生物序列模体的混合Gibbs抽样识别算法

作     者：刘立芳 霍红卫 王宝树 LIU Li-fang;HUO Hong-wei;WANG Bao-shu

作者机构：西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071 

基　　金：国家自然科学基金(No.60705004) 陕西省自然科学基金(No.2005F33) 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2008年第36卷第4期

页      码：750-755页

摘      要：针对生物序列模体的识别问题,提出了一个新的混合Gibbs抽样识别算法.算法基于混合模体模型学习,采用贪心策略,通过似然度最大化,逐次将新的模体加入到混合模型中.算法中设计了位点抽样和模体抽样两种抽样方法,这两种抽样方法交替进行.为了加速搜索过程,对输入数据集采用了基于kd-trees的分层划分策略.实验结果表明,该算法对序列家族大量模体特征的识别具有显著优势,并且可建立更具统计特征的模体模型,从而提高序列分类的准确性.

主 题 词：生物信息学 模体识别 Gibbs抽样 混合模体模型 

学科分类：0831[工学-公安技术类] 0711[理学-心理学类] 0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 07[理学] 08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:0372-2112.2008.04.025

馆 藏 号：203186534...