基于GMM的基因外顯子預測算法研究.pdf

1、科技的飛速發(fā)展使得生物信息學得到廣泛的關(guān)注，它的主要研究對象之一是基因組學。隨著人類基因組全部序列測序的完成，核苷酸數(shù)據(jù)庫中的序列和堿基數(shù)量得到迅猛的增長，因此能夠正確識別基因序列中的外顯子部分是處理飛速增長的DNA序列數(shù)據(jù)的需要。本文將信號處理的方法與基因序列的生物特性相結(jié)合，根據(jù)基因序列編碼區(qū)的周期特性實現(xiàn)了基因序列中外顯子的預測。
　　 本文主要從四方面對基因外顯子預測做了具體的介紹。第一部分介紹了生物信息學的相關(guān)背景知識

2、，并且在此基礎(chǔ)上進一步介紹了基因預測的研究現(xiàn)狀及研究意義。第二部分從生物序列的特性出發(fā)，介紹了序列的數(shù)值映射方法，并且對序列在編碼區(qū)的周期特性作了具體的說明，為對序列進行特征提取打下基礎(chǔ)。特征提取是對生物序列進行處理的關(guān)鍵部分，本文第三部分介紹了常用的時域和頻域特征提取方法，如平均幅度差分函數(shù)、奇異值分解、DFT變換、成對加權(quán)譜旋轉(zhuǎn)測量等，并且在此基礎(chǔ)上將信息熵的方法以及音樂信號處理中常用的幅度差平方和函數(shù)用在基因預測中，并且取得了很好