Computational methods for splice site prediction using neural network and genetic algorithm

Abstract

In this paper, we consider two computational methods, a neural network and a genetic algorithm in the prediction problem of human splice sites from the DNA sequence. Neural networks have been applied to the predition of splice site. However, the prediction is hampered by the presence of numerous amounts of 'false positive' misjudgement which says positive answer for false resource. Therefore, we would consider a hybrid 'method which uses a genetic algorithm with a neural network. Through this method we could get a better result in the prediction of splice site.;인간의 DNA 서열로부터 splice site를 예측하기 위해 이 논문에서는 인공 신경망과 유전 알고리즘을 공부한다. 인공신경망은 splice site의 예측을 위해 계속 이용된 바 있지만, 틀린 것을 옳다고 판단하는 오판의 확률이 여전히 높은 문제가 있다. 따라서 이 논문에서는 splice site 예측을 위해 인공신경망을 유전 알고리즘과 접목시키는 방법을 제안하고, 언급한 오판의 문제를 개선시키고 있음을 확인한다.