DBN在蛋白质编码区识别问题中的应用研究

• 作者: 刘广臣 胡青渝
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 生物学
• 关键词: 编码区识别 信号处理 随机森林 深度置信网络(DBN) 短时傅里叶变换(STFT)
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 247-255
• 页数: 9页
• 分类号: Q819
• 字数: 9188字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1811-0045

摘要

针对真核生物DNA序列中蛋白质编码区的识别问题,提出基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的组合模型.通过信号处理技术对真核生物的DNA序列进行数值转换,并结合统计学知识提取转换后DNA序列的数值特征;利用随机森林对所提取的特征变量降维;用深度置信网络模型对DNA序列分类判别;根据短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)技术对外显子区准确定位.在三个标准测试集上比较组合模型与传统Logistic回归模型、贝叶斯判别模型的判别效果,结果显示,深度置信网络组合模型的准确率和特异度等指标都明显优于Logistic回归模型和贝叶斯判别模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘广臣	鲁东大学数学与统计科学学院	7	3	1.0	1.0
2	胡青渝	鲁东大学数学与统计科学学院	1	0	0.0	0.0