基于吉布斯采样的TFBS识别算法研究

计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (2): 178-180.

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基于吉布斯采样的TFBS识别算法研究

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
国家自然科学基金项目（60474075）.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 计算机方法识别转录因子结合位点（TFBS，也称“模式”）是目前生物信息学的一个很有吸引性和挑战性的课题。吉布斯采样识别模式的算法本质上是一个启发式搜索方法，容易陷入非全局最优的局部最大值。为此，提出了一种改进的吉布斯采样策略YGMS（Yeast Gibbs Motif Sampler）采识别酿酒酵母共表达基因调控区域转录因子结合位点。在酵母的共调控基因序列的数据集测试中，YGMS比其他几个基于吉布斯采样算法更有效地识别出真实模式序列，在一定程度上提高了算法的性能。

关键词: 生物信息学吉布斯采样转录因子结合位点

Abstract: Computational methods detecting the transcription factor binding sites （TFBS） remain one of the most intriguing and challenging subjects in bioinformatics. Gibbs sampling is essentially a heuristic method, and it is easy to trap into a non-optimal ＂local

Key words: Bioinformatics,Gibbs sampling,Transcription factor binding sites

. 基于吉布斯采样的TFBS识别算法研究[J]. 计算机科学, 2007, 34(2): 178-180. https://doi.org/

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