【摘 要】
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通过特征提取方式挖掘生物信息数据中潜在的规律是生物信息学研究的基本问题之一。基于DNA序列的碱基转移概率、含量和位置比三类特征构造了24维特征向量,成功应用于11物种的
【基金项目】
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河北省高等学校青年拔尖人才计划资助项目(BJ2014060),燕山大学"新锐工程"人才支持计划项目
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通过特征提取方式挖掘生物信息数据中潜在的规律是生物信息学研究的基本问题之一。基于DNA序列的碱基转移概率、含量和位置比三类特征构造了24维特征向量,成功应用于11物种的β?珠蛋白基因完整编码序列和18哺乳动物线粒体基因组序列的相似性比较,构建的系统发生树与进化事实相符。基于该特征向量,结合支持向量机分类方法识别了28株细菌中的必需基因,平均AUC值高达0.808,高于部分识别方法。实验结果说明:生物序列基本构成元素的转移概率、含量和位置比可作为研究生物信息学中相关分类问题的选择性工具。
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