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《吉林大学》 2012年
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模糊积分在蛋白质功能预测上的应用

赵研  
【摘要】:随着人类基因组计划的完成,人类步入后基因时代,生物信息学的研究重点也由基因开始逐步转向蛋白质。蛋白质是完成生命体各种活动必不可少的物质,对蛋白质功能进行预测对探究生命奥秘有着十分重要的意义。 海量性是生物信息数据的一个基本特点,而各种实验和计算手段的进步则带来的生物信息数据的多样。随着国内外对蛋白质功能预测研究的进展,同时结合生物信息数据海量多源的天然属性,人们发现使用异源生物数据融合方法能有效提高预测效果。多种数据源之间不仅能形成信息互补,而且蕴含的信息总量也更大。模糊测度能同时反映对象的重要程度和对象间的交互信息,能挖掘出更多对象中包含的信息。因此本文从异源生物数据角度出发,使用基于模糊测度的模糊积分融合多种异源生物数据对蛋白质功能进行预测,其中模糊测度的确定本文使用粒子群算法,基础分类器使用支持向量机。为防止过拟合,本文所有实验均使用5折交叉验证。实验表明基于模糊积分的异源生物数据融合方法能有效提高预测效果,同时该方法优于ADD融合和SVM数据层融合;与一些基于单数据源的预测方法相比,本文的异源生物数据融合方法表现出了明显的优势,在对酵母蛋白质的15个FunCat功能类预测中明显优于基于单数据源的K近邻方法和多分类器集成方法;实验还表明数据源之间的交互信息大小对本文基于模糊积分的异源生物数据融合方法有很大影响。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:Q51

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