基于遗传神经网络的启动子识别系统  

Promoter Recognition Using Genetic Algorithms and Neural Network

作　　者：熊清[1] 王远强[2] 李志良[1] 

机构地区：[1]重庆大学生物工程学院,重庆400044 [2]重庆大学化学化工学院,重庆400044

出　　处：《生物医学工程学杂志》2006年第4期730-733,共4页Journal of Biomedical Engineering

基　　金：重庆应用基础研究基金资助项目(2001);重庆大学研究生创新基金资助项目(2003)

摘　　要：将遗传算法与神经网络结合,用遗传算法优化神经网络的连接权值,建立遗传神经网络模型,并将其应用于真核生物蛋白编码基因启动子的识别中。实验结果表明:我们以此模型为基础构建的系统对训练集和测试集中的启动子序列均能有效识别,在训练集和测试集上的平均识别率分别为99%和97%,表明此算法用于启动子序列的识别可行且十分有效。A new model is developed to recognize eukaryotic promoter sequences from non-promoter sequences based on genetic algorithms and neural network in this paper. Experiment results demonstrate the effectiveness of the system to recognize the promoter sequences on the training set and on the test set. The mean recognition rate is as high as 99% on the training set and 97% on the test set, which shows the algorithms has great prospect application in promoter recognition.

关 键 词：启动子识别 遗传算法 神经网络 

分 类 号：R319[医药卫生—基础医学]