【摘 要】
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DNA序列分类是生物信息学的一项基础任务，目的是根据结构或功能的相似性预测DNA序列所属的类别。为进行有效分类，如何将序列映射到特征向量空间并最大程度地保留序列中蕴含的碱
【基金项目】
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国家自然科学基金（61175123）
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DNA序列分类是生物信息学的一项基础任务，目的是根据结构或功能的相似性预测DNA序列所属的类别。为进行有效分类，如何将序列映射到特征向量空间并最大程度地保留序列中蕴含的碱基间顺序关系是一项困难的任务。为克服现有方法容易导致因DNA序列碱基残缺而影响分类精度等问题，提出一种新的DNA序列特征表示方法。新方法首先为每条序列训练一个隐马尔科夫模型（HMM），然后将DNA序列投影到由HMM状态转移概率矩阵的特征向量构成的向量空间中。基于这种新的特征表示法，构造了一种 K-NN分类器对DNA序列进行分类。实验结果表
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