基于机器学习的高精度剪接位点识别是真核生物基因组注释的关键. 本文采用卡方测验确定序列窗口长度，构建卡方统计差表提取位置特征，并结合碱基二联体频次表征序列；针对剪接位点正负样本高度不均衡这一情形，构建10个正负样本均衡的支持向量机分类器，进行加权投票决策，有效解决了不平衡模式分类问题. HS3D数据集上的独立测试结果显示，供体、受体位点预测准确率分别达到93.39%、90.46%，明显高于参比方法. 基于卡方统计差表的位置特征能有效表征DNA序列，在分子序列信号位点识别中具有应用前景.
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基于统计差表与加权投票的高精度剪接位点预测
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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