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文檔簡介
1、隨著人類基因組測序的完成，啟動子識別因在基因調(diào)控中發(fā)揮的重要作用，成為當前生物信息學研究的熱點之一。目前有兩種啟動子識別方法:基于內(nèi)容的方法和基于信號的方法。基于內(nèi)容的方法如隱馬爾科夫模型(HMM)，經(jīng)常帶一些信號噪聲，并忽視啟動子的生物特性。基于信號的方法克服上述不足，利用啟動子的生物學特性作為條件，然而，它會導致較高的假陽性率(FPR)。為了克服上述不足，不斷提高識別性能，本文介紹兩種新方法:一是基于最大熵馬爾可夫模型(MEMM)，
2、另一個是基于最大熵隱馬爾科夫模型(ME-HMM)。
新方法創(chuàng)新如下:首先，兩種方法均是首次應用在啟動子識別領(lǐng)域;其次，這兩種方法都結(jié)合了啟動子的生物特性，并建立特征模板來選擇特征;最后，為了將新技術(shù)應用于啟動子識別，本文改進了前向算法，并開發(fā)了MEMM-前向算法和ME-HMM-前向算法。
此外，ME-HMM方法有自己的創(chuàng)新:首先，它利用基于模體的HMM模型替代剖面隱馬爾可夫模型構(gòu)建啟動子模型。其次，它不僅克服基于內(nèi)容
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