【摘 要】
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采用信息量差异扩展采样Markov链的排斥力函数,使排斥力的值增加,推动两条相互靠近的采样Markov链向不同的区域探索,使motif位置概率矩阵元素值得到更新,避免motif识别算法过
【机 构】
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广西大学 计算机与电子信息学院,广西高校并行分布式计算技术重点实验室,南宁530004
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采用信息量差异扩展采样Markov链的排斥力函数,使排斥力的值增加,推动两条相互靠近的采样Markov链向不同的区域探索,使motif位置概率矩阵元素值得到更新,避免motif识别算法过早陷入局部最优解,以发现更多的候选motif;利用信息量对motif聚类精炼,以减少假阳性motif对算法结果的影响,提高识别结果的精度和召回率.模拟启动子序列和真实数据集ENCODE TF Chip-seq上的实验结果表明,与同类的多motif识别算法相比,本文算法获得更高的召回率和精度、识别出保守性高的motif和匹配更多真实的motif.
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