【摘 要】
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构建和维持一个生物体所需的遗传信息存在于该生物体的基因组中,基因组包含由DNA组成的基因。自上个世纪以来,随着基因组数据的飞速增长,基因组学的研究重点已经从获取基因组数据转移到对这种基因组数据进行信息注释和信息挖掘。对DNA序列进行基因注释也变得尤为重要。对DNA序列进行外显子识别也正是该领域的开山之篇。本文以HMR195数据集为基础,利用集成学习的思想提出将多种映射结合最佳窗口进行集成学习和综合
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构建和维持一个生物体所需的遗传信息存在于该生物体的基因组中,基因组包含由DNA组成的基因。自上个世纪以来,随着基因组数据的飞速增长,基因组学的研究重点已经从获取基因组数据转移到对这种基因组数据进行信息注释和信息挖掘。对DNA序列进行基因注释也变得尤为重要。对DNA序列进行外显子识别也正是该领域的开山之篇。本文以HMR195数据集为基础,利用集成学习的思想提出将多种映射结合最佳窗口进行集成学习和综合决策的方式对DNA序列进行外显子判别的方法。围绕外显子识别问题本文主要做了如下工作:1)采用基于DSP的SCM算法为基算法,针对DNA序列进行STFT分析时信号截断导致的能量泄漏效应和功率谱边缘振荡现象,使用最佳窗口和振荡点值替代来优化SCM算法。并在F56F11.4a.1上验证了这样优化的有效性。2)对于目前外显子识别领域中表达出外显子和内含子的特征差异的内容太过单一的弊端,本文集合集成学习的思想,提出了基于多映射最佳窗口的集成学习外显子识别算法IRMW,并在HMR195数据集上证明了所提算法的有效性3)针对发现的IRMW算法相比其他算法的非植入性特点,本文提出与基于SVD的外显子识别算法结合的IRMW-SVD算法,并在HMR195数据集各个子集验证了该算法相比基于SVD识别算法在准确率和识别率上的提升。进一步证实IRMW算法可结合其他算法进行算法效率提升的可能。
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