基于蚁群和支持向量机的microRNA预测方法

• 作者: 史巧硕 米少华 马岱
• 来源期刊: 河北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 支持向量机 microRNA 基因预测 机器学习
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 5-8
• 分类号: TP39
• 字数: 2455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2373.2012.01.002

摘要

由于microRNA在生物体系统中起着重要的调控功能,对microRNA进行快速有效的预测很有必要.本文通过使用蚁群算法和支持向量机相结合的思想,结合microRNA的前体pre-miRNA序列特征和结构特征,构造了一种microRNA的预测方法.通过采集Sanger和UCSE数据库中的人类阳性和部分阴性数据集进行学习和测试,同时使用J48和BP神经网络两种机器学习方法进行对比,实验结果显示,使用蚁群算法和支持向量机的方法预测pre-miRNA的识别率达97.471％,与另外两种方法相对比,识别率分别提高了8.736％和10.575％,预测的准确性有显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史巧硕	河北工业大学计算机科学与软件学院	17	159	5.0	12.0
2	马岱	河北工业大学教务处	12	20	2.0	4.0
3	米少华	河北工业大学计算机科学与软件学院	3	18	2.0	3.0