基于支持向量机的酵母重组热点和冷点的预测(英文)

翁建洪; 周童; 孙啸; 陆祖宏

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基于支持向量机的酵母重组热点和冷点的预测(英文)

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使用基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法,提出了针对重组热点和冷点分类预测的新方法.对酵母基因组的303个重组热点开放阅读框(hot ORF)以及48个重组冷点开放阅读框(cold ORF),提取了序列的一般二联碱基丰度特征,以及基于密码子使用偏性的二联碱基丰度特征,然后使用二倍交叉验证方法,选择不同的核函数和对应参数,对数据集进行了训练和分类预测.研究结果表明,当使用径向基核函数,并采用基于密码子使用偏性的二联碱基丰度特征时,预测准确率为87·47%.

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来源
《东南大学学报：英文版》 |2006年第1期|112-116|共5页
作者
翁建洪; 周童; 孙啸; 陆祖宏;
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作者单位

东南大学生物电子学国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物结构理论;
关键词
减数分裂重组; 热点; 冷点; 二联碱基丰度; 支持向量机;

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