基于SVM方法构建细菌sRNA靶标预测模型

• 作者: 侯妍妍 应晓敏 曹源 李伍举 李华 查磊 王立贵 赵雅琳
• 来源期刊: 军事医学科学院院刊
• 学科: 生物学
• 关键词: sRNA 靶标 预测 机器学习 SVM
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 375-378
• 页数: 4页
• 分类号: Q811.4
• 字数: 4797字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9960.2008.04.021

摘要

目的:为实验方法鉴定细菌sRNA靶标和研究sRNA功能提供生物信息学支持.方法:首先以实验证实的132个sRNA与靶标相互作用数据为训练集,其中包含46个阳性数据和86个阴性数据;其次,以实验证实的22个阳性数据和随机生成的1 700个阴性数据为测试集;最后以RNA二级结构谱等特征为变量,运用支持向量机(SVM)方法构建sRNA靶标预测数学模型.结果和结论:构建的模型对训练集的敏感性和特异性均为100%,对测试集的敏感性和特异性分别为72.73%和80.65%.所构建的数学模型为实验发现sRNA靶标提供了生物信息学支持.