摘要
本发明提供一种基于组学数据的P450基因自动提取及鉴定方法,该方法包括:对不同组学氨基酸序列数据进行均一化处理,获得多个基因同源分组;获取P450和非P450氨基酸序列数据,并汇总为数据集;基于基因演化聚类将所述数据集拆分为不同的分组,获得分组信息,将分组信息作为分类鉴定的辅助特征,并添加到数据集中;将数据集划分为训练数据和测试数据,通过训练数据对分类模型进行训练,通过测试数据对经过训练的分类模型进行性能评估;将多个基因同源分组输入到经过训练的分类模型中,输出P450基因鉴定结果。本发明能够辅助机器学习算法对基因序列进行深入且准确的分析,从而显著提高基因鉴定的准确性和效率。
技术关键词
基因
数据
梯度提升模型
核苷酸
学习器
支持向量机模型
线性回归模型
贝叶斯模型
随机森林模型
格式化
机器学习算法
文本
序列特征
生物
自然语言
蛋白
编码
字符
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