基于粒子群优化的支持向量机算法识别人类基因启动子

• 作者: 张文 张瑾 张良云 李琴 陈园园 骈聪
• 来源期刊: 安徽农业大学学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 相位特异PZ曲线 粒子群优化 支持向量机 启动子预测
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 生物学
• 页码范围: 310-315
• 分类号: Q811.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13610/j.cnki.1672-352x.20150302.024

摘要

人类基因启动子识别是医学研究的基本需要.提取DNA序列碱基的PZ曲线特征、二核苷酸空间结构特征、保守信号似然得分,以及K联体似然得分,结合GC含量变化和非均匀指数,构建基于粒子群优化的支持向量机算法来识别人类基因启动子.利用粒子群优化支持向量机参数进行优化避免了人为选择的随机性,并且在分类问题中表现出较好的稳健性.对测试集的10-折交叉检验结果为:敏感性为92％,特异性为91％,马修斯关联系数为0.83.该结果表明,基于粒子群优化的支持向量机算法能有效识别启动子序列.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张良云	南京农业大学理学院	49	96	5.0	8.0
2	张瑾	南京农业大学理学院	12	43	3.0	6.0
3	陈园园	南京农业大学理学院	11	2	1.0	1.0
4	李琴	南京农业大学理学院	11	37	3.0	6.0
5	骈聪	南京农业大学理学院	4	1	1.0	1.0
6	张文	南京农业大学理学院	2	1	1.0	1.0