基于Web Services生物信息挖掘算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、Web Services是一種面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)，其突出優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)了真正意義上的平臺(tái)獨(dú)立性和語言獨(dú)立性。本文采用Web Services的解決方案，開發(fā)了一個(gè)生物信息挖掘的原型系統(tǒng)，封裝了基于基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模塊和啟動(dòng)子識(shí)別模塊，并將算法作為Web服務(wù)公開發(fā)布。 系統(tǒng)中基因表達(dá)譜關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模塊采用了數(shù)據(jù)挖掘中的FP-tree算法。實(shí)驗(yàn)表明，基于FP-tree的基因表達(dá)譜關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法大大提高了運(yùn)行效率，運(yùn)行時(shí)間由

2、原來的25小時(shí)變成了1.045秒。啟動(dòng)子識(shí)別模塊實(shí)現(xiàn)了基于馬爾可夫模型的啟動(dòng)子預(yù)測算法，結(jié)合隱馬爾可夫模型中的前向算法，改進(jìn)基于馬爾可夫理論的啟動(dòng)子預(yù)測方法。單純使用馬爾可夫模型平均分類正確度為84.33﹪，改進(jìn)后平均分類正確度為85.17﹪。改進(jìn)的馬爾可夫模型的預(yù)測結(jié)果顯示，以此模型建立的系統(tǒng)能更有效的識(shí)別數(shù)據(jù)集中的三種序列。同時(shí)在啟動(dòng)子預(yù)測算法的基礎(chǔ)上，研究了結(jié)合支持向量機(jī)和非線性方法的DNA數(shù)據(jù)特征提取。利用生物信息學(xué)中生物功能基

3、團(tuán)RY和結(jié)構(gòu)基團(tuán)MK之間的長程相關(guān)進(jìn)行進(jìn)一步研究，這種方法更符合生物學(xué)特性。 Web Services技術(shù)作為一種中間層去處理生物信息數(shù)據(jù)。將算法部分封裝在Web Services中，對(duì)外只提供用戶調(diào)用算法接口，可以集成更多功能，具有可擴(kuò)展性?；赪eb Services生物信息挖掘方法能夠挖掘出基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)中具有生物學(xué)意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則，能夠更好的識(shí)別啟動(dòng)子序列。為生物和醫(yī)藥技術(shù)企業(yè)與研究人員提供交流信息的窗口，提供簡便快捷的服