基于支持向量机的microrna靶基因预测

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1、分类号：UDC：密级：编号：学位论文基于支持向量机的microRNA靶基因预测高曼指导教师姓名：柴欣教授河北工业大学申请学位级别：工程硕士论文提交日期：2011年11月工程领域名称：计算机技术论文答辩日期:2011年12月学位授予单位：河北工业大学答辩委员会主席：评阅人：2011年11月DissertationSubmittedtoHeBeiUniversityofTechnologyforTheMasterofEngineeringDegreeofComputerTechnologyTHEPREDICTIONOFMIC

2、RORNATARGETBASEDONSVMByGaoManSupervisor:Prof.ChaiXinNovember2011原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：日期：关于学位论文版权使用授权的说明本人完全了解河北工业大学关于收集、保存、使用学位

3、论文的规定。同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版；在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：日期：导师签名：日期：河北工业大学工程硕士学位论文基于支持向量机的microRNA靶基因预测摘要microRNA(

4、miRNA)是广泛存在于真核生物细胞内的小分子RNA，它通过对基因的表达调控在生物的生长发育等过程发挥着至关重要的作用，尤其对人类疾病相关的基因所具有的调控作用更是被人们所关注。miRNA通过与其靶基因进行完全或者不完全互补配对对其靶基因进行表达调控，实现靶基因的翻译抑制或者降解，因此可以通过鉴定或预测miRNA的靶基因去研究miRNA的生物学功能。研究发现通过miRNA与其靶基因之间相互作用反映出来的一些特征，能够对靶基因进行很好的区分，提取区分力较强的特征有助于进行靶基因预测，本文将这些特征总结为结构序列特征、自由能特征和基于绑定位置特征

5、这三个特征，可以通过这些特征对靶基因数据进行特征提取。本文选择采用支持向量机和粒子群优化相结合的方法，对靶基因进行预测。支持向量机中核函数的选择、核函数参数G和误差惩罚因子C的选取，对于构建的分类模型的性能有很大影响，本文通过对比选择了径向基核函数作为其核函数，相关参数G和C利用粒子群优化方法进行迭代优化选取。本文中miRNA靶基因预测具体实现方法如下：首先要从靶基因数据库TarBase(Release4.0)中下载实验数据，分为训练数据集和测试数据集，然后对各数据集进行特征提取。利用训练数据集中提取的特征向量输入支持向量机分类模型，建立支持

6、向量机分类器，结合粒子群优化方法优化的最优参数对训练分类器，最后用测试数据集中提取的特征向量对分类器进行测试。本文将实验结果与现有的靶基因预测方法进行了对比，其预测敏感度、特异性和准确率均有所提高，说明本文提出的方法在miRNA靶基因预测上的有效性，这对靶基因研究发展起到一定的推进作用。关键词：miRNA，靶基因，支持向量机，粒子群i基于支持向量机的microRNA靶基因预测THEPREDICTIONOFMICRORNATARGETBASEDONSVMABSTRACTMicroRNA(miRNA)issmallmoleculesRNAthat

7、widelyexistineukaryoticcells,itplaysacrucialrolethroughtheexpressionofgenesinthebiologicalcontrolforthegrowthanddevelopment,especiallytheregulationeffectsonthegenesassociatedwithhumandiseaseattractmorepeople’sattention.MiRNAwithitstargetgenesinfullornotfullycomplementarymat

8、chingtoexertitsexpressionregulationontargetgene,realizethetargetgenestranslationin