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[硕士论文] 皮迪
软件工程 华中科技大学 2014(学位年度)
摘要:当前,神经科学是生命科学研究中最引人瞩目的学科研究之一,而神经肽在神经科学中又是近年来进展最快的一个前沿领域,随着分子生物学技术的进展,神经肽的研究更是突飞猛进。神经肽不仅存在于神经系统,在全身各系统也广泛存在,对各种生理功能起着重要的调控作用,而目前神经肽信息散步在海量的文献之中,生物学者们研究起来很不方便,需要对这些神经肽信息搜集,而搜集的第一步就是在指数级增长的文献中提取出神经肽信息,因此对神经肽信息提取技术的研究具有重要意义。
  在对现有神经肽数据摘要文本进行深入分析后设计和实现了一个在线神经肽信息抽取系统。该系统核心功能模块主要包括三部分:肽序列的识别与提取、神经肽名字的识别、神经肽名字及肽序列匹配度评分预测。首先通过研究大量生物文本的肽序列构成特点,设计并实现识别和抽取肽序列的方法,其中对单字符序列比较难处理的情况作了缩写判断和统计预测。其次从现有几大数据库中提取已人工收录的神经肽名字,并通过分析构词、词缀特征等对这些名字重新组合,生成了以正则表达式为主的现有神经肽名字词典。接着在神经肽名字及序列的匹配度评分预测设计中,针对摘要数据的特征,抽取了一组带有规则序的有效规则集并根据自然语言的特性设计一组评分公式,其中对打分函数中的参数设计意义进行了解释,最后利用统计得到的先验知识对分数进行修正。
  通过设计的实验和实验结果证明评分预测核心功能模块性能良好,而且系统性能也能满足实际需求。
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