RNA二级结构预测SVMs模型研究

• 作者: 何中市 何静媛 陈自郁
• 来源期刊: 深圳大学学报(理工版)
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 NSSEL标签 RNA二级结构 伪结 stem-loop结构
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 电子光学与信息工程
• 页码范围: 403-408
• 页数: 6页
• 分类号: Q71|TP3
• 字数: 4338字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2618.2008.04.013

摘要

扩展NSSEL标签,对RNA分子中的stem-loop结构和伪结结构进行标记.将RNA分子序列中的碱基编码输入,经过支持向量机(support vector machines,SVMs)模型计算输出相应的结构标记.该模型经过训练后,待预测的RNA分子序列可得到对应的结构标识序列,这些标识序列可通过特定算法,唯一构建包括伪结在内的二级结构.实验结果表明,该算法在可接受的预测精度范围内具有较低的计算复杂度,克服了传统算法计算时间过长,无法在有限时间内得到有效结果的缺点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何中市	重庆大学计算机学院	96	980	17.0	24.0
2	陈自郁	重庆大学计算机学院	15	103	7.0	9.0
3	何静媛	重庆大学计算机学院	14	120	6.0	10.0