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《吉林大学》 2010年
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多分类器系统在蛋白质功能预测方面的应用

黄丹梅  
【摘要】: 作为数据挖掘领域的一个重要分支,分类技术有着广泛的应用,并且经过多年的研究和发展,许多经典的分类方法已经被研究者所熟悉,例如k-近邻、贝叶斯方法、决策树、支持向量机、神经网络等。而这些传统的方法具有一定的局限性,于是研究人员相应地提出了多分类器系统,同时,多分类器系统的研究进展又面临着一些重要的问题。 蛋白质功能预测作为后基因组时代面临的主要挑战之一,许多机器学习方面的算法逐渐被研究出来了。G蛋白偶联受体(G-protein coupled receptors ,GPCRs)是一类非常重要的信号分子受体,因能结合与调节G蛋白活性而得名。由于GPCRs的结构特征及其在信号传导中的重要作用,决定了它可以作为药物靶标,当前畅销药物中有20%属于GPCRs相关药物,世界药物市场大约有1/3的小分子药物是GPCRs的激活剂或拮抗剂。另外,GPCRs的功能失调会导致多种疾病产生。由此可见,研究GPCRs的功能相关数据有着极其重要的应用价值。 本文采用数据挖掘的相关技术,通过研究前人的理论和实践成果,针对多分类器系统的实现所存在的主要研究问题,提出了相应的改善方案和策略,并且基于weka数据挖掘分析平台编程实现了该系统,并对GPCRs的功能数据进行操作和处理,实验结果表明,系统的分类性能有了一定程度的提高。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:Q51;TP311.13

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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