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《吉林大学》 2010年
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基于Basic-N-Units特征的SVM方法预测MicroRNA

杨焕  
【摘要】: microRNA是一类长19~27个核苷酸的非编码RNA,由动物和植物的基因组编码产生的部分互补的双链前体(pre-miRNA)切割产生。miRNA通过分裂或者抑制翻译靶mRNA来达到调节内源基因的目的。它不仅在细胞生长和发育的调节过程中参与发挥多种作用,并且与癌症等多种疾病存在紧密关系。因此,对miRNA的研究备受关注,同时pre-miRNA的预测也已成为生物信息学领域中的研究热点。 本文基于支持向量机,设计实现了一种带有BNU特征的IOT-SVM模型预测pre-miRNA,该方法主要在pre-miRNA预测过程中的两个重点环节做了改进研究:前体特征编码算法上的改进和发掘一种新的有效特征Basic-N-Units。本文提出了带有参数的可变特征的概念。将IOT-SVM模型应用到在十一个物种的pre-miRNA上进行预测,实验结果表明其平均准确率达到97.24%。同时,也得到了较好的敏感度和特异性。与现有其他方法相比,其敏感度,特异性和准确度都有了相应的提高。基于BNU特征的IOT-SVM模型方法能够较准确地识别出植物pre-miRNA序列,用于前期实验过程中的预测分析将具有一定的的应用价值。
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