DNA分类方法的探讨

ＤＮＡ序列分类的方法有很多种．本文给出了两种模型都是在图象的基础上，利用图象的直观、易于分析等优点，找到各种碱基不同的特征，得出一个比较合理的方法． 在建立模型时，先计算出给定的前２０种ＤＮＡ序列中各碱基Ａ，Ｇ、Ｃ、Ｔ的含量 （将一串长序列简化成了四个百分含量数值，大大简化了序列），并以此含量为数据作出直角坐标系下的二维曲线．根据曲线的特征，得出了两个算法，一个是以其中的一个ＤＮＡ序列中碱基的含量大于其它三种含量为特征分出类别，对２１至４０种序列的分类正确率达到 ８０％，对于题中所给的 １８２种序列分类正确率为 ４２％；另一个是通过转化曲线为直线的方法找出符合分类特征的区间，根据是否在此区间内而分出类别，对２１至４０种序列的分类正确率达到１００％，对于题中所给的１８２种序列分类正确率为８５％． 最后，通过对比两种模型的结果，判断出两种模型的优劣，并分析了其中的原因．