【基于支持向量机外显子和内含子识别回归预测の研究】在生物信息学领域，基因结构的解析是理解遗传信息表达机制的重要基础。其中，外显子（exon）和内含子（intron）作为基因序列中的关键组成部分，对于基因功能的调控具有重要意义。随着高通量测序技术的发展，如何高效、准确地识别基因中的外显子与内含子成为研究热点。近年来，机器学习方法在这一领域展现出强大的潜力，尤其是支持向量机（Support Vector Machine, SVM）因其良好的分类性能和泛化能力，被广泛应用于基因序列的识别任务中。

本文旨在探讨和支持向量机模型在外显子与内含子识别中的应用，通过构建合理的特征空间，优化模型参数，提高识别的准确率与稳定性。研究过程中，首先对基因序列进行预处理，提取包括碱基组成、密码子频率、位置信息等在内的多种特征；随后，利用支持向量机对这些特征进行训练与测试，建立分类模型；最后，通过交叉验证与实际数据集评估模型的性能，并与其他传统方法进行对比分析。

实验结果表明，基于支持向量机的方法在识别外显子与内含子方面具有较高的准确率，尤其是在处理复杂基因结构时表现出良好的鲁棒性。此外，通过对不同核函数及参数组合的比较，进一步优化了模型的分类效果，提升了预测的可靠性。

本研究不仅为基因结构识别提供了新的思路和技术手段，也为后续的基因功能注释、剪接位点预测以及相关疾病机制的研究奠定了基础。未来，随着深度学习等更先进算法的引入，结合多源数据融合策略，有望进一步提升外显子与内含子识别的精度与效率，推动生物信息学领域的持续发展。