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双层SVM文献资料
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应用新的基于知识编码方法及双层SVM识别人类PolⅡ启动子
目的 优选对人类RNA聚合酶(Pol)Ⅱ启动子数据识别分类并提高识别准确率的方法.方法 采用基于知识的统计编码方法、CpG编码、五联体(Pentamers)编码、模式字典(Pattern Dictionary)编码,后建立共识模型,使用支持向量机(SVM)方法对启动子数据进行分类.结果 启动子数据编码后在SVM中识剐,与其他利用SVM工具相比,得到了较高的识别准确率、特异性及灵敏度.将新编码方法应用到人类22号染色体启动子数据的识别中,其中模式字典编码识别准确率达到了90.98％.结论 共识模型考虑了各子模型的独立性和模型之间的差异性,发挥了各模型之间的互补优势,从而提高了终的识别准确率.
