[发明专利]基于有监督自组织映射神经网络的microRNA预测方法

说明书

本发明公开了一种基于有监督自组织映射神经网络的microRNA预测方法，包括以下步骤：抽取基于microRNA序列的特征，并使用RNAfold程序获取待测microRNA序列的二级结构碱基配对信息，结合基于一级序列的特征和基于二级结构的特征转换为向量化表示，得到最终用于计算预测手段的特征向量；接收输入层的特征数据，隐含层自组织映射学习输入数据的空间分布规律，并进行数据间的映射处理，在此过程中形成新的特征表示；步骤3：输出监督层使用生成的新的特征表示计算输出类别和相关误差，并反向传输误差更新网络权重；使用交叉验证方法，设定阈值，获取分类结果。本发明解决了传统生物学预测手段和已有机器学习预测方法中成本高、耗时长等缺陷。

技术领域

本发明涉及生物信息学预测microRNA领域，具体地说，是一种基于有监督自组织映射神经网络的microRNA预测方法。

背景技术

不同于可翻译成蛋白质的编码RNA(coding RNA)，将长度约为20个碱基且不可翻译蛋白质的RNA小分子统称为非编码RNA(noncoding RNA,ncRNA)，其具有新的、未为人深知的基因表达调控功能。非编码RNA有多种类型，包括核糖体RNA(ribosomal RNA, rRNA)，转运RNA(transfer RNA,tRNA)和微小RNA(microRNA,miRNA)，在广泛的生物过程中发挥重要作用，并对许多疾病如癌症有重大影响。目前已知的且研究较为深入的非编码小RNA主要有三类，分别是siRNA、miRNA和piRNA，这些非编码小RNA既能在生命物种转录阶段调控，也能实现转录后调控，在生物的生长发育中有着极为重要的作用。

microRNA(miRNA)是一种单链且小的非编码RNA分子(约17～25nt)，广泛存在于真核生物中，microRNA分子从初始状态转换为成熟的microRNA分子需要经过多步加工。研究表明，microRNA通过与mRNA结合调节生物体转录水平的编码基因。已在许多癌症和其它疾病状态中观察到microRNA的异常表达，这表明microRNA的异常表达与这些疾病有较深的联系。研究报道病毒型microRNA与人类疾病相关联，特别是癌症，举例来说，EB病毒、肝炎B病毒和C病毒、人类乳头状瘤病毒分别与胃癌、鼻咽癌、肝癌和宫颈癌高度关联。因此，基于具有相似环状结构的发夹序列区分真正的miRNA与假miRNA是极其重要的， microRNA的深入研究对以microRNA为基础的疾病治疗也是极为重要的。