基于多特征融合的基因调控网络构建方法研究
构建基因调控网络一直是生物信息学和系统生物学领域的一个研究热点.为了进一步提高基因调控网络构建的准确度,提出一种多特征融合的构建方法.分别对基因表达数据、序列信息和基因功能数据进行特征提取,利用特征级融合策略将三类特征融合,形成高维特征向量,经特征选择后得到最优的特征子集,进而利用支持向量机建立分类模型,同时考虑了样本不平衡对分类性能的影响.在拟南芥和番茄数据集上的实验结果表明该方法能够较好地预测出转录因子和目标基因之间的调控关系,获得准确的基因调控网络.
多特征融合、支持向量机、基因调控网络、特征选择、数据集成
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TP399(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61472061;大连理工大学大学生创新创业训练计划项目201410141065
2016-10-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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