【摘 要】
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针对现有方法容易导致因序列重排或碱基丢失而影响分类精度、敏感度和特异性等问题,提出一种改进的无需比对DNA序列分类算法。通过对不等长的DNA序列功率谱采取匹配加权值的
【基金项目】
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广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118396)
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针对现有方法容易导致因序列重排或碱基丢失而影响分类精度、敏感度和特异性等问题,提出一种改进的无需比对DNA序列分类算法。通过对不等长的DNA序列功率谱采取匹配加权值的方法提取特征值,将任意长度的DNA序列映射成等长的特征向量,准确计算不同类DNA序列特征向量之间的距离,利用计算得到的距离值,通过K-NN(K-Nearest Neighbor)分类器完成DNA序列分类。在核小体DNA序列数据集CE、DM和HM上的实验结果表明,与已有的同类方法相比,该算法总体上获得了较高的分类精度、敏感度和特异性。
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