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机器学习方法在基因功能注释中的应用

发布时间:2017-10-29 15:17

  本文关键词:机器学习方法在基因功能注释中的应用


  更多相关文章: 功能注释 机器学习法 功能预测 基因


【摘要】:目前,基于计算机数学方法对基因的功能注释已成为热点及挑战,其中以机器学习方法应用最为广泛。生物信息学家不断提出有效、快速、准确的机器学习方法用于基因功能的注释,极大促进了生物医学的发展。本文就关于机器学习方法在基因功能注释的应用与进展作一综述。主要介绍几种常用的方法,包括支持向量机、k近邻算法、决策树、随机森林、神经网络、马尔科夫随机场、logistic回归、聚类算法和贝叶斯分类器,并对目前机器学习方法应用于基因功能注释时如何选择数据源、如何改进算法以及如何提高预测性能上进行讨论。
【作者单位】: 宁波大学医学院;
【关键词】功能注释 机器学习法 功能预测 基因
【基金】:浙江省自然科学基金项目(No.LQ13C060002) 国家自然科学基金项目(No.81172771;No.31301084) 宁波大学学科项目(No.XKL14D2097和No.XYL14023);宁波大学王宽诚教育基金项目~~
【分类号】:Q811.4
【正文快照】: 浙江省自然科学基金项目(No.LQ13C060002),国家自然科学基金项目(No.81172771,No.31301084),宁波大学学科项目(No.XKL14D2097和No.XYL14023)和宁波大学王宽诚教育基金项目*联系人Tel:0574-87609602;E-mail:liaoqi@nbu.edu.cn;Tel:0574-87600921;E-mail:shenqijun@nbu.edu.cnRe

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本文编号:1113526

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