含伪结的RNA分子二级结构预测.pdf

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资源描述
Computer Engineering and Applications计算机工程与应用
2011,47(8
含伪结的RNA分子二级结构顶测
张洪礼,张娜,刘文远,王常武
ZHANG Hongli, ZHANG Na, LIU Wenyuan, WANG Changwu
燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004
College of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei066004, China
ZHANG Hongli, ZHANG Na, LIU Wenyuan, et al.RNA secondary structure prediction with pseudoknots. Computer Engl-
neering and Applications, 2011, 47(8): 219-222.
Abstract: RNA secondary structure prediction with pseudoknots is one of the most difficult research areas in bioinformatic
This paper introduces a new representation of the RNA secondary structure with plane pseudoknots by multi-class Support
Vector Machine( iclass M)and Bayesian Newal Netwoksbnn A mu lass SV model s preened to predict
RNA secondary structure based on E-NSSEL labels that can express plane pseudoknots effectively, BNN is used to corect
the results by considering the neighbor residues predicted labels, The RNA secondary structure is resumed according to the
predicted results. Experiment proves that this method can improve the RNA secondary structure prediction results with plane
pseudoknots
Key words: multi-class support vector machine; Bayesian Neural Networks(BNN) RNA secondary structure; Extend New Sec
ondary Structure Element Label(E-NSSEL ) labels plane pseudoknots
摘要:预测含伪结的RNA分子二级结构是生物信息学的一个研究难点。利用多分类支持向量机结合贝叶斯神经网络针对含
伪结的RNA分子二级结构进行预测。利用多分类支持向量机进行预测,输出端得到相应碱的平面伪结结构的E- NSSEL(EX-
tend New Secondary Structure Element Label)类别标莶。使用碱基已预测的结果通过贝叶斯神经网络进行修正,并恢复RNA
分子二级结构。使用该方法能有效地改兽含伪结的RNA分子二级结构的预测效果。
关键词:多分类支持向量机;贝叶斯神经网络;RNA二级结构;E- NSSEL标莶;平面伪结
DO1:10.3778/is1002-8331,2011.08.064文章编号:1002-8331(2011)08-0219-04文献标识码:A中图分类号:TP301
RNA具有多种生物功能,是生物体内不可缺少的分子之经网络的RNA二级结构预测算法模型,可以较好地解决平面伪
。生物分子的功能通常和结构紧密的联系,因此越来越多结的预测问题,改善含伪结的RNA分子二级结构的预测效果。
的研究人员开始关注RNA的二级结构和三级结构。虽然利用
X射线和核磁共振等物理方法可以直接对RNA分子的结构进1简介
行测定,但这种方法费用高、效率低,且无法对所有RNA分子
的结构进行测定,因此利用计算机进行结构预测成为该领线1.1RNA二级结构
发展的必然趋势。RNA三级结构很难通过其一级序列直接得
RNA为单链分子,通过自身回折使可以配对的碱基相遇
到,预测二级结构是获取三级结构的必经之路吗。伪结是RNA形成氢键,同时形成双螺旋结构,这些双螺旋结构称为“茎"”。
最难预测的一种二级结构。许多早期的预测算法是完全不考不能配对的碱基则被排斥在双螺旋外形成内环或者膨胀环。
忠伪结的。在1960年, Fresco等提出的第一个RNA二级结构如图1所示为典型的茎环(stcm-l0)结构。
预测算法,以及到了20世纪70年代,在预测领域影响最大的,
用i,ic、jc表示RNA碱基在分子链中的位置,若存在碱基对
由 Zuker等提出的最小自由能模型,都没有提到关于RNA伪满足ii结的预测。目前,比较典型的预測算法有碱基最大配对方法、
随机上下文无关算法等。但这些算法对含伪结的RNA分子
CGUC--A
级结构的预测仍然比较困难
CC--UCC
G--CAG-AGU
针对RNA平面伪结的基本特征,结合支持向量机算法和神
LGU-AA-AGC
C-A--UCAC-
经网络的优势提出了一个高效的、基于多分类支持向量机和神
图1RNA二级结构图
图2伪结点示意图
基金项目:基于SAS的信息化共性技术服务平台国家火炬计划( Information Generic Technology Service Platform of National Torch Plan
based on SAAS under Grant No. 2008GH540088)
作者筒介:张洪礼(1962-),男,副教授,研究方向:生物信息计算、智能i计算:张(1983-)女,项士研究方向:生物信息计算、智能计算:刘文远(1968),
男,博士,教授,研究方向:生物信息学、智能计算;王常武(1970-),男,博士,副教投,研究方向:生物信息学、智能计算。
收日期:2009-07-14;修日期:2009-10-09
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