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![基于Web Services生物信息挖掘算法設(shè)計與實現(xiàn).pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/16/17/730fe424-b9d3-4c07-b19c-99eac7c377f3/730fe424-b9d3-4c07-b19c-99eac7c377f31.gif)
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文檔簡介
1、Web Services是一種面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu),其突出優(yōu)點是實現(xiàn)了真正意義上的平臺獨立性和語言獨立性。本文采用Web Services的解決方案,開發(fā)了一個生物信息挖掘的原型系統(tǒng),封裝了基于基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模塊和啟動子識別模塊,并將算法作為Web服務(wù)公開發(fā)布。 系統(tǒng)中基因表達(dá)譜關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模塊采用了數(shù)據(jù)挖掘中的FP-tree算法。實驗表明,基于FP-tree的基因表達(dá)譜關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法大大提高了運行效率,運行時間由
2、原來的25小時變成了1.045秒。啟動子識別模塊實現(xiàn)了基于馬爾可夫模型的啟動子預(yù)測算法,結(jié)合隱馬爾可夫模型中的前向算法,改進(jìn)基于馬爾可夫理論的啟動子預(yù)測方法。單純使用馬爾可夫模型平均分類正確度為84.33﹪,改進(jìn)后平均分類正確度為85.17﹪。改進(jìn)的馬爾可夫模型的預(yù)測結(jié)果顯示,以此模型建立的系統(tǒng)能更有效的識別數(shù)據(jù)集中的三種序列。同時在啟動子預(yù)測算法的基礎(chǔ)上,研究了結(jié)合支持向量機(jī)和非線性方法的DNA數(shù)據(jù)特征提取。利用生物信息學(xué)中生物功能基
3、團(tuán)RY和結(jié)構(gòu)基團(tuán)MK之間的長程相關(guān)進(jìn)行進(jìn)一步研究,這種方法更符合生物學(xué)特性。 Web Services技術(shù)作為一種中間層去處理生物信息數(shù)據(jù)。將算法部分封裝在Web Services中,對外只提供用戶調(diào)用算法接口,可以集成更多功能,具有可擴(kuò)展性。基于Web Services生物信息挖掘方法能夠挖掘出基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)中具有生物學(xué)意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則,能夠更好的識別啟動子序列。為生物和醫(yī)藥技術(shù)企業(yè)與研究人員提供交流信息的窗口,提供簡便快捷的服
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