基于序列分析的microRNA計算研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、非編碼小RNA是對一類長度為20-30個堿基且不翻譯成蛋白質的RNA小分子的統(tǒng)稱。目前已知的非編碼小RNA主要有三類,分別是siRNA,miRNA和piRNA。這些非編碼小RNA分子既能夠參與轉錄階段的調控,又能夠實現轉錄后的調控,在生物體生長發(fā)育過程中發(fā)揮著非常重要的作用。近年來,非編碼小RNA的研究得到了廣泛的關注?;谛蛄?,本文使用機器學習的方法對一種代表性的非編碼小RNA分子miRNA產生機制以及作用原理展開了廣泛且深入的研究,

2、取得了一系列的研究成果。概括起來,主要包含以下四個方面:
   1.提出了一種新的miRNA前體預測方法miRenSVM。通過提取并選擇合適的特征,該方法能夠識別二級結構包含多莖-環(huán)的miRNA前體。進一步運用組合分類方法,我們有效的解決了miRNA前體預測中一直存在的樣本不均衡問題。通過與其他方法比較,miRenSVM的表現明顯優(yōu)于現有的預測方法。隨后,用27個物種的5238個miRNA前體序列做測試,其準確率達到了92.84

3、%。
   2.為了有效的組織和管理現有的miRNA數據,提出了一種基于有監(jiān)督學習的方法miRFam用于自動劃分miRNA前體的家族。該方法僅依靠miRNA的序列信息,通過提取n-gram特征,并使用multi-class SVM對由n-gram組成的特征向量進行分類。相比于傳統(tǒng)的序列比對方法,miRFam的效率和準確率明顯更高。實驗測試表明,miRFam方法完全可以滿足實際應用當中快速、準確的要求,因此可以大大節(jié)省人力和物力成

4、本。
   3.通過整合現有的植物miRNA靶基因預測方法,首次提出了一種預測擬南芥miRNA靶基因的整合方法imiRTP。伴隨著研究的深入,miRNA與其靶基因的作用原理也變得更加復雜。現有的方法并不足以很好的解決這一問題,因此有必要研究新的靶基因預測方法。參考動物miRNA靶基因預測的成功經驗,我們挑選了四種當下最流行的植物miRNA靶基因預測方法整合在imiRTP中,并提出了四條標準用于進一步篩選高質量的擬南芥miRNA靶

5、基因。
   4.基于NGS數據,提出了一種新的TAS基因預測方法,并提出了次級雙引物模型用于解釋擬南芥TAS2基因與某些PPR基因之間的作用關系?;跀M南芥根部Illumina測序的多個數據集,結合模式識別的方法,我們成功實現了擬南芥TAS基因的預測,得到的結果比基于統(tǒng)計的方法更為精確可靠。在大量計算的基礎上,我們還研究了初級和次級ta-siRNA的產生原理,并提出了次級雙引物模型對擬南芥miRNA-TAS2-PPR之間的作用

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