[发明专利]基于多特征信息融合的长链非编码RNA亚细胞定位方法在审
| 申请号： | 201910229621.X | 申请日： | 2019-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN110046714A | 公开（公告）日： | 2019-07-23 |
| 发明（设计）人： | 杜朴风;杨晓飞 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N20/10 | 分类号： | G06N20/10;G16B15/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 琪琛 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多特征信息融合的长链非编码RNA的亚细胞定位方法，介绍了一种新颖的方法来对长链非编码RNA亚细胞位置进行预测。该方法通过将k‑mer组分与三元组结构‑序列融合起来将长链非编码RNA序列表示为向量，更加全面的利用了长链非编码RNA的序列与结构信息。为获取最优的特征子集，基于方差分析进行了特征选择。在留一法交叉验证实验中，本发明方法的准确率达到了92.38％，优于同类别算法。 | ||
| 搜索关键词： | 非编码RNA 长链 多特征信息 亚细胞定位 三元组结构 方差分析 交叉验证 结构信息 特征选择 特征子集 序列表示 序列融合 融合 亚细胞 准确率 算法 向量 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于多特征信息融合的长链非编码RNA的亚细胞定位方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)构建基准数据集；通过对RNALocate数据库中的数据进行筛选，获取到643条位于不同亚细胞位置的长链非编码RNA序列；(2)构建特征向量；通过将长链非编码RNA的k‑mer组分与三元组结构‑序列融合起来形成特征向量，更加全面的利用了长链非编码RNA的序列与结构信息；由于8‑mer组分有独特的进化机制，因此，参数k取值为8，至此，可将一条长链非编码RNA序列表示为(48+32)维的特征向量；(3)特征选择；采用了方差分析的方法，选取最优的特征子集；(4)应用机器学习算法；选择支持向量机来进行预测；(5)评估分类器性能；采用4个指标以及ROC曲线与AUC值来评价分类器性能。
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