臺灣博碩士論文加值系統

基因預測是現今熱門的話題，並且有許多方法被用來分析序列和建立模型，有些研究人員使用錯誤控制碼來分析基因體的資料。其中區塊碼模型已經可以在原核生物中解釋生物的轉譯過程，而我們也建立其他模型詮釋轉譯過程，有不錯的表現，都可以在生物序列中辨識出SD(Shine-Dalgarno)序列，所以我們利用此特性當做基因預測的主軸。
我們使用原核生物中的大腸桿菌序列為實驗資料，並使用建立的模型加以判斷以驗證這些模型在基因預測的準確性，經過實驗之後，這些模型在解釋轉譯過程中有不錯的表現，但在基因預測中表現並不理想，無法有效區分轉譯和非轉譯序列。我們將提出一個新的模型用在基因預測上，利用生物在轉譯過程中的特性來當作主軸，密碼子的使用頻率為輔助，經過電腦實驗後，發現有很好的表現。

Gene recognition is a hot topic. A lot of methods are used for analyzing genetic data and building the models. Several researchers suggest the use of error-control code in analyzing genetic data. Block-code-based models have already explained the translation process in prokaryotic organisms, and in this thesis we build other models for explaining the translation process. They have high performance in recognizing Shine-Dalgarno sequences in genetic data, so we can use this characteristic for gene recognition.
We use the Escherichia Coli genetic sequences as the input data for experiments. After testing, there is a high performance to explain the translation process in these models, but there is a low performance in gene recognitions. The models are unable to distinguish between translated and no-translated sequences effectively. We propose a new model to gene recognition. The idea uses the characteristic in translation process and codon usages. There is a high performance in our experiments.

目錄

第一章 簡介
1.1問題敘述
1.2回顧
1.3研究目標
第二章 背景理論
2.1生物背景知識
2.2核苷酸資料庫簡介
2.3 區塊碼
2.4序列比對
2.5統計分析建立模型
第三章　實驗方法
3.1 輸入資料
3.2 使用區塊碼應用在生物模型上
3.3使用Hamming distance應用在生物模型上
3.4使用序列比對演算法應用在生物模型上
3.5 使用區塊碼應用於基因預測上
3.6使用Hamming distance應用於基因預測上
3.7使用序列比對演算法應用於基因預測上
3.8使用統計方法應用於基因預測上
第四章 實驗結果
4.1 實驗設備
4.2使用區塊碼應用在生物模型上
4.3使用Hamming distance應用於生物模型上
4.4使用序列比對演算法應用在生物模型上
4.5使用區塊碼應用於基因預測上
4.6使用Hammimg distance應用於基因預測上
4.7使用序列比對方法應用於基因預測上
4.8使用統計方法應用於基因預測上
第五章 結論
參考文獻

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