【摘 要】
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本文以机器学习中的支持向量机作为主要分类方法,将主要精力放在如何从生物信息序列中提取出对分类有用的特征上.通过对蛋白质序列自身的结构特征的分析,可以发现直接利用序
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本文以机器学习中的支持向量机作为主要分类方法,将主要精力放在如何从生物信息序列中提取出对分类有用的特征上.通过对蛋白质序列自身的结构特征的分析,可以发现直接利用序列不能进行有效的分类,因为从信息学的角度来看,蛋白质序列只是由20个符号按照某种人们未知的规律所组成的字符序列;氨基酸的物理化学属性是可以将氨基酸进行互相区分及替换的一种信息,这些信息有助于分类特征的描述,通过实验证实了使用氨基酸的物理化学属性作为特征可以取得不错的分类效果;支持向量机是一个强大的有指导机器学习方法,本文介绍了支持向量机方法的理论基础和实验方法,并通过实验结果分析了影响分类效果的几个因素;我们提出了一种结合物理化学属性和n元文法或信息增益的改进特征提取方案,在这种方案下,原有的分类准确率得到了进一步提高;另外,在我们的实验过程中得到了一些可能对将来的研究有用的序列片段,我们希望在生物学家帮助下得出这些片段的生物学意义.
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