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With the human genome project implementation, through genome sequencing, protein...

于 2022-09-17 发布 文件大小:305.27 kB
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代码说明:

随着人类基因组计划的实施,通过基因组测序,蛋白质序列测定结构解析等实验,分子生物学家提供了大量的有关生物分子的原始数据,需要利用现代计算技术对这些原始数据进行收集、整理、管理以便于检索使用。而为了解释和理解这些数据,还需要对数据进行比对、分析,建立计算模型,进行仿真、预测与验证,因而出现生物信息学,它的出现,极大的促进了分子生物学的发展。-With the human genome project implementation, through genome sequencing, protein sequencing experiments such as structural analysis, molecular biologists to provide a large amount of biological molecules of the original data, the need to use modern technology to these raw data collection, collation and management in order to facilitate retrieval use. To explain and understand these data, and data need to be compared to analysis, model, simulation, prediction and validation, therefore, bioinformatics, and its emergence has greatly promoted the development of molecular biology.

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  • apriori
    该算法的基本思想是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集合的项的所有规则,其中每一条规则的右部只有一项,这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成,那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集,使用了递归的方法。
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