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1.
随着后基因组时代的到来,系统发育谱方法作为一种非同源性的功能注释方法,已经被成功的应用到基因组功能预测、蛋白质相互作用预测等一些重要领域的研究中去。本文阐述了系统发育谱法的基本原理,详细地介绍了现有的几种系统发育谱的构建方法,并提出了利用ortholog来构建基因的系统发育谱的思想。  相似文献   
2.
遗传算法是模拟生物进化过程的计算模型,是一种全局优化搜索算法。将遗传算法与转录因子结合位点识别问题相结合的新方法,以一致性序列模型作为保守motif的描述模型,通过对motif序列与待测序列的比对问题进行编码,将其转化成搜索空间中的优化问题,利用遗传算法来搜索最优解,预测转录因子的结合位点。实验结果表明,这种新的方法是有效的,它在占用少量内存的情况下能够准确地识别出待测转录因子结合位点。  相似文献   
3.
支持向量机(SVM)是广泛应用于各个领域的分类算法,包括生物信息学。本研究应用SVM作为蛋白质相互作用的分类算法,所用蛋白质相互作用数据下载于墨尼黑生物信息学中心的酿酒酵母数据集,包含有6736条蛋白质,其中相互作用的有4837对,不相互作用的有9674对。提取蛋白质主要结构的电荷和等电位点特征,并应用SVM分类算法对此进行了分类。结果显示,分类的正确率在60%左右,但是较系统发育谱法还是获得了较高的分类正确率。  相似文献   
4.
系统发育谱算法作为一种有效的大规模基因组功能注释方法,已经被成功的应用到原核生物基因组的功能注释中去。通过对系统发育谱方法中的一个关键环节——相似谱的聚类进行分析,提出了一种基于统计建模的方法来对相似的系统发育谱进行聚类。实验表明,该方法在保证较高的覆盖率的同时,还有效的提高了算法的整体速度,且当参与建模的系统发育谱的数目越大时,算法的精确度越高。  相似文献   
5.
随着后基因组时代的到来,非编码区的研究已经成为科学家面临的挑战,对基因非编码区的一个主要研究方向就是对调控元件的研究。识别转录调控元件是理解基因转录机制和表达模式的关键。较全面地介绍了基因非编码区以及调控元件,包括功能和作用,常用识别算法,并对常用数据库进行介绍,提出可能的研究方法和发展方向。  相似文献   
6.
系统发育谱方法是目前研究较多的一种基于非同源性的生物大分子功能注释方法。针对现有算法存在的一些缺陷,从两个方面对该方法做了改进:一是构造基于权重的系统发育谱;二是采用改进的聚类算法对发育谱的相似性进行分析。从NCBI上下载100条Escherichia coli K12蛋白质作为实验数据,分别使用改进的算法和经典的层次聚类算法、K均值聚类算法对相似谱进行分析。结果显示,提出的改进算法在对相似谱聚类的精确度上明显优于后两种聚类算法。  相似文献   
7.
简要介绍了系统发育谱法的原理,着重阐述了K—mean聚类算法在对基因系统发育谱分析中的改进,并与传统的K—mean聚类算法进行比较。实验结果表明,改进的K—mean聚类算法在运用系统发育谱法进行基因功能注释上是快而有效的,可以快速收敛到近似最优解。  相似文献   
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