版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、ClassifiedIndex:0231UDC:6213SecrecyRate:PubiziedUniversityCode:10082HebeiUniversityofScienceandTechnologyDissertationfortheMasterDegreeTheNcRNAClusteringAnalysiswithUnknowClusterNumbersCandidate:Supervisor:AssociateSuper
2、visor:AcademicDegreeAppliedfor:Speciality:Employer:DateofOralExaminatiOil:PengGang一一AssociateProfZhangYiMasterofScienceAppliedMathematicsCollegeofScienceMay2014摘要摘要近年來,越來越多的研究人員發(fā)現(xiàn)ncRNA在生命過程中起著至關(guān)重要的作用。到目前為止,Rfam數(shù)據(jù)庫中ncRNA還
3、只有2028個家族,而發(fā)現(xiàn)的ncRNA數(shù)量也逐漸增多,但是有很多的ncRNA在Rfam數(shù)據(jù)庫中找不到已知的類別。因此,給新的ncRNA序列找一個新的類別已成為研究的熱門課題之一。而ncRNA序列聚類的效果與提取ncRNA序列信息的準(zhǔn)確度息息相關(guān)。本文中,提出了兩種方法獲取ncRNA序列的信息,分別是A矩陣法和成分比例法對序列特征化。序列之間的距離就轉(zhuǎn)化成序列特征向量的歐氏距離,簡化計算序列間的距離的過程。文中采用了兩種聚類算法對聚類數(shù)目
4、未知的ncRNA聚類。第一種方法最臨近規(guī)則試探法,通過調(diào)整閾值T,最后得到最好的聚類結(jié)果,將ncRNA序列分為了11類。第二種方法蟻群算法,通過參數(shù)的調(diào)整,最后得到最好的聚類結(jié)果,最終將ncRNA序列分為了23類。為了不讓ncRNA序列信息丟失,將這兩種方法聚成的ncRNA類取交集,得到交集ncRNA類即D類和F類。由于F類不合理,將其舍去。最后,對D類中序列進(jìn)行二級結(jié)構(gòu)預(yù)測。發(fā)現(xiàn)D類中的序列的二級結(jié)構(gòu)的莖區(qū)長度分布相似,在一定的程度上
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于特征加權(quán)帶聚類中心分離的模糊聚類分析.pdf
- 聚類分析及聚類結(jié)果評估算法研究.pdf
- 用改進(jìn)的rpcl算法提取聚類的最佳數(shù)目
- 聚類分析中確定最佳聚類數(shù)的若干問題研究.pdf
- 目標(biāo)數(shù)目未知下的壓縮感知定位算法.pdf
- 信源數(shù)目未知與變化時的盲信號分離方法研究.pdf
- 基于核函數(shù)和自定類別數(shù)目的文本聚類問題研究.pdf
- 聚類算法的維度分析.pdf
- 帶有未知參數(shù)的一類復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的同步分析.pdf
- 源信號數(shù)目未知的水聲信號盲源分離算法研究.pdf
- 基于聚類的用戶特征分析.pdf
- 聚類分析
- 兩類未知dsRNA序列研究及其功能分析.pdf
- 基于層次聚類的數(shù)據(jù)分析.pdf
- 基于層次聚類的模糊聚類算法的研究.pdf
- 基于主成份分析和類能分析的聚類方法研究.pdf
- 聚類分析
- 交易數(shù)據(jù)的聚類分析.pdf
- 基于聚類的網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析.pdf
- 基于聚類的SAT實例結(jié)構(gòu)分析.pdf
評論
0/150
提交評論