【摘 要】
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纳米通道检测技术是分析化学领域一种十分重要且被广泛应用的技术，基于该技术的DNA测序方法被认为是最具潜力的第三代DNA测序技术。该技术通过在纳米通道两端施加电压，促使被分
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纳米通道检测技术是分析化学领域一种十分重要且被广泛应用的技术，基于该技术的DNA测序方法被认为是最具潜力的第三代DNA测序技术。该技术通过在纳米通道两端施加电压，促使被分析物在电场力驱动下穿过纳米孔道，从而产生电流阻断信号。通过对电流阻断信号进行分析可以实现对分析物个体行为及结构信息的解读。纳米通道检测技术的关键在于实现对电流阻断信号快速、准确的分析和处理，基于此，本文利用机器学习领域经典的隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model，HMM)算法对纳米孔数据分析中的短阻断电流信号和多级阻断电流信号的处理问题进行了研究。 短阻断电流信号一般由小分子穿过纳米孔时产生，这类信号具有阻断幅值小，持续时间短，受滤波影响大等特点。本文利用隐马尔科夫模型优越的抗噪声性能直接对失真程度较小的未滤波短阻断电流信号进行处理，获得了较传统方法更准确的阻断信号信息。此外，针对隐马尔科夫模型参数初始化问题引入模糊C均值(Fuzzy c-means，FCM)算法对其进行改进，使算法更加自动高效。对于复杂度更大的多级阻断信号的处理问题，本文利用无需事先确定类别数目的基于密度的聚类(Density-Based Spatial Clustering ofApplications with Noise，DBSCAN)算法获取隐马尔科夫模型的初始参数，并对DBSCAN算法进行了改进，大大提高了算法效率，使得算法更加适用于大规模数据的处理和分析。本文分别利用模拟阻断电流数据和实验数据对算法进行了充分的验证，证实了算法的有效性和优越性。
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