【摘 要】
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随着基因组研究的不断深入,基因调控网络构建的需求不断增加,操纵子预测的研究获得了充分的重视,成为生物信息学领域里国内外研究的一个热点。本文分析了操纵子预测过程中起
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随着基因组研究的不断深入,基因调控网络构建的需求不断增加,操纵子预测的研究获得了充分的重视,成为生物信息学领域里国内外研究的一个热点。本文分析了操纵子预测过程中起重要作用的数据源,并针对不同的数据源的特点分别进行了预处理,使其能够在操纵子预测中发挥更好的作用。然后再将其作为支持向量机的输入,得到最终的预测结果。在此过程中,由于计算量比较大,使用了网格计算产品Symphony来构建集群,提供一个具有高可用性的计算资源环境,加速了预测过程,为生物信息学中对计算能力的需求提供了一个解决方案。通过标准数据集的训练和实际数据集的测试,表明应用了支持向量机的分类系统的分类结果稳定,敏感度和特异性好,准确率高。
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