【摘 要】
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针对传统的基于单一特征的植物lncRNA识别的局限性,提出了融合RNA序列的开放阅读框、二级结构以及k-mers等多特征方法,训练高斯朴素贝叶斯、支持向量机和梯度提升决策树3种经
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472061);大连理工大学研究生教改基金项目(Jg2017015);大连理工大学大学生创新训练项目(2018101410201011019)
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针对传统的基于单一特征的植物lncRNA识别的局限性,提出了融合RNA序列的开放阅读框、二级结构以及k-mers等多特征方法,训练高斯朴素贝叶斯、支持向量机和梯度提升决策树3种经典的分类模型,并实现分类结果的集成,利用交叉验证对模型的性能进行了评估,整体性能优于目前较流行的CPAT、CNCI和PLEK预测软件,在拟南芥数据集上总体的准确率达到了89%。另外,基于内源性竞争规则以及RNA结构信息,分别对lncRNA-microRNA和microRNA-mRNA进行靶向预测、筛选,再通过整合预测数据建立互作网
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