Bootstrap算法在基因預(yù)測中的閾值選取研究.pdf

1、在真核生物的基因預(yù)測中，基于功率譜分析的基因預(yù)測方法簡單、易于實(shí)現(xiàn)以及不需要生物的先驗(yàn)知識，因此，學(xué)者們圍繞著這類方法開展了大量的研究工作，一些改進(jìn)方法在基因預(yù)測方面能夠取得較好的效果。然而，這類方法需要設(shè)定閾值來區(qū)分蛋白編碼區(qū)和非編碼區(qū)，且預(yù)測精度嚴(yán)重受到閾值大小的影響。由于不同真核生物的基因結(jié)構(gòu)之間存在差異，所以，對于某一特定的真核生物，僅僅依賴于有限的先驗(yàn)生物知識很難為其確定一個(gè)合適的基因預(yù)測閾值。顯然，為所有生物選取統(tǒng)一的預(yù)測閾

2、值更難以取得理想的預(yù)測結(jié)果。
　　為了提高基于功率譜分析的基因預(yù)測方法的預(yù)測精度，本文首先通過比較分析和仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了Welch功率譜分析比周期圖功率譜分析在基因預(yù)測上更具優(yōu)勢；接著，系統(tǒng)分析了閾值對真核生物基因預(yù)測精度的影響；最后，在Welch功率譜分析方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合靴帶抽樣算法，提出了一種推斷基因預(yù)測閾值的新方法。新方法能夠針對不同生物基因的結(jié)構(gòu)特征，啟發(fā)式地為其推斷出一個(gè)最佳的預(yù)測閾值，并且只需要生物中少量的已標(biāo)注蛋白