新一代测序技术下海量宏基因组数据分类研究

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1、单位代码10635学号112018321001541硕士学位论文新一代测序技术下海量宏基因组数据分类研究论文作者：江源指导教师：余国先副教授学科专业：计算机应用技术研究方向：机器学习，生物信息学提交论文日期：2018年3月25日论文答辩日期：2018年5月26日学位授予单位：西南大学中国•重庆2018年3月目录摘要.............................................................IAbstract............................

2、...............................III1绪论...............................................................11.1研究背景和意义...............................................11.2国内外研究现状...............................................31.3本文的主要内容.............................

3、..................51.4本文的组织结构...............................................62相关研究方法.......................................................92.1宏基因组数据的特征向量化.....................................92.1.1有监督宏基因组数据的特征向量化.........................92.1.2无监督宏基因组数据的特征

4、向量化.........................92.2评价度量....................................................102.2.1有监督宏基因组分类方法评价度量........................102.2.2无监督宏基因组分类方法评价度量........................112.3本章小结....................................................123基于集成SVM与BLAS

5、T的有监督宏基因组分类..........................133.1EnSVMB方法介绍.............................................133.1.1EnSVM集成分类方法....................................133.1.2EnSVMB................................................153.2实验结果分析.................................

6、...............163.2.1数据集................................................163.2.2Small数据集上的实验分析..............................193.2.3Medium数据集上的实验分析.............................213.2.4Large数据集上的实验分析..............................243.2.5模拟数据集上的实验分析............

7、....................253.2.6真实数据集上的实验分析................................263.3讨论与小结..................................................284基于集成k-means的无监督宏基因组分类..............................294.1BMC3C方法概述..............................................294.1.1密码子模式

8、的特征表达..................................294.1.2BMC3C的步骤..........................................304.1.3估算聚类个数..........................................314.1.4k-means...........................................