应用新的基于知识编码方法及双层SVM识别人类PolⅡ启动子

• 作者: 智慧 李通化
• 来源期刊: 哈尔滨医科大学学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 启动子识别 支持向量机 共识模型 双层SVM 生物统计学
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 23-26
• 分类号: Q81
• 字数: 3388字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1905.2012.01.006

摘要

目的 优选对人类RNA聚合酶(Pol)Ⅱ启动子数据识别分类并提高识别准确率的方法.方法 采用基于知识的统计编码方法、CpG编码、五联体(Pentamers)编码、模式字典(Pattern Dictionary)编码,最后建立共识模型,使用支持向量机(SVM)方法对启动子数据进行分类.结果 启动子数据编码后在SVM中识剐,与其他利用SVM工具相比,得到了较高的识别准确率、特异性及灵敏度.将新编码方法应用到人类22号染色体启动子数据的识别中,其中模式字典编码识别准确率达到了90.98％.结论 共识模型考虑了各子模型的独立性和模型之间的差异性,发挥了各模型之间的互补优势,从而提高了最终的识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李通化	同济大学化学系	60	480	13.0	19.0
2	智慧	哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院生物信息教研室	5	8	2.0	2.0