基于蚁群和支持向量机的microRNA预测方法

摘要：

由于microRNA在生物体系统中起着重要的调控功能,对microRNA进行快速有效的预测很有必要.本文通过使用蚁群算法和支持向量机相结合的思想,结合microRNA的前体pre-miRNA序列特征和结构特征,构造了一种microRNA的预测方法.通过采集Sanger和UCSE数据库中的人类阳性和部分阴性数据集进行学习和测试,同时使用J48和BP神经网络两种机器学习方法进行对比,实验结果显示,使用蚁群算法和支持向量机的方法预测pre-miRNA的识别率达97.471％,与另外两种方法相对比,识别率分别提高了8.736％和10.575％,预测的准确性有显著提高.

关键词：蚁群算法、支持向量机、microRNA、基因预测、机器学习

所属期刊栏目：41

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5-8