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题名基于BP神经网络的DNA解链温度预测模型
被引量：2
- 1
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作者
刘文斌
朱翔鸥
刘向荣
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机构
温州大学计算机科学与工程学院
华中科技大学控制科学与工程系
华中科技大学控制科学与工程系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第10期1-4,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60403002
30570431
+4 种基金
60503002)
浙江省自然科学基金资助项目(编号:Y105654
Y405553)
中国博士后科学基金(编号:2004036130)
华中科技大学博士后基金(编号:2004009)
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文摘
在DNA计算中,为了确保计算过程的可靠性,要求编码信息的DNA序列必须具有相似的热力学稳定性。解链温度是目前评价DNA序列热力学稳定性的一个主要的参数,目前,生物工程中常用的各种预测方法都存在某些序列的误差偏大的缺点,因此难以满足像DNA计算这种大量DNA序列进行各种生化反应的计算过程的要求。论文以DNA序列的邻近法参数为基础,建立了一个基于BP神经网络的解链温度的预测模型。计算结果表明,DNA序列的解链温度的误差可以达到±5.5℃的范围。
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关键词
邻近法模型
解链温度
神经网络
DNA计算
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Keywords
nearest-neighbor model, Melting temperature（Tm）,neural network, DNA computing
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名双链DNA解链温度的最小二乘支持向量机预测方法
被引量：2
- 2
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作者
李金松
张强
周士华
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机构
大连大学辽宁省智能信息处理重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第5期55-58,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.60533010
No.30740036)
国家教育部新世纪人才支持计划(No.NCET-06-0298)~~
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文摘
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。
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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
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Keywords
Nearest-Neighbor（NN） mode
melting temperature
Least Squares Support Vector Machine（LSSVM）
DNA computing
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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