基于神经网络的基因分类器

摘要：

随着人类基因组计划的成果和生物信息学的发展,DNA、RNA和蛋白质的数据量空前增长.从这些生物数据中挖掘出有用的知识对于基因组处理尤为重要.其中,通过对DNA序列的分类来预测蛋白质的功能是分子生物研究的一个核心目标.介绍并实现了一种特征提取的方法,并将其应用于神经网络构造分类器,用来对未知类别的DNA序列分类,将分类结果与当前应用广泛的BLAST算法的结果进行比较和分析.

关键词：数据挖掘、生物信息、特征提取、DNA序列分类、序列匹配、贝叶斯神经网络

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院知识创新工程项目KGCX2-JG-09

在线出版日期：2005-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：308-311