【摘 要】
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在许多研究领域,对多个数据集的联合分析变得越来越重要。当在几个独立的实验中研究其相同的特征时,一种常见的综合方法是联合分析多个测试结果的多个序列。本文研究了基于隐马尔可夫模型的信号三分类问题,并在大规模基因组学领域针对各种病毒做了一系列应用。引入了正负两方向的错误分类率（FDR）,并开发了基于参数的Oracle算法和基于数据的Data-driven算法来控制每一种错误分类率,同时实现最大的预期正确
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在许多研究领域,对多个数据集的联合分析变得越来越重要。当在几个独立的实验中研究其相同的特征时,一种常见的综合方法是联合分析多个测试结果的多个序列。本文研究了基于隐马尔可夫模型的信号三分类问题,并在大规模基因组学领域针对各种病毒做了一系列应用。引入了正负两方向的错误分类率（FDR）,并开发了基于参数的Oracle算法和基于数据的Data-driven算法来控制每一种错误分类率,同时实现最大的预期正确分类数（ETP）。在相对温和的条件下,所提出的Data-driven算法被证明是渐近有效和最优的,并且在数值实验中显示,其功能几乎与Oracle算法一样强大,在许多情况下比其竞争对手的算法有很大的优势。在基因组学的应用中,Data-driven算法也有效的运用在了HIV数据、乳腺癌数据和新冠病毒数据的基因检测中。
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