黄金艳
- 作品数：6 被引量：4H指数：1
- 供职机构：同济大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：生物学医药卫生理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于知识编码的剪切位点预测被引量：3
- 2007年
- 在现有生物统计中,对脱氧核糖核酸中碱基的编码表达主要限于腺嘌呤,鸟嘌呤,胞嘧啶和胸腺嘧啶4种.但这种编码方式的变量太少,同时没有考虑碱基在脱氧核糖核酸中的位置信息,在剪切位点预测中,准确率不会超过90%.据此采用基于知识的编码方式,即真剪切位点与假剪切位点的统计差表,结合支持向量机方法,大大提高了剪切位点识别的准确率,并进一步采用碱基的统计特征的多变量编码方式使真给体位点和假给体位点的预报率分别达到96.4%和93.0%,真受体位点和假受体位点的预报率分别达到94.4%和93.0%.
- 黄金艳李通化陈开
- 关键词：基因识别支持向量机编码方法
- SVM预报剪接位点新方法研究
- 蛋白质是生命活动的主要承担者,一切生命活动都离不开蛋白质的参与,由蛋白质执行各种生物功能.生命活动是复杂的,这从一个侧面反映了执行各种生命活动的蛋白质的种类也是多种多样的.研究生物的生命活动必须研究蛋白质,而研究蛋白质又...
- 黄金艳
- 关键词：剪接位点识别编码方法
- 文献传递
- 基于知识生物功能统计研究
- 黄金艳
- 关键词：生物统计基因位点生物信息学磷酸化作用
- 核方法在SELDI-TOF蛋白质组学数据分类中的应用(英文)被引量：1
- 2007年
- 高解析质谱目前应用于疾病分类和治疗,然而海量数据的分析却遇到相当大的挑战。本文使用结合预处理的Kernel-PLS方法,可用于SELDI-TOF蛋白质组学数据分类。留一法交叉验证得到了敏感性0．9833和特异性1．0000的结果。
- 唐凯临李通化陈开黄金艳
- SVM用于蛋白质间相互作用的预测
- 支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习算法,它比基于经验风险原理的神经网络学习算法具有更强的理论依据和更好的泛化性能.目前,SVM算法在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面都有应用.本文基于蛋白质的...
- 胡佳李通化黄金艳
- 关键词：蛋白质功能预测
- 文献传递
- 卵巢癌SELDI-TOF数据分类方法初探
- 肿瘤早期诊断需要有意义的生物标记物,SELDI-TOF(表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术)的出现为癌症早期生物标记物的检测提供了重要工具,已用于多种肿瘤的早期检测和早期诊断研究。利用SELDI-TOF质谱进行疾病检测...
- 唐凯临李通化陈开黄金艳
- 关键词：卵巢癌
- 文献传递
