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上传时间: 2021-02-21
详细说明：随着多数生物基因组测序工作的完成,基因识别就显得尤为重要.CpG岛在基因组中有着重要的生物学意义,因此识别CpG岛将有助于基因的识别.目前已经构建的一些识别CpG岛的位置的模型大都存在标注偏差、需要独立假设等缺点,为此提出一种基于条件随机场(CRFs)模型的CpG岛的位置识别的新方法.该方法将识别CpG岛的位置的问题转化为序列标记问题,并根据CpG岛的位置的性质设计了相应的模型构建、训练以及解码的算法.利用本文算法可以对输入序列确定最有可能的标注序列,从而识别CpG岛的位置.通过对标准数据库的数据进行测试,其实验结果表明本文算法是可行的、高效的,比HMM方法有更高的准确率.
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