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κ-gram方法识别microRNA前体

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杨良怀[1,2] 吕丕明[3] 陈立军[2] 邓明华[4,5]

[1]浙江工业大学信息工程学院,杭州310032 [2]北京大学信息科学与技术学院,北京100871 [3]中国科学院研究生院,北京100049 [4]北京大学数学科学学院,北京100871 [5]北京大学理论生物中心,北京100871

《生物化学与生物物理进展》

2007年第34卷第2期

摘　　要:

MicroRNAs（miRNAs）是动植物中较短的参与调控基因表达的功能性非编码RNA序列．第一个miRNA是通过实验手段发现的，然而通过实验手段识别miRNA在技术上仍然具有很大的挑战性和不完整性．因此，miRNA基因识别需要寻求计算方法来弥补实验方法的不足．提出了一个全新的miRNA前体的识别方法．在构造识别模型中，把初级序列和序列二级结构相结合，采用κ-gram方法把序列信息映射到高维特征空间中，然后通过特征选取方法提取特征，并用这些特征为miRNA前体的识别构造了基于SVM的识别模型．同时，采用隐马尔可夫模型（HMM）的学习方法进行了比较．实验结果表明，该方法是有效的，可以达到较高的敏感性和特异性． (共8页)