【摘 要】
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在原始EST序列中,存在载体、限制核酸内切酶、polyA、polyT等多种特征。根据EST序列特征,在对EST序列集合进行分类的时候,通常是已经知道一定数量的EST序列的类别,并将这些已
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在原始EST序列中,存在载体、限制核酸内切酶、polyA、polyT等多种特征。根据EST序列特征,在对EST序列集合进行分类的时候,通常是已经知道一定数量的EST序列的类别,并将这些已知类别的EST序列作为已标记类的样本,序列集合中余下的序列作为未标记类的样本。这种分类方法通常是基于一个特定的假设:已标记类的样本是完全样本。可是实际情况往往不是这样。根据不完全的初始类进行EST序列分类将会导致类缺失,出现错误的结果,而且还费时费力。针对这种问题,本论文采用了K-均值聚类和隐马尔可夫模型相结合的方法,对EST序列进行了聚类分析研究,其目的是对基于相似数据特征的EST序列进行聚类和预测。该方法克服了K-均值和隐马尔可夫模型两种算法的缺陷,发挥了各自的优势所在。论文首先是数据预处理,其次,对处理后的数据进行K-均值聚类,获得一个粗略的聚类;接着,应用隐马尔可夫模型其中的Baum-Welch算法对归类的序列进行训练,获得每一类的隐马尔可夫模型参数;之后,可以应用该概率模型对测试数据或新增EST序列进行模型序列比对,进而达到模型评估或者自动聚类的目的。聚类分析是EST序列分析中的重要研究课题,论文的研究内容是在实验的基础上进行的,通过实验,验证了所采用的方法的有效性,具有一定的研究意义,为进一步进行EST序列分析研究奠定了基础。
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