基于傅里叶变换和数值映射的基因外显子识别算法研究

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随着人类基因组工作的初步完成,一门新兴的学科也随之诞生——生物信息学,它是结合计算机技术和生物技术发展的学科,是数学、统计、计算机与生物医学交叉的学科,研究生物信息的采集、处理和解释等各方面.基因识别就是重要的研究内容之一,研究基因识别具有深远的生物意义.本文主要研究基因外显子的识别问题.讨论了原核生物和真核生物的结构和识别方法,分析了外显子识别的基本原理和基本流程,对每一个识别步骤进行了研究,利用信号处理的相应方法解决外显子的识别问题.比较各种现有外显子识别算法的优劣,提出了改进算法.首先,探讨了外显子的3-周期性,研究了自相关傅里叶变换对外显子的3-周期性呈现效果的影响,利用Matlab软件编程绘制功率谱图形,发现自相关傅里叶变换可以增大具有3-周期性外显子的N/3处功率谱值.调整相邻的两个或两个以上的外显子连在一起后的顺序,通过自相关傅里叶变换绘制功率谱图,得到调整后序列的3-周期性表现效果更强.其次,分析现有数值映射方法的转化规则,将映射方法进行分类,讨论每一类数值映射对外显子3-周期性表现的影响,以及Voss,Z-curve和正四面体映像之间的关联,提出Z-curve映射下的快速算法.结合现有不同种类基因的阈值确定模型,提出两种改进模型,通过计算综合评价指标,表明改进模型较优于原阈值确定模型.最后,进行基因外显子识别,根据阈值确定模型得到不同种类基因的阈值,采用自适应窗口平移法来计算每一次平移后窗口内的信噪比,通过比较得到外显子和内含子的识别区间,以敏感性,专一性和特异性以及综合评价指标来评判算法的可行性和有效性.
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