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隐Markov模型在剪接位点识别中的应用
引用本文:夏慧煜,周晴,李衍达. 隐Markov模型在剪接位点识别中的应用[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2002, 42(9): 1214-1217
作者姓名:夏慧煜  周晴  李衍达
作者单位:清华大学,自动化系,智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
基金项目:国家自然科学基金资助项目 (6993 5 0 2 0 )
摘    要:剪接位点的识别是基因识别中的一个重要环节。由于现有的基因识别算法主要关注编码区的整体特性 ,而并不着重考虑个别位点的信息 ,因此难以准确地识别出剪接位点。考虑到剪接位点附近的保守序列的相邻碱基之间应该存在某种相关性 ,利用一阶 Markov链建立了表述这种相关性的模型 ,在此基础之上 ,设计了专门用于剪接拉点识别的隐马氏模型 (HMM)方法。实验结果表明 ,用 HMM描述剪接位点附近序列符合实际情况 ,并且利用这一方法进行剪接位点的识别可以很好地提取位点附近保守序列在边缘分布与条件分布 (转移概率 )上的统计特征。使用该方法对真实剪接位点和虚假剪接位点进行识别 ,识别率均可达 90 %以上。

关 键 词:隐Markov模型(HMM)  剪接位点  识别
文章编号:1000-0054(2002)09-1214-04
修稿时间:2001-06-14

Application of hidden Markov model in the recognition of splicing sites
XIA Huiyu,ZHOU Qing,LI Yanda. Application of hidden Markov model in the recognition of splicing sites[J]. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2002, 42(9): 1214-1217
Authors:XIA Huiyu  ZHOU Qing  LI Yanda
Abstract:
Keywords:hidden Markov model (HMM)  splicing sites  recognition
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