基于蚁群和支持向量机的microRNA预测方法

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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.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94188A/201201/41382565.html

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关键词：支持向量机 Micro 预测方法 向量机 mic 蚁群算法 支持向量机 microRNA 基因预测 机器学习