【24h】

Prediction of miRNA based on flexible neural tree

机译:基于柔性神经树的miRNA预测

获取原文

摘要

MicroRNA(miRNA) is a class of 20–24 nucleotides conserved non-coding small RNA. How to predict miRNA accurately is one of the difficulties in bioinformatics. A new predicting method has been proposed in this paper, i.e., particle swarm optimized flexible neural tree. We use 331 samples, each of which is comprised of 36 features to train the flexible neural tree model. When we get the optimized model it was used to test trainsets and get prediction accuracy up to 91.8%. So, the flexible neural tree methods are proved to be effectual. This indicates that our model can be used as a new direction to predict miRNA.
机译:MicroRNA(miRNA)是20-24核苷酸的一类保守的非编码小RNA。 如何准确预测miRNA是生物信息学的困难之一。 本文提出了一种新的预测方法,即,粒子群优化的柔性神经树。 我们使用331个样本,每个样本由36个功能组成,以培训柔性神经树模型。 当我们获得优化的模型时,它用于测试列车并获得预测精度高达91.8%。 因此,证明了灵活的神经树方法是有效的。 这表明我们的模型可以用作预测miRNA的新方向。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号