sRNASVM——基于SVM方法构建大肠杆菌sRNA预测模型

• 作者: 应晓敏 曹源 李伍举 查磊 王立贵
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 生物学
• 关键词: sRNA 支持向量集 预测
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 生物信息学
• 页码范围: 287-293
• 页数: 7页
• 分类号: Q937
• 语种: 中文

摘要

在理解细菌与环境的相互作用方面,细菌sRNA的识别发挥重要作用.文章介绍了一个通过增加训练集中实验证实的sRNA来构建细菌sRNA预测模型的策略,并以大肠杆菌K-12的sRNA预测为例来说明策略的可行性.结果表明,按此策略构建的模型sRNASVM的10倍交叉检验精度达到92.45%,高于目前文献中报道的精度.因此,构建的这一模型将为实验发现sRNA提供较好的生物信息学支持.有关模型和详细结果可以从网站http://ccb.bmi.ac.cn/smasvm/下载.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立贵		1	0	0.0	0.0
2	应晓敏		3	9	1.0	3.0
3	曹源		1	0	0.0	0.0
4	查磊		2	0	0.0	0.0
5	李伍举		4	0	0.0	0.0