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(l,d)-模体识别问题的遗传优化算法.pdf
第35卷第7期 计 算 机 学 报 V01.35No.7
2012
COMPUTERS July
2012年7月 CHINESEJOURNAL0F
(Z,d)-模体识别问题的遗传优化算法
霍红卫 郭丹丹 于 强 张懿璞 牛 伟
(西安电子科技大学计算机学院西安710071)
擅 要 转录因子结合位点识别在基因表达调控过程中起着重要的作用.文中提出了一种贝叶斯模型驱动的模体
with ModelforMotif
识别的遗传优化算法GOBMD(GeneticOptimizationBayesian Discovery).GOBMD首先使用
一个基于位置加权散列的投影过程,将输入序列中的l-rfler8投影到k维(^£)子空间,找出DNA序列中的起始良
好候选模体,作为遗传算法的初始群体,以进一步求精.在遗传迭代过程中,采用结合贝叶斯模型的适应度函数指
比,GOBMD在对植入(Z,d)一模体识别时有较好的性能。能够解决大部分挑战性的植入(z,d)一模体识别问题.此外,
作者用Boxplot显示了上述模体识别算法在模拟数据识别上的性能系数分布,结果表明GOBMD具有较好的效率.
针对真实生物序列的实验结果同样表明丁GOBMD算法的有效性.
关键词模体识别;遗传算法;贝叶斯模型;散列;投影
中图法分类号TPl8 DOI号:10.3724/SP.J.1016.2012.01429
Genetic for(Z,d)一Motif
Optimization Discovery
ZHANG
HUo GUODan-DanYU Yi—PuNIUWei
Hong-Wei Qiang
Scienceand 710071)
University.xitall
(SchoolofComputerTechnology,Xidian
in
Abstract factor site(TFBS)detectionan role
Transcriptionbinding playsimportantgene
and are conservedandmotif
findingunderstandinggeneregulationrelationship.Motifsweakly
isa anew calledGenetic with
challengingproblem.Weproposeapproach Optimization
discovery
modelforMotif firstusesa
Bayesian Discovery(GOBMD).GRBMAposition-weighthashing
based theZ—mer
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