位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于离散增量的免疫分类器在模式生物基因中应用
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] Q81[生物学—生物工程]
  • 作者机构:[1]湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082, [2]中兴通讯股份有限公司,广东深圳518057
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(60634020)
中文摘要:

首先把线虫、酵母和拟南芥三种模式生物基因组中的内含子、外显子和基因间序列归为三类,滑动统计这些序列中64种三核苷的重复出现次数作为离散源的状态参数,这样就得到了这些序列的64维特征值,并将这些数据分成训练样本集和测试样本集。根据免疫进化网络理论,用离散增量作为抗体一抗原间的亲和度函数,把训练集看成抗原,不断刺激免疫网络向识别抗原的方向进化,构造了一个基于离散增量的免疫分类器。通过测试表明,该分类器性能优良,分类预测准确率达到了85%以上。

英文摘要:

This paper divided the DNA sequences of three model species including C. elegans, S. cerevisiae and A. thaliana in- to three kinds: intron, exon, intergenic DNA. At first, composed a group of status parameters of the source of diversity of the re- spective frequency of the 64 codons of a sequence which were sliding calculated. Expressed each sequence of intron, exon and intergenic DNA by a 64-dimension eignvalue and divided all of these sequences' 64-dimension samples into training sample set and testing sample set. Then according to the immune network theory,constructed a immune classifier based on the increment of diversity, which applied the increment of diversity as affinity function and made the immune network evolve in the direction of identifying the antigens by extracting unceasingly the antigen, which was an element of the training sample set, to stimulate the immune network. Finally, the classifier has high performance and its prediction accuracy is up to 85% by test.

同期刊论文项目
期刊论文 287 会议论文 65 获奖 9 专利 15 著作 2
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049