成熟microrna识别及其功能预测方法研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：工学博士学位论文成熟microRNA识别及其功能预测方法研究博士研究生：王颖指导教师：李金教授学科、专业：模式识别与智能系统哈尔滨工程大学2016年11月万方数据万方数据分类号：密级：UDC：编号：工学博士学位论文成熟microRNA识别及其功能预测方法研究博士研究生：王颖指导教师：李金教授学位级别：工学博士学科、专业：模式识别与智能系统所在单位：自动化学院论文提交日期：2016年9月论文答辩日期：2016年11月学位授予单位：哈尔滨工程大学万方数据万方数据ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegree

2、ofD.EngResearchonmaturemicroRNAidentificationandfunctionpredictionmethodCandidate:WangYingSupervisor:Prof.LiJinAcademicDegreeAppliedfor:DoctorofEengineeringSpecialty:PatterRecognationandIntelligentSystemDateofSubmission:September.2016DateofOralExamination:November.2016University:HarbinEngine

3、eringUniversity万方数据万方数据哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：日期：年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保

4、留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文（□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后）由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者（签字）：导师（签字）：日期：年月日年月日万方数据万方数据成熟microRNA识别及其功能预测方法研究摘要MicroRNA(miRNA)最初被认为是垃圾序列，自19

5、93年被发现并于七年后证实其调控功能以来，miRNA得到了广泛重视和大量研究。MiRNA是一类长度约为20-24nt的高度保守的内源性小分子RNA，在转录后水平上调控基因表达。研究表明，miRNA调控了超过三分之一的蛋白质，参与了60%的转录过程，参与一系列的生命过程包括：细胞增殖发育、组织分化、细胞循环和细胞凋亡等。更重要的是，miRNA与多种生命活动密切相关，包括一些疾病，甚至癌症。因此，miRNA及其功能的识别能够揭示一系列生命过程的分子机制，有助于疾病的诊断和治疗。为此，本文针对miRNA识别及其功能预测进行研究，在以下几个方面进行研究：（1）基于结构和概率模型的SVM

6、成熟miRNA识别研究。成熟miRNA的识别区别于pre-miRNA识别问题，要求从每一个pre-miRNA序列中所有相似短序列中识别出真成熟miRNA，正因如此，成熟miRNA识别率不高。针对上述问题，提出了基于结构和概率模型SVM的成熟miRNA识别方法——MatPred。该方法基于概率模型的SVM算法，对每一个候选序列进行打分，候选者按照为真成熟miRNA的概率进行排序；特征集建立在对成熟miRNA生物特征的充分分析基础上，提出基于miRNA二级结构提取的特征集，更大程度地捕捉了成熟miRNA的典型特征；考察了三种特征选择方法，根据识别结果择优选取；最后，以5’端成熟mi

7、RNA为研究对象，以识别精度和平均偏离距离为评估标准，经两个测试集测试，MatPred比基于序列的成熟miRNA识别精度高，与其他三种成熟miRNA识别方法相比，MatPred方法在各方面性能最佳；（2）基于概率可调参数AdaBoost-SVM算法成熟miRNA识别研究。类不平衡是机器学习方法的一个典型问题，也是成熟miRNA识别研究中存在的一个课题。提出了基于AdaBoost-SVM成熟miRNA识别集成方法——MatFind，该方法针对数据不平衡问题，采用K-means算法选取质心近距离