microRNAs(miRNAs)是一类广泛存在于真核生物中的内源小分子RNA，长度仅为19～23nt，不具有编码的功能。它通过形成沉默复合体(RISC)与靶基因mRNAs相结合而行使自己的功能——降解mRNA或抑制mRNA的翻译。目前利用软件对于miRNAs的各种预测中，植物预测准确率比动物预测准确率要高，原因可能是植物miRNAs的保守程度要比动物高得多。　　 从生物信息学的角度研究miRNA靶基因时，所用到的预测miRNA靶基因的软件有:TargetSan、miTarget、RNA22等，多数是针对某类miRNA而设计的。也有通用软件，如:LIBSVM。研究者们都将重点放在利用各种不同的软件进行靶基因的识别，来评价软件预测的准确程度。这里，将利用LIBSVM来进行动物范围内不同物种间的靶基因预测对比。　　 首先从数据库中选择5种动物的miRNA靶基因序列，包括:线虫、果蝇、鸡、小鼠、人类，之后对这些序列选用RNAstructure进行RNA二级结构预测。综合序列、结构信息，确定miRNA靶基因的识别参数，再利用LIBSVM构建支持向量机的预测模型。实验结果表明，人类的预测结果相对高一些，最低总准确度(ACC)为57.00％;线虫的预测结果相对低一些，最低总准确度(ACC)是39.00％，二者的各评价参数平均差值最大者可达0.36。所以不同的物种将会对整个动物种群的miRNA靶基因的预测识别产生不同程度的影响。从进化的水平上看，越是低等的动物对动物种群整体的预测影响越大。本预测实验给出，当序列长度选择为100nt、training.data/test.data为2∶1、P/N为1∶2、核函数选择为RBF时，所得结果最为理想，且物种的不同对动物整体的预测识别结果影响最小。这将为今后进一步的动物miRNA靶基因预测研究工作提供有价值的理论参考。