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双链DNA解链温度的最小二乘支持向量机预测方法
引用本文:李金松,张强,周士华.双链DNA解链温度的最小二乘支持向量机预测方法[J].计算机工程与应用,2009,45(5):55-58.
作者姓名:李金松  张强  周士华
作者单位:大连大学,辽宁省智能信息处理重点实验室,辽宁,大连,116622
基金项目:国家自然科学基金,国家教育部新世纪人才支持计划 
摘    要:在DNA计算中,为了确保计算结果的精度和可靠性,要求每个进行编码的DNA分子具有相同或者近似的热力学性质,解链温度Tm是评价DNA分子的热力学稳定性的一个重要的参数。以DNA序列的邻近法参数为基础,应用最小二乘支持向量机(LSSVM)的方法对解链温度进行预测。结果表明,DNA序列的解链温度误差可以达到±5℃的范围。

关 键 词:邻近法模型  解链温度  最小二乘法支持向量机(LSSVM)  DNA计算
收稿时间:2008-1-14
修稿时间:2008-8-29  

Prediction of melting temperature of DNA duplex by least squares support vector machine
LI Jin-song,ZHANG Qiang,ZHOU Shi-hua.Prediction of melting temperature of DNA duplex by least squares support vector machine[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(5):55-58.
Authors:LI Jin-song  ZHANG Qiang  ZHOU Shi-hua
Affiliation:LI Jin-song,ZHANG Qiang,ZHOU Shi-huaLiaoning Key Lab of Intelligent Information Processing,Dalian University,Dalian,Liaoning 116622,China
Abstract:In DNA computing,one requirement of the encoding DNA sequences is that they should keep similar thermodynamic stability in order to maintain the reliability of the computing process.Melting temperature is an important parameter used to evaluate the thermodynamic stability of DNA sequences.In this paper,the least squares support vector machine(LSSVM) is used to predict the melting temperature based on the Nearest-Neighbor(NN) mode and the precision of the prediction result is in ±5 ℃ error band.
Keywords:Nearest-Neighbor(NN) mode  melting temperature  Least Squares Support Vector Machine(LSSVM)  DNA computing
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