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Comprehensive modeling of microRNA targets predicts functional non-conserved and non-canonical sites

机译:microRNA靶标的全面建模可预测功能性非保守和非规范位点

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摘要

mirSVR is a new machine learning method for ranking microRNA target sites by a down-regulation score. The algorithm trains a regression model on sequence and contextual features extracted from miRanda-predicted target sites. In a large-scale evaluation, miRanda-mirSVR is competitive with other target prediction methods in identifying target genes and predicting the extent of their downregulation at the mRNA or protein levels. Importantly, the method identifies a significant number of experimentally determined non-canonical and non-conserved sites.
机译:mirSVR是一种新的机器学习方法,可通过下调得分对microRNA目标位点进行排名。该算法针对从miRanda预测的目标位点提取的序列和上下文特征训练回归模型。在大规模评估中,miRanda-mirSVR与其他目标预测方法在鉴定目标基因和预测其在mRNA或蛋白质水平下调的程度方面具有竞争力。重要的是,该方法可识别大量实验确定的非规范和非保守位点。

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