基于XGBoost的RNA修饰位点的识别

• 作者: 吕成伟 樊永显
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 生物学
• 关键词: RNA 修饰位点 机器学习 识别 XGBoost
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 471-477
• 页数: 7页
• 分类号: Q811.4
• 字数: 5317字
• 语种: 中文

摘要

为了实现用一种方法更准确地识别几种不同类型的RNA修饰位点,提出了一种融合位置特异性单核苷酸及双核苷酸偏好特征的k-元组核苷酸组成(PseKNC)编码方式,并构建了一个基于XGBoost的RNA修饰位点的预测模型.通过交叉验证测试表明,该模型的识别准确率优于现有模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊永显	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	10	42	4.0	6.0
2	吕成伟	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	1	0	0.0	0.0