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基于核酸物化属性显著性约简的m^6A位点识别
被引量：
2
1
作者
张明
徐妍
+2 位作者
陈韬
王长宝
於东军
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期199-208,共10页
为了提高核糖核酸(RNA)序列上6-甲基腺嘌呤(m^6A)位点的预测精度,该文提出一种新的基于核酸物化属性显著性度量的K重选择启发式约简算法。通过该算法获得K个物化属性约简子集来重新编码RNA样本,并结合支持向量机(SVM)训练得到K个基分类...
为了提高核糖核酸(RNA)序列上6-甲基腺嘌呤(m^6A)位点的预测精度,该文提出一种新的基于核酸物化属性显著性度量的K重选择启发式约简算法。通过该算法获得K个物化属性约简子集来重新编码RNA样本,并结合支持向量机(SVM)训练得到K个基分类器,再通过分类器融合方法构建了m^6A位点预测器。最后,在相同的基准数据上,采用留一法交叉验证分别验证了伪二核苷酸成分分析和自协方差与互协方差变换两种典型的基于核酸物化属性的特征表示算法。实验结果表明,该文算法可显著提高m^6A位点预测的总体性能。
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关键词
启发式约简算法
分类器融合
伪二核苷酸成分
自协方差与互协方差
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职称材料
题名
基于核酸物化属性显著性约简的m^6A位点识别
被引量：
2
1
作者
张明
徐妍
陈韬
王长宝
於东军
机构
江苏科技大学计算机学院
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期199-208,共10页
基金
国家自然科学基金(61772273
61373062)
文摘
为了提高核糖核酸(RNA)序列上6-甲基腺嘌呤(m^6A)位点的预测精度,该文提出一种新的基于核酸物化属性显著性度量的K重选择启发式约简算法。通过该算法获得K个物化属性约简子集来重新编码RNA样本,并结合支持向量机(SVM)训练得到K个基分类器,再通过分类器融合方法构建了m^6A位点预测器。最后,在相同的基准数据上,采用留一法交叉验证分别验证了伪二核苷酸成分分析和自协方差与互协方差变换两种典型的基于核酸物化属性的特征表示算法。实验结果表明,该文算法可显著提高m^6A位点预测的总体性能。
关键词
启发式约简算法
分类器融合
伪二核苷酸成分
自协方差与互协方差
Keywords
heuristic reduction algorithm
classifier ensemble
pseudo dinucleotide composition
auto variance and cross covariance
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核酸物化属性显著性约简的m^6A位点识别
张明
徐妍
陈韬
王长宝
於东军
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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