吉林大学学报(工学版) ›› 2014, Vol. 44 ›› Issue (01): 191-195.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201401032
刘元宁1,2, 徐宝林1,2, 张浩1,2, 陈竟博1,2, 韩烨1,2, 禹剑龙1
LIU Yuan-ning1,2, XU Bao-lin1,2, ZHANG Hao1,2, CHEN Jing-bo1,2, HAN Ye1,2, YU Jian-long1
摘要:
siRNA与靶标mRNA的相互作用的热力学特征对于其干扰效率至关重要。RNAup是维也纳RNA软件包提供的预测靶标区域的可接触性(accessibility)的软件,将其预测的热力学特征加入到siRNA序列特征里,用支持向量机筛选高效的siRNA,该模型能够很好地预测出高效的siRNA,准确率达到88.12%,敏感度和特异性分别为88.35%和87.94%。
中图分类号:
[1] Fire A, Xu S, Montgomery M K, et al. Potent and specific genetic interference by double-stranded RNA in Caenorhabditis elegans[J]. Nature, 1998, 391:806-811.[2] 刘元宁, 常亚萍, 李誌, 等. 针对H1N1 病毒的多特征siRNA 设计[J]. 吉林大学学报:工学版, 2010, 40(3):776-779. Liu Yuan-ning, Chang Ya-ping, Li Zhi, et al. siRNA design for H1N1 based on multi-characters[J]. Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition), 2010, 40(3):776-779.[3] Ui-Tei K, Naito Y, Takahashi F, et al.Guidelines for the selection of highly effective SiRNA sequences for mammalian and chick RNA interference[J].Nucleic Acids Res, 2004, 39:936-948.[4] Elbashir S M, Lendeckel W, Tuschl T, et al. RNA interference is mediated by 21 and 22 nt RNAs[J]. Genes Dev, 2001, 15:188-200.[5] Elbashir S M, Martinez J, Patkaniowska A, et al. Functional anatomy of siRNAs for mediating efficient RNAi in Drosophila melanogaster embryo lysate[J]. EMBO J, 2001, 20:6877-6888.[6] Lu Z J, Mathews D H. Efficient siRNA selection using hybridization thermodynamics[J].Nucleic Acids Res, 2007, 36:640-647.[7] Huesken D, Lange J, Mickanin C, et al. Design of a genome-wide siRNA library using an artificial neural network Nat[J]. Biotechnol, 2005, 23:995-1001.[8] Chang C, Lin C. LIBSVM: a library for support vector machines[EB/OL].[2001-10-26]. http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/.[9] Chang C C, Hsu C W, Lin C J. The analysis of decomposition methods for support vector machines[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2000, 11:1003-1008.[10] Baldi P, Brunak S, Chauvin Y, et al. Assessing the accuracy of prediction algorithms for classification: an overview[J]. Bioinformatics, 2000, 16:412-424. |
[1] | 刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850. |
[2] | 王利民,刘洋,孙铭会,李美慧. 基于Markov blanket的无约束型K阶贝叶斯集成分类模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1851-1858. |
[3] | 金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866. |
[4] | 赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872. |
[5] | 刘恩泽,吴文福. 基于机器视觉的农作物表面多特征决策融合病变判断算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1873-1878. |
[6] | 隗海林, 包翠竹, 李洪雪, 李明达. 基于最小二乘支持向量机的怠速时间预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1360-1365. |
[7] | 欧阳丹彤, 范琪. 子句级别语境感知的开放信息抽取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1563-1570. |
[8] | 刘富, 兰旭腾, 侯涛, 康冰, 刘云, 林彩霞. 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1593-1599. |
[9] | 桂春, 黄旺星. 基于改进的标签传播算法的网络聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1600-1605. |
[10] | 刘元宁, 刘帅, 朱晓冬, 陈一浩, 郑少阁, 沈椿壮. 基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1606-1613. |
[11] | 车翔玖, 王利, 郭晓新. 基于多尺度特征融合的边界检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1621-1628. |
[12] | 赵宏伟, 刘宇琦, 董立岩, 王玉, 刘陪. 智能交通混合动态路径优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1214-1223. |
[13] | 黄辉, 冯西安, 魏燕, 许驰, 陈慧灵. 基于增强核极限学习机的专业选择智能系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1224-1230. |
[14] | 傅文博, 张杰, 陈永乐. 物联网环境下抵抗路由欺骗攻击的网络拓扑发现算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1231-1236. |
[15] | 曹洁, 苏哲, 李晓旭. 基于Corr-LDA模型的图像标注方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1237-1243. |
|