基于MiRfilter系统的毛果杨miRNA预测

摘要：

从参数训练、参数范围训练、候选成熟体打分等方面改进miRNA预测系统MiRfilter,使其适应拥有更长前体的植物miRNA的预测.预测毛果杨基因组上的miRNA,并对系统进行精度检验.利用MiRfilter系统共预测出3 860条候选miRNA;在110个正样本中,正确识别91条前体和80条成熟体,前体预测精度为82.73%,成熟体预测精度为72.73%;在毛果杨第4号染色体(LG_Ⅳ)上得到的1 968个负样本中,有12个数据可认为是miRNA,假阳性率为0.61%.

关键词：植物miRNA、MiRfilter、毛果杨基因组、一类分类法、K-最近邻分类器(KNN)

所属期刊栏目：16

分类号：O224(运筹学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目30871341;上海市重点学科建设资助项目S30104;上海市教委重点学科建设资助项目J50101

在线出版日期：2010-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：397-403,435