国家高技术研究发展计划(2006AA02Z323)
- 作品数：3 被引量：11H指数：2
- 相关作者：李伍举赵雅琳王立贵查磊应晓敏更多>>
- 相关机构：军事医学科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：生物学更多>>
- 基于转录终点序列特征预测大肠杆菌sRNA被引量：3
- 2011年
- 细菌sRNA是一类长度在40～500nt的调控RNA,在细菌与环境相互作用中发挥重要功能,因此,细菌sRNA识别研究具有重要意义。然而,与蛋白编码基因具有易于识别的特征不同,目前细菌sRNA识别仍是一件比较困难的事。此方法介绍了一个基于已知细菌sRNA转录终点的碱基频率矩阵来识别sRNA的预测策略,并在大肠杆菌K-12 MG1655中进行了sRNA的预测。结果表明,该模型在独立测试集中具有较高的特异性和阳性检出率,因此,这一方法将为实验发现细菌sRNA提供较好的生物信息学支持。
- 刘倩应晓敏吴佳瑤查磊李伍举
- 细菌sRNA基因及其靶标预测研究进展被引量：8
- 2009年
- 细菌sRNA是一类长度在40-500 nt之间的非编码RNA，主要以不完全碱基配对方式与靶标mRNA5′端相互作用进而发挥其生物学功能。鉴于预测方法可以为细菌sRNA及其靶标的实验发现提供指导，因此，细菌sRNA与靶标预测研究受到了广泛重视。文章首先将sRNA预测方法分为3类，分别是基于比较基因组学的预测方法、基于转录单元的预测方法和基于机器学习的预测方法；其次，将sRNA靶标预测方法分为2类，分别是序列比较方法与基于RNA二级结构的预测方法；最后对各类方法的原理、核心思想、优点和局限性进行了分析，并探讨了进一步的发展方向。
- 王立贵赵雅琳李伍举
- 关键词：SRNA靶标细菌
- 基于SVM方法构建细菌sRNA靶标预测模型
- 2008年
- 目的:为实验方法鉴定细菌sRNA靶标和研究sRNA功能提供生物信息学支持。方法:首先以实验证实的132个sRNA与靶标相互作用数据为训练集,其中包含46个阳性数据和86个阴性数据;其次,以实验证实的22个阳性数据和随机生成的1 700个阴性数据为测试集;最后以RNA二级结构谱等特征为变量,运用支持向量机(SVM)方法构建sRNA靶标预测数学模型。结果和结论:构建的模型对训练集的敏感性和特异性均为100%,对测试集的敏感性和特异性分别为72.73%和80.65%。所构建的数学模型为实验发现sRNA靶标提供了生物信息学支持。
- 赵雅琳李华侯妍妍查磊曹源王立贵应晓敏李伍举
- 关键词：SRNA靶标SVM
