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基于堆棧融合模型的非編碼RNA識別方法研究

發(fā)布時間:2025-02-07 18:52
  隨著新一代高通量測序技術的不斷完善和大規(guī)模比較測序的進行,產(chǎn)生了大量可用的轉錄組數(shù)據(jù),區(qū)分編碼與非編碼核糖核酸(Ribonucleic Acid,RNA)成為轉錄數(shù)據(jù)分析中的核心任務。非編碼RNA識別領域有兩種趨勢,其一是滿足大量非模式生物RNA的識別需求,這就需要物種中性的識別工具;其二是設計特定的識別工具滿足特定物種的識別需求。針對這些問題,本文設計了一種非編碼RNA識別框架。本文設計的非編碼RNA識別框架由兩個模塊組成,特征提取模塊從脫氧核糖核酸(Deoxyribonucleic acid,DNA)、RNA、肽三個層次上對轉錄本序列進行特征提取,DNA和RNA層次上總結了之前研究中的17個有效特征,肽層次上創(chuàng)造性地選取了蛋白質(zhì)的理化特征和二級結構特征共8種。分類器模塊設計了基于堆棧集成策略的兩層分類器,將機器學習模型隨機森林、極限梯度提升模型、輕量梯度提升機組合并應用于非編碼RNA識別領域。本文使用Python語言實現(xiàn)了非編碼RNA識別框架,根據(jù)兩種不同的需求實現(xiàn)了跨物種非編碼RNA識別模型和植物非編碼RNA識別模型。其中跨物種非編碼RNA識別模型是一種物種中性的工具,在由人類、小...

【文章頁數(shù)】:81 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1非編碼RNA序列的綜合視圖

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圖3-2閱讀框示例

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圖3-3開放閱讀框示例

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本文編號:4031144

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