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为了实现用一种方法更准确地识别几种不同类型的RNA修饰位点,提出了一种融合位置特异性单核苷酸及双核苷酸偏好特征的k-元组核苷酸组成(PseKNC)编码方式,并构建了一个基于XGBoost的RNA修饰位点的预测模型。通过交叉验证测试表明,该模型的识别准确率优于现有模型。
基于XGBoost的RNA修饰位点的识别
【摘 要】
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为了实现用一种方法更准确地识别几种不同类型的RNA修饰位点,提出了一种融合位置特异性单核苷酸及双核苷酸偏好特征的k-元组核苷酸组成(PseKNC)编码方式,并构建了一个基于XGB
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【出 处】
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桂林电子科技大学学报
【发表日期】
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2019年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金(61462018,61762026);广西自然科学基金(2017GXNSFAA198278);桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2018YJCX47)
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