融合粒子群优化和遗传算法的基因调控网络构建
本文关键词:融合粒子群优化和遗传算法的基因调控网络构建
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【摘要】:MicroRNA(miRNA)是一类大小为21~25 nt的内源性非编码小核糖核酸(RNA),通过与mRNA的3’-UTR互补结合,导致mRNA降解或翻译抑制来调控编码基因的表达。为了提高构建基因调控网络的准确度,提出一种基于粗糙集、融合粒子群(PSO)和遗传算法(GA)的基因调控网络构建方法(PSO-GA-RS)。该方法首先通过对序列信息进行特征提取;然后采用粗糙集的依赖度作为适应度函数,融合粒子群和遗传算法选出较优的特征子集;最后使用支持向量机(SVM)建立模型,预测未知的调控关系。在拟南芥数据集上进行实验,相比基于粗糙集和粒子群优化的特征选择方法和Rosetta算法,所提方法的预测准确率、F值和受试者工作特征(ROC)曲线面积最多能提高5%,在水稻数据集上最多能提高8%。实验结果表明所提方法能够比较准确地预测miRNA和靶基因之间的调控关系。
【作者单位】: 大连理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】: 基因调控网络 粒子群优化 遗传算法 粗糙集 特征选择
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61472061)~~
【分类号】:Q811.4;TP18
【正文快照】: 0引言MicroRNA(miRNA)是一类非常重要的非编码核糖核酸(Ribo Nucleic Acid,RNA)分子,通过诱导靶基因降解,从而广泛地参与到基因的转录后调控,或者通过抑制基因的转录,对基因在转录水平上进行调控[1]。miRNA通过与靶mRNA(messenger RNA)匹配结合实现对生物学功能的调控,因此,研
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本文编号:1011152
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