【摘 要】
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信号肽因其在指导蛋白质路径方面的重要作用,近年来成为生物信息学的研究热点。单纯的实验方法预测信号肽及其剪切点耗时耗力,80年代以来研究者提出了很多不同的模式识别方法
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信号肽因其在指导蛋白质路径方面的重要作用,近年来成为生物信息学的研究热点。单纯的实验方法预测信号肽及其剪切点耗时耗力,80年代以来研究者提出了很多不同的模式识别方法,大大提高了工作效率。这里重点讨论了数据挖掘的各种技术在生物信息学的信号肽预测领域的几方面应用,即全局比对算法用于计算信号肽序列间的相似性,和解决由滑动窗口产生的信号肽样本不平衡问题。本文主要工作包括:1.全局比对算法用于计算信号肽序列间的相似性信号肽预测的工作主要分为两个方面:一是判断是否为信号肽,二是预测信号肽的剪切点。判断信号肽方面,目前的模式识别算法正确率已达92%~98%,而同样的算法推广至信号肽断点的预测时,正确率则明显下降。针对信号肽预测中的这一问题,我们首次提出了将全局比对算法用于计算信号肽序列间的相似性,用于信号肽剪切点预测当中。其中全局比对算法我们选择了经典的Needleman-Wunsch算法,在探讨了该算法的替换矩阵和空位罚分各参数意义之后,对空位罚分的各参数选择进行了详细的研究,总结出规则。这一方法在新调整的参数下,预测准确率有了大幅提高。2.信号肽预测中的样本不平衡问题在信号肽分类及其剪切点预测的研究中,对于目前为处理信号肽
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