生物序列模体的混合Gibbs抽样识别算法

被引：2

作者：

刘立芳

霍红卫

王宝树

机构：

[1] 西安电子科技大学计算机学院

来源：

电子学报 | 2008年 / 04期

关键词：

生物信息学; 模体识别; Gibbs抽样; 混合模体模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对生物序列模体的识别问题,提出了一个新的混合Gibbs抽样识别算法.算法基于混合模体模型学习,采用贪心策略,通过似然度最大化,逐次将新的模体加入到混合模型中.算法中设计了位点抽样和模体抽样两种抽样方法,这两种抽样方法交替进行.为了加速搜索过程,对输入数据集采用了基于kd-trees的分层划分策略.实验结果表明,该算法对序列家族大量模体特征的识别具有显著优势,并且可建立更具统计特征的模体模型,从而提高序列分类的准确性.

引用

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