基于支持向量机分类算法的番茄miRNA预测

• 作者: 孙超 孟军 栾雨时
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 番茄 miRNA 预测
• 年，卷（期）: 2012,（14）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 203-207,234
• 分类号: TP391
• 字数: 3794字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.14.043

摘要

为了识别番茄基因组中潜在的miRNA,基于已发现的miRNA特征,利用支持向量机方法构建模型sly_pre_SVM和sly_SVM,用于番茄的前体miRNA序列和成熟miRNA序列的预测.对miRNA特征向量的编码、miRNA特征选择和参数的优化进行了研究.sly_pre_SVM对番茄测试集的分类精度、敏感性和特异性分别为99.69％、100％和99.66％,sly_SVM对番茄测试集的分类精度、敏感性和特异性分别为89.79％、88.89％和90％.预测得到41条番茄成熟miRNA序列,其中14条是尚未发现的,为进一步的miRNA生物学实验奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	栾雨时	大连理工大学生命科学与技术学院	36	586	13.0	24.0
2	孙超	大连理工大学计算机科学与技术学院	10	45	4.0	6.0
3	孟军	大连理工大学计算机科学与技术学院	26	378	9.0	19.0