基于支持向量机的siRNA降解效率预测(英文)

作者：吴建盛; 胡敏菁; 周童; 翁建洪; 江澎; 孙啸

来源：Journal of Southeast University (english Edition), 2006, (04): 501-504.

• siRNA
• 支持向量机
• 碱基对关联性
• ROC曲线 short interfering ribonucleic acid (siRNA)
• support vector machine
• base-base correlation
• receive operating characteristic (ROC) curve

为了辅助siRNA的设计,从已发表文献中共收集到573个siRNA的实验数据,使用基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法,提取了siRNA序列的碱基对关联性(BBC)特征,然后使用十倍交叉验证方法,对siRNA沉默目标基因的效率进行了预测.结果表明,基于支持向量机,选用多项式核作为核函数的算法具有最高的AUC值(0.73,ROC曲线图)和最高的r值(0.43,Pearson相关系数分析),优于以前基于打分的算法.结果说明,在以后的siRNA的设计中应该更多关注碱基之间的关联信息.

• 单位
  生物电子学国家重点实验室; 东南大学