支持向量机和邻接法在夜蛾科昆虫条码研究中的应用

• 作者: 张爱兵 李俊 武春生 迟美妍 金倩 韩辉林 高强
• 来源期刊: 生物安全学报
• 关键词: DNA条形码 夜蛾科 支持向量机 邻接法 近缘种
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 技术前沿
• 页码范围: 308-314
• 页数: 7页
• 字数: 4080字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1787.2012.04.013

摘要

[背景]鳞翅目夜蛾科昆虫种类繁多,目前已经超过3.5万种,绝大多数是农林生产的主要害虫.由于多数近缘属种形态相似,难以鉴定,给农林害虫的防治工作带了很大的困难.DNA条形码技术是一种快速、准确鉴定物种的方法.支持向量机作为一种新的机器学习方法,自1995年被提出以来已经在数据分类和高维模式识别等领域取得不错的效果.[方法]将北京妙峰山采集的58种夜蛾101个样品的COI序列分成3套数据集,分别通过邻接法和支持向量机对其进行验证.[结果]通过对DNA条形码物种鉴定结果的验证表明,邻接法优于支持向量机.但DNA条形码在鉴定夜蛾科的一些近缘种上,效果不佳,如棉铃虫和烟青虫.[结论与意义]DNA条形码作为一种新兴的物种鉴定方法,在分类学上具有很高的应用价值.通过邻接法和支持向量机的比较,虽然支持向量机的成功率低于邻接法,但是其在DNA条形码中的应用是对数据问询方式的一种探索.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武春生	中国科学院动物研究所	50	201	8.0	12.0
2	韩辉林	东北林业大学林学院	42	58	3.0	6.0
3	张爱兵	首都师范大学生命科学学院	21	194	8.0	13.0
4	迟美妍	首都师范大学生命科学学院	2	20	1.0	2.0
5	金倩	首都师范大学生命科学学院	8	49	5.0	7.0
6	李俊	首都师范大学生命科学学院	2	1	1.0	1.0
7	高强	首都师范大学生命科学学院	1	1	1.0	1.0