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词法分析是程序编译中的重要组成模块,它的任务是识别源程序中最小的语法单位.本文使用flex作为构建词法分析工具,把应用推广到数据文件分析中,并以生物大数据文件为例子,使用词法分析工具构建数据文件分析器,对文件中的数据进行检索和分析,展示词法分析工具的广阔应用. 相似文献
3.
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6.
把数据挖掘应用到SNP和单体型分析,采用数据挖掘的方法得到SNP位点序列和单体型序列,从结构关系模式挖掘的角度,分析SNP位点之间、单体型之间可能存在的结构关系.并为用结构关系模式挖掘分析SNP和单体型之间的结构关系奠定基础. 相似文献
7.
针对甲型流感病毒H1N1基因,从RNAi的角度出发,采用多特征融合的方法,进行siRNA预测。对2009年的46株病毒序列的PA片段进行分析,从经过序列分析所获得的众多靶序列中,采用结构分析手段对靶序列进行筛选,获得较易干扰的靶序列及设计出相应的siRNA。2009年爆发的H1N1病毒,序列保守性高,靶序列一致性高,结构保守性高。该方法可以有效选择可能的靶序列,并在此基础上进一步筛选,以获得少量较易干扰的靶序列,该方法为复杂序列siRNA的设计提供了新思路,对siRNA的优化设计有指导意义,有助于利用RNAi进行H1N1治疗的后续研究。 相似文献
8.
非负矩阵分解是近年来快速发展的一类机器学习算法,能够实现对高维数据的维度规约及局部特征提取,在诸多生物信息问题的分析与处理中得到了广泛应用,并衍生出一系列实用算法。本文系统分析了非负矩阵分解的数学理论基础及其特有的局部表达属性,综述了标准非负矩阵分解与各种衍生算法的发展历程及算法初始化与参数选取方法的研究进展,并从序列特征分析、表达模式与功能模块识别、生物医学文献挖掘等几个方面总结了非负矩阵分解算法在生物信息学领域的应用成果。最后,指出了非负矩阵分解算法研究及其应用于生物信息处理所面临的问题,分析和预测了可能的发展方向。 相似文献
9.
众所周知,研究未知膜蛋白的类型可对基础研究和药物发现提供有用的线索。在后基因组时代,伴随着蛋白质序列数量的剧增,用实验方法确定膜蛋白类型太过昂贵和费时。因此,研究出一种能够自动发现可能的膜蛋白的计算方法变得很重要。鉴于这种情况,曾有人采用DC(Dipeptide Composition)方法表示蛋白质序列并取得了很好的预测结果。然而,采用这种表示方法得到的特征维数很高,冗余很大,使得预测系统十分复杂。为了解决这个问题,本文采用非线性降维算法KPCA(Kernel Principle component analysis),通过从高维的DC(Dipeptide Composition)特征空间中提取出低维的重要特征来简化该系统,采用K-NN(K-nearest neighbor)分类器从约简后的低维特征中预测膜蛋白类型。实验结果表明,使用KPCA方法预测膜蛋白类型非常有效。 相似文献
10.
通过介绍改进的多代理系统在分析基因表达数据中的应用,揭示了运用普通分类器找出有效的分类基因,而且这些普通分类器在研究基因表达数据库时可被代理使用.这样就可得到一个具有大量基因特征的小子集,并且用它可以帮助辨认病人的临床状况和特征.实验表明代理通过改进和相互协作可改进其性能,并通过两个著名的基因表达问题来展示项目的研究成果,而且使得量度的准确性在维数增加时变得不很敏感. 相似文献