基于支持向量机识别真核生物DNA中的翻译起始位点

翻译起始位点(TIS)的识别是真核生物基因预测的关键步骤之一,近年来一直得到研究人员的高度重视。基于TIS附近序列的统计特性,出现了一些辨识TIS的判别方法,但识别精度还有待进一步提高。针对传统支持向量机(SVM)方法中存在的不足,提出了基于数据优化法的SVM,它通过其它统计学模型优化训练数据集,进而提高分类器的辨识精度。实验结果表明基于数据优化法的SVM分类器在翻译起始位点的辨识上可获得比其他判别方法更好的效果。