【摘 要】
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人类基因组测序工作初步结果显示，人类基因数量不是之前预计的8至10万个，而只有大约3.5万个，活细胞使用这些基因来产生更有活力且更加充裕的指示源。可变剪接现象是活细胞具有惊
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人类基因组测序工作初步结果显示，人类基因数量不是之前预计的8至10万个，而只有大约3.5万个，活细胞使用这些基因来产生更有活力且更加充裕的指示源。可变剪接现象是活细胞具有惊人多样性的很好解释，因此发展生物信息学方法进行可变剪接研究显得尤为重要。 本文通过分析现有的一些特征选择方法，发现其存在的特征选择单方向、不适用于高维特征数据、容易出现错漏选、缺乏的有效补充机制等问题。针对这些问题，提出了改进的基于重复-动态博弈的可变剪接预测模型，它实际上是一种filter和wrapper结合的特征选择模型。该模型利用了动态博弈和重复博弈的思想，使用模糊聚类法提取博弈模型的参与人，将自上而下和自下而上相结合，并根据模型特点，选择了具有高效率且比较依赖特征选择的朴素贝叶斯作为分类器。 经过对比多种现有的分类方法和特征选择方法，本文得出以下结论：对于本研究所使用的可变剪接数据，对比其他一些方法，基于重复-动态博弈的可变剪接预测模型具有最高的分类准确率；在特征选择方面，重复-动态博弈特征选择耗时最短、使用的分类次数最少、特征选择机制更加优秀。根据重复-动态博弈预测模型训练出的预测器，只要给定组织类型以及可变外显子的特征向量，即可预测出可变外显子在该组织中的可变剪接结果。
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