进行了比较.实验结果表明,基于概率统计特征的方法预测人类的剪接位点,有较好的预测效果,与其他的一些算法相比,表现出参数少,精度高等优点.

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	苏州大学计算机科学与技术学院	73	313	9.0	12.0
2	李绍燕	苏州大学计算机科学与技术学院	2	5	1.0	2.0