Detta dokument presenterar nya tekniker för biosekvensklassi katjon, med fokus på att känna igen E. Coli promotors i DNA. Speci Cally, med tanke på en omärkt DNA-sekvens S, vill vi avgöra om S är en E. Coli promotor. Vi använder en förväntan-maximization (EM) algoritm för att lokalisera -35 och -10 bindningsplatser i en E. Coli promotor sekvens. EM-algoritmerna från tidigare publicerade EM-algoritmer på så sätt att istället för att anta en enhetlig fördelning för distanslängderna mellan -35 bindningsplatsen och -10-bindningsplatsen samt distansen mellan -10-bindningsplatsen och den transkriptionella startplatsen, så minskar vår algoritm sannolikhetsfördelningen för dessa längder. Baserat på de lokaliserade bindningsplatserna väljer vi funktioner i varje E. Coli promotor sekvens enligt deras informationsinnehåll och representerar funktionerna med hjälp av en ortogonal kodningsmetod. Vi matar sedan funktionerna till ett neuralt nätverk för promotorigenkänning. Empiriska studier visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår goda resultat på olika datauppsättningar. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Dessutom använder REF neurala nätverk och förväntan maximisering för att klassificera E. Coli promotors.
DNA Sequence Classification via an Expectation Maximization Algorithm and Neural Networks: A Case Study
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}