10.3969/j.issn.1674-9960.2008.04.021
基于SVM方法构建细菌sRNA靶标预测模型
目的:为实验方法鉴定细菌sRNA靶标和研究sRNA功能提供生物信息学支持.方法:首先以实验证实的132个sRNA与靶标相互作用数据为训练集,其中包含46个阳性数据和86个阴性数据;其次,以实验证实的22个阳性数据和随机生成的1 700个阴性数据为测试集;最后以RNA二级结构谱等特征为变量,运用支持向量机(SVM)方法构建sRNA靶标预测数学模型.结果和结论:构建的模型对训练集的敏感性和特异性均为100%,对测试集的敏感性和特异性分别为72.73%和80.65%.所构建的数学模型为实验发现sRNA靶标提供了生物信息学支持.
sRNA、靶标、预测、机器学习、SVM
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Q811.4(生物工程学(生物技术))
国家"863"高技术项目2006AA02Z323;国家自然科学基金项目30500105,30470411
2008-10-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
375-378