基于隐Markov模型的RNA二级结构预测新方法
有效预测RNA二级结构是生物信息学中的重要研究领域.提出一种基于隐Markov模型预测RNA二级结构的新方法.首先,应用前后缀匹配算法快速找到所有可能(包括假结)的茎区,建立RNA-HMM,寻找最优的茎区组合方法,得到包含假结的RNA二级结构.实验结果表明,提出的新方法降低了计算复杂性,提高了预测的特异性和敏感性,具有较高的准确率,可以预测RNA的假结结构.
生物信息学、RNA二级结构、假结、自由能、隐Markov模型(HMM)
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TP399(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60971089
2012-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
812-817