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1.
microRNA(miRNA)是一类不编码蛋白的调控小分子RNA,在真核生物中发挥着广泛而重要的调控功能.由于miRNA的表达具有时空特异性,因而通过计算方法预测miRNA而后有针对性的实验验证是miRNA发现的一条重要途径.降低假阳性率是miRNA预测方法面临的重要挑战.本研究采用集成学习方法构建预测miRNA前体的分类器SVMbagging,对训练集、测试集和独立测试集的结果表明,本研究的方法性能稳健、假阳性率低,具有很好的泛化能力,尤其是当阈值取0.9时,特异性高达99.90%,敏感性在26%以上,适合于全基因组预测.采用SVMbagging在人全基因组中预测miRNA前体,当取阈值0.9时,得到14933个可能的miRNA前体.通过与高通量小RNA测序数据的比较,发现其中4481个miRNA前体具有完全匹配的小RNA序列,与理论估计的真阳性数值非常接近.最后,对32个可能的miRNA进行实验验证,确定其中2条为真实的miRNA.  相似文献   
2.
目的:基于转录组测序注释,探索创伤弧菌MO6-24/O小RNA(sRNA)。方法:在海洋培养基2216E中培养创伤弧菌MO6-24/O,收集从对数生长期到静止期不同时间点的细菌,提取细菌RNA,通过富集sRNA以及去除核糖体RNA进行建库和测序,然后将读段匹配到创伤弧菌MO6-24/O基因组并进行注释,最后进行验证。结果:发现59个顺式编码sRNA、102个反式编码sRNA,并进行了部分验证。结论:鉴定出创伤弧菌MO6-24/O sRNA。  相似文献   
3.
基于转录终点序列特征预测大肠杆菌sRNA   总被引:1,自引:0,他引:1  
细菌sRNA是一类长度在40~500nt的调控RNA,在细菌与环境相互作用中发挥重要功能,因此,细菌sRNA识别研究具有重要意义。然而,与蛋白编码基因具有易于识别的特征不同,目前细菌sRNA识别仍是一件比较困难的事。此方法介绍了一个基于已知细菌sRNA转录终点的碱基频率矩阵来识别sRNA的预测策略,并在大肠杆菌K-12 MG1655中进行了sRNA的预测。结果表明,该模型在独立测试集中具有较高的特异性和阳性检出率,因此,这一方法将为实验发现细菌sRNA提供较好的生物信息学支持。  相似文献   
4.
ncRNA和mRNA一样,都是重要的功能分子.以κ-tuple(κ字)含量为特征,对酵母ncRNA成熟序列和mRNA的编码区、上游序列与下游序列进行了分类与比较研究,结果显示:基于ncRNA成熟序列与mRNA编码区的3-tuple的含量,ncRNA和mRNA的交叉有效性分类精度(leave-one out cross-validation,LOOCV)平均值达到93.93%;基于上游序列4-tuple和5-tuple的含量,分类精度分别为92.49%和92.76%;基于下游序列4-tuple和5-tuple的含量,分类精度分别为91.58%和90.60%;利用上游序列和下游序列的4-tuple与5-tuple的含量,其平均分类精度分别为94.68%和94.83%;通过t检验,得到了在ncRNA和mRNA上、下游序列中具有显著统计学差异的κ-tuple.上述结果表明,基于ncRNA成熟序列与mRNA编码区的3-tuple含量和基于ncRNA与mRNA上、下游序列的4或5-tuple含量可以有效地区分ncRNA与mRNA.此研究结果不仅有助于准确识别ncRNA与mRNA,还有助于发现ncRNA特异的转录因子结合位点.  相似文献   
5.
在理解细菌与环境的相互作用方面,细菌sRNA的识别发挥重要作用。文章介绍了一个通过增加训练集中实验证实的sRNA来构建细菌sRNA预测模型的策略,并以大肠杆菌K-12的sRNA预测为例来说明策略的可行性。结果表明,按此策略构建的模型sRNASVM的10倍交叉检验精度达到92.45%,高于目前文献中报道的精度。因此,构建的这一模型将为实验发现sRNA提供较好的生物信息学支持。有关模型和详细结果可以从网站http://ccb.bmi.ac.cn/srnasvm/下载。  相似文献   
6.
microRNA计算发现方法的研究进展   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
侯妍妍  应晓敏  李伍举 《遗传》2008,30(6):687-696
microRNA (miRNA)是近几年发现的一类长度为~21 nt的内源非编码小RNA, 在植物和动物中发挥着重要而广泛的调控功能。它的发现主要有cDNA克隆测序和计算发现两条途径。由于cDNA克隆测序方法受miRNA表达的时间和组织特异性以及表达水平的影响, 而计算发现可以弥补其不足, 因此miRNA的计算发现方法研究受到了广泛的重视。文章对近几年计算发现miRNA的研究进展进行了综述, 根据计算发现方法的本质, 将计算发现方法归纳为5类, 分别是同源片段搜索方法、基于比较基因组学的预测方法、基于序列和结构特征打分的预测方法、结合作用靶标的预测方法和基于机器学习的预测方法, 并对各类方法的原理、核心思想、优点和局限性进行了分析, 最后探讨了进一步的发展方向。  相似文献   
7.
ncRNA和mRNA一样,都是重要的功能分子。以k-tuple(k字)含量为特征,对酵母ncRNA成熟序列和mRNA的编码区、上游序列与下游序列进行了分类与比较研究,结果显示:基于ncRNA成熟序列与mRNA编码区的3-tuple的含量,ncRNA和mRNA的交叉有效性分类精度(leave-one out cross-validation,LOOCV)平均值达到93.93%;基于上游序列4-tuple和5-tuple的含量,分类精度分别为92.49%和92.76%;基于下游序列4-tuple和5-tuple的含量,分类精度分别为91.58%和90.60%;利用上游序列和下游序列的4-tuple与5-tuple的含量,其平均分类精度分别为94.68%和94.83%;通过t检验,得到了在ncRNA和mRNA上、下游序列中具有显著统计学差异的k-tuple。上述结果表明,基于ncRNA成熟序列与mRNA编码区的3-tuple含量和基于ncRNA与mRNA上、下游序列的4或5-tuple含量可以有效地区分ncRNA与mRNA。此研究结果不仅有助于准确识别ncRNA与mRNA,还有助于发现ncRNA特异的转录因子结合位点。  相似文献   
8.
MicroRNA(miRNA)是一类存在于动植物体内、长度为21~25nt的内源性小RNA,对生物体的转录后基因调控起着关键作用,但一些低丰度的miRNA和组织特异性miRNA往往很难发现。为了系统识别拟南芥基因组中新的非同源miRNA,首先基于已报道的拟南芥miRNA的特征,从全基因组范围中筛选出453条可能的miRNA前体;其次,为了进一步对上述miRNA前体进行筛选,利用人的miRNA前体数据构建了支持向量机模型GenomicSVM,该模型对人测试集的敏感性和特异性分别为86.3%和98.1%(30个人miRNA前体和1000个阴性miRNA前体),对拟南芥测试集的正确率为93.6%(78个miRNA前体);最后,利用GenomicSVM预测上述453条miRNA前体序列,得到了37条候选的新的拟南芥miRNA前体,为进一步的miRNA实验发现研究提供了指导。  相似文献   
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