【摘 要】
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通过Baum-Welch算法能够得到基于当前训练序列的模型参数.当遇到许多具体情况时,如训练数据不足、多个训练序列等,有必要对经典的训练算法进行一定的改进,使系统在特定的情况
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通过Baum-Welch算法能够得到基于当前训练序列的模型参数.当遇到许多具体情况时,如训练数据不足、多个训练序列等,有必要对经典的训练算法进行一定的改进,使系统在特定的情况下的性能有所改善. 在经过训练建立起隐马尔可夫模型以后,就可以用这个模型来解析新的DNA序列.这里,通过Viterbi算法来完成这个任务.给定一个训练好的隐马尔可夫模型,Viterbi算法将利用这个模型找出给定DNA序列的最有可能的状态序列. 利用上述模型的一种基因识别系统被提出.在这个系统中,各个基因区域的分析模型包含丰富的生物学规律.整个系统使用模块化的结构,因而十分灵活,可以在系统中很方便的增加新的模型,以检测新的基因区域.而且可以在现有模型中增加或者减少状态,以适应不同生物的模型结构.通过使用Burset&Guigo提供的学术界公用的570个脊椎动物基因序列进行验证,系统核苷识别的Sn和Sp两个参数分别达到68﹪和88﹪,外显子识别的Sn和Sp参数达到60﹪和63﹪.
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