检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,陕西西安710049 [2]西安交通大学电子与信息工程学院,陕西西安710049
出 处:《北京理工大学学报》2014年第2期207-210,共4页Transactions of Beijing Institute of Technology
基 金:国家自然科学基金资助项目(61173111;60774086);国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20090201110027)
摘 要:挖掘剪接特征是剪接位点识别算法的基础,在频域空间挖掘对位点识别有帮助的特征至关重要.利用基于快速傅里叶变换的剪接特征提取方法对其进行特征提取,该方法能够将时域信息转化到频域中,以此来构建所需的频域特征,为了比较还构建了位置特征与统计特征.实验结果表明将频域特征加入剪接位点识别中能够有效地提高识别精度,这也表明将信号处理方法应用于生物信息学领域是可行有效的.Mining splice features is the foundation of the algorithm of splice sites identification. It is important to extract useful features in frequency domain. Extract splice site features based on fast Fourier transform. It can transform the information from spatial domain to frequency domain and use the information in frequency domain as the new splice feature. In order to make a comparison, position features and statistic features were constructed. The experiments' results show that the splice feature extracted by our way has better effect and it also indicates that signal processing methods can be used in bioinformatics efficiently.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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