基于BP神经网络的DNA解链温度预测模型

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【摘要】

：

在DNA计算中,为了确保计算过程的可靠性,要求编码信息的DNA序列必须具有相似的热力学稳定性.解链温度是目前评价DNA序列热力学稳定性的一个主要的参数,目前,生物工程中常用的

【作者】

：

刘文斌朱翔鸥刘向荣

【机构】

：

温州大学计算机科学与工程学院,华中科技大学控制科学与工程系

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2006年10期

【关键词】

：

邻近法模型解链温度神经网络 DNA计算 nearest-neighbor model Melting temperature（Tm） neural net

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在DNA计算中,为了确保计算过程的可靠性,要求编码信息的DNA序列必须具有相似的热力学稳定性.解链温度是目前评价DNA序列热力学稳定性的一个主要的参数,目前,生物工程中常用的各种预测方法都存在某些序列的误差偏大的缺点,因此难以满足像DNA计算这种大量DNA序列进行各种生化反应的计算过程的要求.论文以DNA序列的邻近法参数为基础,建立了一个基于BP神经网络的解链温度的预测模型.计算结果表明,DNA序列的解链温度的误差可以达到±5.5℃的范围.

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