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文檔簡介
1、非編碼RNA的研究是目前生物信息學(xué)領(lǐng)域最重要的課題之一。步入21世紀(jì)以來,關(guān)于非編碼RNA的研究連續(xù)獲得Science評選的年度十大科學(xué)突破,并在2006年獲得了諾貝爾生物或醫(yī)學(xué)獎。越來越多的生物信息學(xué)研究人員致力于從已有的測序數(shù)據(jù)中挖掘非編碼RNA,并分析其功能。但目前的挖掘方法還存在挖掘效率低、假陽性高、無法發(fā)現(xiàn)新家族等缺憾。因此,本文從分析RNA的結(jié)構(gòu)出發(fā),結(jié)合并改進(jìn)分類學(xué)習(xí)方法,對非編碼RNA挖掘中的若干關(guān)鍵問題進(jìn)行深入的研究。
2、
本文的主要內(nèi)容包括:
(1)提出處理生物信息學(xué)中普遍存在的訓(xùn)練樣本不平衡的分類方法。
生物信息學(xué)中存在大量的正反例不平衡的學(xué)習(xí)問題,這是由于現(xiàn)實分布的特點,另一方面也由于獲得正例花費的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于反例。本文提出一種處理正反例不平衡的分類方法,以解決生物信息學(xué)中的snoRNA識別、microRNA前體判別、SNP位點的真?zhèn)巫R別等問題。本文方法利用集成學(xué)習(xí)的思想,將反例集均勻分割并依次與正例集組合,得到一組類
3、別平衡的訓(xùn)練集;然后對每個訓(xùn)練集采用不同原理的分類器進(jìn)行訓(xùn)練;最后投票表決待測樣本。為了避免弱分類器影響投票效果,本文結(jié)合AdaBoost思想,將每個分類器訓(xùn)練中產(chǎn)生的錯誤樣本加入到下兩個分類器的訓(xùn)練集中,這種做法既避免了AdaBoost的反復(fù)訓(xùn)練,又有效地利用了投票機(jī)制遏制了弱分類器的影響。五組UCI測試數(shù)據(jù)和三組生物信息學(xué)實驗證明了本方法在處理類別不平衡的分類問題時的優(yōu)越性。此外,本文還開發(fā)了基于該方法的軟件libID,以方便廣大同
4、行使用。
(2)提出RNA二級結(jié)構(gòu)的“質(zhì)心”表示方法和基于它的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測算法。
目前RNA的各種二級結(jié)構(gòu)表示方法,均不能快速地衡量兩個RNA分子二級結(jié)構(gòu)的相似程度。針對該問題本文提出“質(zhì)心”的概念來描述 RNA分子中各個莖區(qū)的位置,并且衍生出“質(zhì)心距”、“D函數(shù)”等概念來進(jìn)一步刻畫莖區(qū)之間、二級結(jié)構(gòu)之間的相似程度?;谶@種快速衡量二級結(jié)構(gòu)相似程度的方法,本文分別對比較序列分析法和最小自由能方法做出改進(jìn)。對于比較序列
5、分析法,提出一套獨立于多序列比對的預(yù)測算法;對于最小自由能法,結(jié)合RNA的類別信息,進(jìn)一步提高預(yù)測效果。
(3)對目前挖掘microRNA的兩種思路進(jìn)行了研究,并深入的分析和討論了其中的部分關(guān)鍵問題。
同源比對和從頭預(yù)測是目前挖掘microRNA的兩種思路。同源比對方法是目前的主要方法,本文提出一種基于關(guān)鍵字樹的比對搜索算法,提高了搜索的精度同時又降低了期望時間開銷。將本文的方法分別應(yīng)用于大豆和家蠶上均取得了較好的效
6、果。從頭預(yù)測方法基于機(jī)器學(xué)習(xí)思想,是未來的發(fā)展方向,它有利于發(fā)現(xiàn)新家族,不過成熟體定位問題一直是該方法的瓶頸。本文從兩個角度對該問題進(jìn)行了深入的探討,取得了較準(zhǔn)確的結(jié)果。盡管沒有完全解決該瓶頸,但為該問題的深入研究奠定了基礎(chǔ)。
(4)結(jié)合本文提出的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測算法和樣本類別不平衡的分類算法,挖掘snoRNA。
目前的snoRNA挖掘方法大都是基于靶標(biāo)信息的。隨著“孤兒”snoRNA等新的功能性snoRNA的發(fā)現(xiàn),獨立
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