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文檔簡介
1、microRNA(miRNA)是一類重要的內(nèi)源性非編碼RNA基因,它的長度很短通常只有大約21nt,能夠?qū)Π袠?biāo)mRNA的表達起著調(diào)控作用。參與了一系列重要的生長發(fā)育過程,包括植物的新陳代謝、抗病毒和動物細胞的增殖、凋亡等,并且和癌癥等多種疾病的發(fā)生有著密切的關(guān)系。本文提出并實現(xiàn)了基于SVM的miRNA前體分類和成熟體預(yù)測方法,取得了良好的預(yù)測性能。
首先,已知miRNA前體候選序列,提出并實現(xiàn)了基于SVM的植物miRNA前體分
2、類模型和相應(yīng)網(wǎng)站服務(wù)。本文從擬南芥和大豆的蛋白質(zhì)編碼序列中提取了假的莖環(huán)序列,這些假的莖環(huán)序列是在此項研究中首次提取得到。為了提高miRNA前體分類的性能,本文設(shè)計并實現(xiàn)了基于圖的冗余特征去除方法和基于信息增益的特征選擇方法。同時,基于miRNA前體在樣本空間中分布,選擇有代表性的miRNA前體作為訓(xùn)練樣本。針對8個植物物種,本文建立的分類模型PlantMiRNAPred取得了超過90%的準(zhǔn)確度。
其次,已知判定為真的miRN
3、A前體,提出并實現(xiàn)了基于SVM的植物miRNA成熟體預(yù)測模型和相應(yīng)網(wǎng)站服務(wù)。根據(jù)miRNA的生源學(xué),將miRNA:miRNA*作為一個整體,以提取植物miRNA更多的特征。本文提取了單核苷酸的位置相關(guān)特征、能量相關(guān)特征、結(jié)構(gòu)相關(guān)特征和穩(wěn)定性相關(guān)特征。選取信息增益較大的特征以提高 miRNA成熟體預(yù)測準(zhǔn)確度。設(shè)計并實現(xiàn)了兩階段樣本選擇方法以解決真/假miRNA:miRNA*的不平衡問題。根據(jù)高維樣本空間中的反例樣本的分布密度,選取有代表性
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