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采用遗传算法对启动子序列数据集抽取不同长度的最优模糊子序列模式，以此分析启动子的结构。实验发现：适当调整子序列模式与样本序列的匹配程度阈值，可以发现局部频繁模式，除较长的TATA盒外还发现了其他一些模式，而在阈值较低时算法得到CpG岛。
基于遗传算法的启动子序列多粒度结构分析
【摘 要】
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采用遗传算法对启动子序列数据集抽取不同长度的最优模糊子序列模式，以此分析启动子的结构。实验发现：适当调整子序列模式与样本序列的匹配程度阈值，可以发现局部频繁模式，除较长
【机 构】
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青岛大学数学科学学院,烟台大学计算机学院,青岛大学国际学院
【出 处】
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青岛大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2009年2期
【基金项目】
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山东省自然科学基金（No.Y2008G08）
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