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Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2012-05-11

Journal: 计算机工程与应用

Included Journals: CSCD、ISTIC

Volume: 48

Issue: 14

Page Number: 203-207,234

ISSN: 1002-8331

Key Words: 支持向量机;番茄;miRNA;预测

Abstract: 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.