基于博弈論的可變剪接預(yù)測(cè)算法研究.pdf

1、人類(lèi)基因組測(cè)序工作初步結(jié)果顯示，人類(lèi)基因數(shù)量不是之前預(yù)計(jì)的8至10萬(wàn)個(gè)，而只有大約3.5萬(wàn)個(gè)，活細(xì)胞使用這些基因來(lái)產(chǎn)生更有活力且更加充裕的指示源?？勺兗艚蝇F(xiàn)象是活細(xì)胞具有驚人多樣性的很好解釋?zhuān)虼税l(fā)展生物信息學(xué)方法進(jìn)行可變剪接研究顯得尤為重要。
　　本文通過(guò)分析現(xiàn)有的一些特征選擇方法，發(fā)現(xiàn)其存在的特征選擇單方向、不適用于高維特征數(shù)據(jù)、容易出現(xiàn)錯(cuò)漏選、缺乏的有效補(bǔ)充機(jī)制等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，提出了改進(jìn)的基于重復(fù)-動(dòng)態(tài)博弈的可變剪接預(yù)

2、測(cè)模型，它實(shí)際上是一種filter和wrapper結(jié)合的特征選擇模型。該模型利用了動(dòng)態(tài)博弈和重復(fù)博弈的思想，使用模糊聚類(lèi)法提取博弈模型的參與人，將自上而下和自下而上相結(jié)合，并根據(jù)模型特點(diǎn)，選擇了具有高效率且比較依賴(lài)特征選擇的樸素貝葉斯作為分類(lèi)器。
　　經(jīng)過(guò)對(duì)比多種現(xiàn)有的分類(lèi)方法和特征選擇方法，本文得出以下結(jié)論：對(duì)于本研究所使用的可變剪接數(shù)據(jù)，對(duì)比其他一些方法，基于重復(fù)-動(dòng)態(tài)博弈的可變剪接預(yù)測(cè)模型具有最高的分類(lèi)準(zhǔn)確率；在特征選擇方面