模體識(shí)別問(wèn)題的優(yōu)化遺傳算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文模體識(shí)別問(wèn)題的優(yōu)化遺傳算法研究姓名：郭丹丹申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：霍紅衛(wèi)20100101AbstractIIIAbstractUnderstingtheregulationofthegeneexpressionisoneofthechallengeproblemsinbioinfmaticsmolecularbiology.Tranionregulationisakeystepint

2、heregulationofgeneexpressiontranionfactbindsthetranionfactbindingsitesinthegenepromotersequencesstartsthegenetranioncontrolstheefficiencyofgenetranion.Asaresultpredictingtranionfactbindingsitesisanimptantpartofthestudyof

3、generegulationtranionwhichacceleratestheresearchonthetranionalregulationofgeneexpressiontheconstructionoftranionalregulatywk.InthisthesisTheGeicAlgithmviaOPTimization(GAOPT)isproposed.Firstwefocusondiscussingthemotifmode

4、lusethevecttodescribemotifs.ThenweanalyseexplaintheBayesianscingfunctionfmotifswhichisusedasthefitnessfunctioninGAOPT.AtlastIndertomakegenemicalgithmhaveagoodstartGAOPTprovideasolutionspaceofpossiblemotifsgeneratedbyromp

5、rojectioninsteadoftheonegeneratedbyrom.MeoverGAOPTalsoincpatestwoadditionaloperatstooptimizetheoptimalmotif.ExperimentalresultsdemonstratethatGAOPTperfmswellonbothsimulatedbiologicalsamples.Keywds:MotifdiscoveryGeicalgit

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