基于SVM方法构建细菌sRNA靶标预测模型

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摘要：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。

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关键词：预测模型 SVM 支持向量机 生物信息 数学模型 SRNA 靶标 预测 机器学习 SVM