换一批摘要基于已知的人类Pol Ⅱ启动子序列数据,综合选取启动子序列内容和序列信号特征,构建启动子的支持向量机分类器.分别以启动子序列的6-mer频数作为离散源参数构建序列内容特征,同时选取24个位点的3-mer频数作为序列信号特征构建PWM,将所得到的两类参数输入支持向量机对人类启动子进行预测.用10折叠交叉检验和独立数据集来衡量算法的预测能力,相关系数指标达到95%以上,结果显示结合了支持向量机的离散增量算法能够有效的提高预测成功率,是进行真核生物启动子预测的一种很有效的方法.
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关键词
启动子离散增量位置权重矩阵(PWM)支持向量机(SVM)promoter sequencesincrement of diversityposition weight matrix (PWM)support vector machines (SVM)
分类号
Q61（理论生物物理学）
栏目名称
发布时间
2010-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
宝鸡文理学院硕士启动基金（08113）
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