microrna识别及其与疾病关联预测算法的研究论文

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1、国内图书分类号：TP391学校代码：10213国际图书分类号：681密级：公开工学博士学位论文MicroRNA识别及其与疾病关联的预测算法研究博士研究生：玄萍导师：郭茂祖教授申请学位：工学博士学科：人工智能与信息处理所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2012年10月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391,Q811.4U.D.C:681DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONMICRORNAIDENTIFICATIONALGORITHMANDDISEAS

2、ERELATEDMICRORNAPREDICTIONALGORITHMCandidate：XuanPingSupervisor：Prof.GuoMao-zuAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringSpeciality：ArtificialIntelligenceandInformationProcessingAffiliation：SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence：October,2012Degree-Conferring-Institution

3、：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要microRNA(miRNA)是一类长度约为22nt(核苷酸)的内源非编码RNA，在动植物许多重要的生命过程中起着关键的调控作用，并且与肿瘤等多种疾病的发生发展密切相关。生物信息学在miRNA的研究中起到了重要作用，极大地推动了该领域的迅速发展。本文主要研究miRNA相关问题的计算预测方法，对miRNA前体分类预测、miRNA成熟体位置预测、疾病关联的miRNA预测等问题进行了深入的研究，取得了一些创新成果。主要包括以下四方面的内容：(1)研究了高效的基于支持向量机的miRNA前体分类预测方法。

4、研究miRNA的功能需要先找到miRNA。通过生物实验识别miRNA的方法是耗时和昂贵的，并且难于发现那些表达量较低或者只在特定组织或发育阶段表达的miRNA。因此，使用计算预测方法筛选可能的miRNA候选集合，可以为生物实验提供指导和参考，对推动miRNA的识别具有重要意义。本文结合miRNA前体的特点，提出了基于支持向量机的miRNA前体分类预测方法。好的特征和正反例(真/假miRNA前体)数据集合是建立高效的分类预测模型的基础。因此，本文从真/假miRNA前体中提取得到序列相关特征、结构相关特征和能量相关特征。提出了基于遗传算法的特征选择方法，选取了有

5、代表性的特征子集。由于植物miRNA前体反例数据集的匮乏，本文首次从拟南芥、水稻、大豆的蛋白质编码序列中提取类似茎环的序列作为假miRNA前体序列，并建立反例数据集。针对真/假植物miRNA前体类别不平衡问题，结合集成学习和AdaBoost思想建立了集成分类器PlantMiRNAPred。PlantMiRNAPred分别在拟南芥、水稻、毛果杨、小立碗藓、苜蓿、高粱、玉米和大豆等8个物种中取得了超过90%的准确率，对植物miRNA前体的识别研究具有重要价值。此外，我们还使用人类miRNA前体的数据建立了分类模型HumanMiRNAPred，该模型也取得了更高的

6、预测性能，有助于推动人类miRNA前体的识别研究。(2)研究了准确的miRNA成熟体位置预测方法，能够为新预测得到的miRNA前体候选，预测其中成熟体的位置。基于机器学习的miRNA前体分类预测方法，通常只能预测分类新的miRNA前体，无法预测其中miRNA成熟体的位置。然而，在进行后续生物实验验证前，通常需要给出其中miRNA成熟体的位置，因此本文提出了基于支持向量机的miRNA成熟体位置预测方法。首先将miRNA:miRNA*作为一个整体，以更好的反映miRNA及miRNA*相互结合的特点。其次，从真/假miRNA:miRNA*中提取特征并选取得到有代表

7、性的特征子集。第三，针对真/假miRNA:miRNA*数量相差悬殊的问题，提出了两阶段样本选择方法，依据反例样本(假的miRNA:miRNA*)的-I-哈尔滨工业大学工学博士学位论文分布密度和样本的预测误差，选取有代表性的反例样本，建立miRNA成熟体位置预测模型MaturePred。与现有的方法相比，MaturePred取得了更准确的预测性能，能够为后续生物实验提供更可靠的动植物miRNA成熟体候选。(3)结合miRNA功能相似性的准确度量，提出基于k个最相似miRNA结点的疾病关联miRNA预测算法。miRNA调控的异常是导致肿瘤等多种疾病的重要原因，因

8、此研究miRNA与疾病的关联对研究发病机理是非常重要