【摘 要】
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RNA干扰（RNA interference,RNAi）技术为致病基因的序列特异性沉默提供了一种可行的策略,具有广阔应用前景。研究发现小干扰RNA（small interfering RNA,siRNA）是触发RNAi的效应分子,若将siRNA作为一种潜在的治疗药物需要解决两个问题。一个问题是估计siRNA的逃逸量,为设计能够有效地将siRNA以临床剂量导入到对应靶细胞的细胞质中的试剂提供指导。另
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RNA干扰（RNA interference,RNAi）技术为致病基因的序列特异性沉默提供了一种可行的策略,具有广阔应用前景。研究发现小干扰RNA（small interfering RNA,siRNA）是触发RNAi的效应分子,若将siRNA作为一种潜在的治疗药物需要解决两个问题。一个问题是估计siRNA的逃逸量,为设计能够有效地将siRNA以临床剂量导入到对应靶细胞的细胞质中的试剂提供指导。另一个问题是如何设计一种高效的siRNA使得靶基因的沉默效果最佳。针对这两个问题,本文进行了以下研究。对于siRNA逃逸量估计的问题,本文首先使用经典的近似贝叶斯算法（Approximate Bayesian Computation Rejection,ABC-REJ）估计出了siRNA的逃逸量。随后在ABC-REJ的基础上提出了基于伪先验的近似贝叶斯方法,并利用该算法估计了siRNA的逃逸量。最后通过和ABC-REJ、基于马尔可夫链蒙特卡罗的近似贝叶斯方法、基于序列蒙特卡罗的近似贝叶斯方法等比较,发现基于伪先验的近似贝叶斯方法在保证了估计结果精度的前提下,大大提高了抽样的效率。对于设计高效siRNA的问题,本文以siRNA序列的特征为输入,采用随机梯度提升回归树模型去预测siRNA的干扰效率。应用该模型得到预测值和真实值的Pearson相关系数为0.743,比Biopredsi、DSIR、CNN、SVR等预测模型要高。随后根据模型计算每个特征的相对重要性,并从中选出对siRNA干扰效率有较大影响的特征,然后利用数据集去分析这些特征是如何影响siRNA的沉默效率,从而得出高效siRNA的设计规则。
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