30360.基于boosting策略的啟動(dòng)子預(yù)測(cè)方法研究_第1頁(yè)
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1、煙臺(tái)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于Boosting策略的啟動(dòng)子預(yù)測(cè)方法研究姓名：曾慶尚申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：武栓虎20090331IIAbstractComputationalpredictionofeukaryoticpromoterisoneofmostchallengingproblemsinDNAsequenceanalysis.Astranionisthefirststepofgeneexpressionreg

2、ulationontranionisanimptantwayofexpressionregulationaswellpromoterdeterminesthepositionoftranionalstartpointthefrequencywithwhichthegeneistranscribedsopromoterrecognitionisimptantfgenomeannotation.Basedontheknownpromoter

3、nonpromotersequencestwonewdifferentmethodsarepresentedfpromoterprediction.FirstofallanewmethodofpromoterpredictioncalledKLBoostingisproposedbythestudyitisbasedonthefollowinghypothesis:Promoterisdeterminedbysomewdpatterns

4、differentpromotersaredeterminedbydifferentwds.Mostpotentialfeaturesareedbydivergencedistancetobuildasequenceofweakclassifierbyfeatureboosting.Anumberofweakclassifiersconstructastrongclassifierwhichcanachieveabetterperfma

5、nce.Differentfromotherclassifiersadifferenttrainingclassifyingstrategyisadopted.SecondlyanotherpromoterpredictionmethodcalledPWMBoostingispresentedinthestudy.itisbasedonthefollowinghypothesis:Promoterisdeterminednotonlyb

6、ysomewdpatternsbutalsobythepositionsofwdpatterns.PotentialfeaturesofthesequenceareedbysearchingthediversityofpositionweightmatrixtheyaretrainedpredictedbycallingtheboostingalgithmoftheOpenSourceComputerVisionLibrary.Itad

7、optsasimilartrainingclassifyingstrategywithKLBoostingmethod.ExperimentalresultsontestsamplesshowthatKLBoostingmethodhasamoderatesensitivityspecificityinadditionitsstabilityalsoisbetter.Althoughthesensitivitystabilityofth

8、ePWMBoostingmethodisnotbetterthantheKLBoostingmethoditsspecificityishigherthanKLBoosting.Finallyexperimentalresultsofthetwoalgithmsinthestudyonlargegenomicsequencescomparingwithotherfourexcellentalgithms(EponinePDFFirstE

9、FPromoterInspect)showtheyareefficientwithhighersensitivityspecificityinpredictingpromoterregions，havetheirownacteristics.KeyWds:DNAsequenceanalysisdivergencedistancefeatureboostingpositionweightmatrixOpenSourceComputerVi

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