本文建立了一种miRNA的Drosha剪切位点预测方法，它基于随机森林(RandomForests)算法，通过拟合识别位点特征进行预测，揭示了Drosha活性位点与识别结构域不在一处而保持固定距离的剪切机制，该研究结果为人造miRNA提供了理论指导。　　 microRNA(miRNA)是一类长度约22 nt的非编码调控单链小分子RNA。在动物细胞中，miRNA首先形成一段茎环结构的第一前体(pri-miRNA)，然后被Drosha-DGCR8复合体剪切为一个大约70～80 nt在3’端有一个2nt左右挂钩的前体pre-miRNA。在细胞质中，Dicer将pre-miRNA剪切为短双链RNA。其中一条链最终成为与RNA介导沉默复合体(RISC)结合的成熟体，参与翻译前调控。miRNA成熟体的长度绝大多数在20～24nt，因此可以认为miRNA成熟体是被Drosha的剪切位置所决定的。而Drosha的剪切位置则是由pri-miRNA的结构决定的。　　 我们计算了相对于Drosha剪切位点的各个位置的平均能量，发现在距剪切位点13到25核苷的区域有一个低能-高能转变模式，这个模式在脊椎动物中是共有的。根据这一特征应用Random Forests算法预测Drosha剪切位点，如果允许4个核苷酸以内的误差，则预测正确率约为70％，其中剪切位置完全准确的预测结果约为10％。随着Drosha-DGCR8识别位置与Drosha剪切位点间配对碱基比例的上升(双链刚性增强)预测准确度也上升。使用任意物种作训练集对不同物种进行测试都能得到与用相同物种作训练集同一水平的结果，这表明不同的脊椎动物有着相同的识别机理。.