用网络方法识别生物序列motif.pdfVIP

下载本文档

4
0
约1.64万字
约 4页
2017-08-17 发布于江西
举报
版权申诉

用网络方法识别生物序列motif.pdf

1、本文档共4页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

用网络方法识别生物序列motif.pdf

生物信息学ChinaJournalofBioinfonnalies 专论与综述用网络方法识别生物序列motif 许诗蓉，汪四水。 (苏州大学数学科学学院。江苏苏州215006) 重要性和随机性介绍了利用网络识别motif的两种具有代表性的方法：一种是建立一个随机网络混合模型，利用EM算法识剐其中随机的网络motif；另一种用修正的参数流算法过滤出其中的最大密度子图，即为生物序列motif，并指出这两种方法的优劣，最后还对今后研究方向给出了讨论。。关键词：生物序列motif；随机网络；MotifCut 中图分类号：Q332文献标识码：A 文章编号：1672一．s．s65{2帕0s)一04—183—04 MotifsNetworks Discoveringusing XU Si—shui’ Shi—rong．WANG 2L钔06，‰) (洲of朋_砷惦r蒯／races，ochow(．6uier血y。＆妇‘Jzanou Al触d：Motifsisthe憾issueinthe reviewsseveral dis(xweTmotifsat discovery period．1hepaper fast， pos卜-萨删c chief蜊tll瞄to theniiitioduP．圯8twomain 0fmotifs networkstodealwiththe andmndonalemofnetwo幽 represemative蛔tlⅡmdiscoveryl|sillg signifieatiom network is tofind the motifs EM tO and motifs：onetobuildastochasticnetwork out stochasticnetworkwith od七ris filterthe algorithm；the Maximum thenetworkwiththemodified outthe anddi8lad· Density p锄砌e舡记flowalgorithm．At advantages Sub学mplls(】I∞S)in last鹏咖n bothofthemand thediscu崮汹forresearchforthefuture． vantages propose Words：Motifs，StochasticNetwork，MotitCut Key forMotif 1生物序列motif识别方法的发展出EM 1丑：ieitation)算法，通过拟合一个二元混合模型，优化EM算法的初值来识别一个或多个motif的类型。基因在转录的过程中。往往受到其上游区域一些元件的 1999年，Hertz结合贪婪算法和EM算法编写了控制。这些元件本质上是一些与转录因子结合的DNA序列