12616.基于在線工具和svm的植物mirna靶基因集成預測研究

1、碩士學位論文基于在線工具和SVM的植物miRNA靶基因集成預測研究PlantmicroRNA—targetpredictionresearchbasedontheintegrationofpredictiontoolsandsupportvectormachine學21109180完成日期：201458大連理工大學DalianUniversityofTechnology大連理工大學碩士學位論文摘要可信miRNA靶基因交互識別問題在研究m

2、iRNA功能方面起到重要的作用。業(yè)界已經(jīng)提出了一些運用計算機預測植物miRNA靶基因的方法，然而預測結果卻存在工具之間不一致以及假陽性過高等問題。為了解決這些問題，本文開發(fā)了一個植物miRNA靶基因交互識別的集成模型。本文采用傳統(tǒng)統(tǒng)計學預測工具與機器學習方法相結合的方式預測擬南芥miRNA靶基因交互信息。首先通過psRNATarget，TAPIR和UEA三種植物靶基因預測工具結合的方式，提供足夠大的靶基因候選集。進一步基于結構特征，熱力

3、學特征以及位點結合信息三類特征構建本地支持向量機分類器，過濾候選集以降低假陽性。為了提高模型性能，引入了基于主成分分析的屬性抽取方法以及半監(jiān)督學習策略。結果顯示，采用的PCASVM方法相比傳統(tǒng)的SVM方法在分類預測方面具有更好的性能。此外，使用擬南芥降解測序數(shù)據(jù)來評估預測結果。將所構建的分類器應用在水稻和葡萄miRNA數(shù)據(jù)集上，以證明模型在其他植物物種上的適用性。最后，根據(jù)可信miRNA靶基因預測結果，構建miRNA靶基因調(diào)控網(wǎng)絡以及m