【摘 要】
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非编码RNA是一种类型多样、功能丰富的RNA分子,是转录产物中不用于编码蛋白质的部分。非编码RNA参与多种细胞活动,在生命体内起着重要的调控作用,因此,识别非编码RNA是了解生物体生命机制的先决条件,具有重要的现实意义。本文提出了一种基于序列的非编码RNA集成预测模型,并对两种生物体内的不同种类非编码RNA进行了预测识别实验。在模型构建方面,本文首先通过7种不同的编码方式对序列信息重新编码,提取了
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非编码RNA是一种类型多样、功能丰富的RNA分子,是转录产物中不用于编码蛋白质的部分。非编码RNA参与多种细胞活动,在生命体内起着重要的调控作用,因此,识别非编码RNA是了解生物体生命机制的先决条件,具有重要的现实意义。本文提出了一种基于序列的非编码RNA集成预测模型,并对两种生物体内的不同种类非编码RNA进行了预测识别实验。在模型构建方面,本文首先通过7种不同的编码方式对序列信息重新编码,提取了 17个序列特征,为预测模型的建立提供足够丰富的特征信息;接着使用随机森林,支持向量机和逻辑斯谛回归三种分类算法分别学习17个序列特征,训练出基于单个特征的基分类器;最后通过线性加权的集成策略结合各单特征基分类器的预测结果作为非编码RNA的识别结果,并使用遗传算法优化集合系统中的相应权重。在实验验证方面,本文利用提出的非编码RNA预测模型,对细菌体内小非编码RNA和人类前体microRNA进行了预测识别实验。在五折交叉验证的实验方法下,本文提出的预测模型在两个实验中分别取得了 0.94和0.97以上的AUC值,实现了高精度的非编码RNA预测性能。最后,根据理论阐述和实验结果,证实了本文提出的基于序列的非编码RNA集成预测模型可以有效结合多种序列特征,产生高精度的预测性能,同时对于非编码RNA的种类有较强的鲁棒性,可实现多种非编码RNA的识别,具有潜在的非编码RNA识别方面利用价值。
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