生物物理学报
生物物理學報
생물물이학보
ACTA BIOPHYSICA SINICA
2003年
4期
437-440
,共4页
支持向量机%翻译起始位点%数据优化%敏感度
支持嚮量機%翻譯起始位點%數據優化%敏感度
지지향량궤%번역기시위점%수거우화%민감도
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.
翻譯起始位點(TIS)的識彆是真覈生物基因預測的關鍵步驟之一,近年來一直得到研究人員的高度重視.基于TIS附近序列的統計特性,齣現瞭一些辨識TIS的判彆方法,但識彆精度還有待進一步提高.針對傳統支持嚮量機(SVM)方法中存在的不足,提齣瞭基于數據優化法的SVM,它通過其它統計學模型優化訓練數據集,進而提高分類器的辨識精度.實驗結果錶明基于數據優化法的SVM分類器在翻譯起始位點的辨識上可穫得比其他判彆方法更好的效果.
번역기시위점(TIS)적식별시진핵생물기인예측적관건보취지일,근년래일직득도연구인원적고도중시.기우TIS부근서렬적통계특성,출현료일사변식TIS적판별방법,단식별정도환유대진일보제고.침대전통지지향량궤(SVM)방법중존재적불족,제출료기우수거우화법적SVM,타통과기타통계학모형우화훈련수거집,진이제고분류기적변식정도.실험결과표명기우수거우화법적SVM분류기재번역기시위점적변식상가획득비기타판별방법경호적효과.
