融合粒子群优化和遗传算法的基因调控网络构建

摘要：

MicroRNA(miRNA)是一类大小为21~25 nt的内源性非编码小核糖核酸(RNA), 通过与mRNA的3' UTR互补结合, 导致mRNA降解或翻译抑制来调控编码基因的表达.为了提高构建基因调控网络的准确度, 提出一种基于粗糙集、融合粒子群(PSO)和遗传算法(GA)的基因调控网络构建方法(PSO-GA-RS).该方法首先通过对序列信息进行特征提取;然后采用粗糙集的依赖度作为适应度函数, 融合粒子群和遗传算法选出较优的特征子集;最后使用支持向量机(SVM)建立模型, 预测未知的调控关系.在拟南芥数据集上进行实验, 相比基于粗糙集和粒子群优化的特征选择方法和Rosetta算法, 所提方法的预测准确率、F值和受试者工作特征(ROC)曲线面积最多能提高5%, 在水稻数据集上最多能提高8%.实验结果表明所提方法能够比较准确地预测miRNA和靶基因之间的调控关系.

关键词：基因调控网络、粒子群优化、遗传算法、粗糙集、特征选择

所属期刊栏目：36

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61472061;the National Natural Science Foundation of China61472061

在线出版日期：2017-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2969-2973