发明名称 |
一种miRNA预测方法 |
摘要 |
本发明公开了一种miRNA预测方法,其特征是:a)基于主成分分析方法,建立一种新的核酸序列结构表征方法-碱基二维性质得分;b)用碱基二维性质得分表征人类基因miRNA和非miRNA的结构;c)用自交叉协方差方法对每个miRNA和非miRNA的表征变量做归一化处理;d)用逐步方法挑选与miRNA结构特征密切相关的参数,以线性判别分析方法建立miRNA预测模型;e)分别以自取代检验,留1/5法交互检验以及外部检验验证方法的预测能力。该发明方法可用于miRNA预测,发现新的未知miRNA基因。 |
申请公布号 |
CN101845485A |
申请公布日期 |
2010.09.29 |
申请号 |
CN200910191821.7 |
申请日期 |
2009.12.08 |
申请人 |
重庆大学 |
发明人 |
梁桂兆;赵巍;马秀岩;杨力 |
分类号 |
C12Q1/68(2006.01)I;G06F19/00(2006.01)I |
主分类号 |
C12Q1/68(2006.01)I |
代理机构 |
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代理人 |
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主权项 |
一种miRNA预测方法,其特征在于包括如下步骤:a)具体包括a1)精选5种碱基的514种二维性质参数;a2)对514种性质参数做主成分分析,得到4个主成分;a3)计算各主成分得分,建立碱基二维性质得分;b)用碱基二维性质得分涉及的4个主成分得分对miRNA和非miRNA的结构进行表征,其中的每个碱基用4个碱基二维性质得分表征;c)用自交叉协方差处理得到的每个miRNA和非miRNA的表征变量,设置步长l为6,使每个miRNA和非miRNA的表征变量数目一致,并将得到的变量作为miRNA预测模型的自变量,以1和2两个指示变量分别表示miRNA样本和非miRNA样本,并以此指示变量作为miRNA预测模型的因变量;d)用逐步方法挑选与miRNA结构特征密切相关的参数,用线性判别分析方法建立miRNA预测模型;e)用自取代检验,留1/5法交互检验,外部检验验证模型的预测能力,将每个miRNA样本和非miRNA样本的自变量带入模型并计算,若得1,则该样本被识别为miRNA,若得2,则该样本被识别为非miRNA。 |
地址 |
400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号 |