k-gram方法识别microRNA前体

• 作者: 吕丕明 杨良怀 邓明华 陈立军
• 来源期刊: 生物化学与生物物理进展
• 学科: 医学
• 关键词: microRNA 基因识别 支持向量机 隐马尔可夫模型 microRNA前体
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 154-161
• 页数: 8页
• 分类号: R3
• 字数: 5792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3282.2007.02.006

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k-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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈立军	北京大学信息科学与技术学院	14	100	6.0	9.0
2	杨良怀	浙江工业大学信息工程学院	32	138	7.0	10.0
4	邓明华	北京大学数学科学学院	16	115	5.0	10.0
10	吕丕明		1	13	1.0	1.0