本文關(guān)鍵詞：基于全方位優(yōu)化算法的馬田分類和排序評(píng)價(jià)方法研究及應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中國(guó)人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院》 2008年

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的細(xì)菌sRNA靶標(biāo)預(yù)測(cè)研究

趙雅琳  

【摘要】： 細(xì)菌基因組中存在著許多長(zhǎng)度在40-500bp之間,不編碼蛋白質(zhì)的小RNA分子。例如,在大腸桿菌(E. coli)中經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)的小的非編碼RNA數(shù)目已達(dá)到70多條。這些sRNA大部分結(jié)合于mRNA靶標(biāo)的起始翻譯區(qū)(TIR),并以堿基互補(bǔ)配對(duì)方式調(diào)控其靶基因的轉(zhuǎn)錄后表達(dá),此過(guò)程通常需要伴侶蛋白Hfq的參與。當(dāng)結(jié)合位點(diǎn)位于mRNA序列翻譯起始密碼子上游90-120nt之間時(shí),sRNA的結(jié)合對(duì)mRNA的表達(dá)起促進(jìn)作用,稱其為正調(diào)控;當(dāng)結(jié)合位點(diǎn)位于mRNA序列的SD序列附近時(shí),sRNA的結(jié)合會(huì)阻礙核糖體與mRNA序列的結(jié)合,對(duì)mRNA的表達(dá)起阻遏作用,或者使sRNA與mRNA同時(shí)降解,此時(shí)稱其為負(fù)調(diào)控。因此,準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)sRNA靶標(biāo)對(duì)研究sRNA的功能起著關(guān)鍵的作用。由于目前已知正調(diào)控的樣本數(shù)據(jù)很少,在這里我們只考慮負(fù)調(diào)控的情況。我們分別采用Na?ve Bayes方法和支持向量機(jī)方法構(gòu)建了sRNA靶標(biāo)預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型sRNATargetNB和sRNATargetSVM。 為了構(gòu)建sRNA靶標(biāo)的預(yù)測(cè)模型,首先我們收集了46對(duì)陽(yáng)性樣本與86對(duì)陰性樣本組成訓(xùn)練集(見(jiàn)附表1)。然后,考慮到負(fù)調(diào)控時(shí)結(jié)合位點(diǎn)的情況,我們選擇mRNA序列起始翻譯區(qū)上游-80nt到下游50nt的序列片段作為候選區(qū)間。最后,我們利用二級(jí)結(jié)構(gòu)譜來(lái)尋找預(yù)測(cè)sRNA靶標(biāo)的最優(yōu)的區(qū)間組合。 為了評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型,我們還構(gòu)建了一個(gè)獨(dú)立的包含了22個(gè)陽(yáng)性樣本的陽(yáng)性測(cè)試集TESTP和十個(gè)隨機(jī)產(chǎn)生的陰性測(cè)試集TESTN1-10。產(chǎn)生陰性測(cè)試集的方法如下:對(duì)于訓(xùn)練集中涉及到的每一條sRNA,從大腸桿菌全基因組注釋的4131條mRNA序列中隨機(jī)抽取10條,共組成10對(duì)陰性測(cè)試樣本,此過(guò)程重復(fù)10次,構(gòu)成十個(gè)陰性測(cè)試集(在選取過(guò)程中,排除了訓(xùn)練集中的132條mRNA序列)。因?yàn)橛?xùn)練集中共包含17條sRNA,所以在陰性測(cè)試集TESTN1-10中共含有樣本1700個(gè)。 其次,提取用于構(gòu)建模型的特征變量。對(duì)于每一個(gè)mRNA序列片段,我們圍繞翻譯起始區(qū)-30～30提取所有可能的子片段,共1000個(gè)。對(duì)于每一個(gè)這樣的子片段,我們用“LLLLLL”將其與sRNA序列相連,形成sRNA-LLLLLL-mRNA和mRNA-LLLLLL-sRNA兩種情況,再利用RNAfold程序分別預(yù)測(cè)其最低自由能結(jié)構(gòu)，并以能量較低的結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)提取如下的10個(gè)特征變量：相連序列中內(nèi)部環(huán)、凸環(huán)、發(fā)夾環(huán)、螺旋區(qū)及多分支環(huán)中的堿基數(shù)占相連序列總堿基數(shù)的比例（特征變量1-5），相連序列中單堿基的自由能ΔG_m / L_m（特征變量6），兩條序列相結(jié)合前后的能量差值ΔG_m－ΔG_s－ΔG_T（特征變量7），sRNA與mRNA序列子片段之間形成的核心配對(duì)的堿基數(shù)（Seed match）（特征變量8），sRNA二級(jí)結(jié)構(gòu)中的單鏈區(qū)AU堿基所占的比例和mRNA序列子片段中的單鏈區(qū)AU堿基所占的比例（特征變量9-10）。由于每一條mRNA序列片段都產(chǎn)生1000條子序列，而每一對(duì)sRNA-子序列都會(huì)有10個(gè)特征變量，這樣對(duì)于每一個(gè)sRNA-mRNA序列片段，均可用10000個(gè)參數(shù)來(lái)描述。對(duì)于之前構(gòu)建的包含132個(gè)樣本的訓(xùn)練集來(lái)說(shuō)，我們得到了一個(gè)大小為10000×132的數(shù)值矩陣。我們稱這個(gè)矩陣為sRNA-mRNA相互作用的二級(jí)結(jié)構(gòu)譜。鑒于我們的目標(biāo)是預(yù)測(cè)sRNA與mRNA序列之間的相互作用，因此可采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)構(gòu)建模型。 Naive Bayes方法，我們以留一交叉有效性分類精度（leave-one-out crossvalidation, LOOCV）為目標(biāo)函數(shù)，以逐步優(yōu)化算法進(jìn)行特征變量的篩選，來(lái)構(gòu)建sRNA靶標(biāo)預(yù)測(cè)模型sRNATargetNB。Tclass分類系統(tǒng)自動(dòng)搜尋特征變量數(shù)目從1到20的最優(yōu)特征變量組合。對(duì)于每個(gè)數(shù)目的特征變量集，會(huì)產(chǎn)生10組由不同特征變量組成的集合。通過(guò)穩(wěn)定性分析，我們得到了一組包含6個(gè)特征變量的最優(yōu)集合，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建1000個(gè)分類器并組成預(yù)測(cè)模型sRNATargetNB。對(duì)于訓(xùn)練集，這個(gè)預(yù)測(cè)模型的分類精度、敏感性和特異性分別為91.67%，76.09%和100%；對(duì)于測(cè)試集，其分類精度、敏感性和特異性分別達(dá)到93.03%，40.90%和93.71%。 SVM方法，我們利用LibSVM（V2.83）包來(lái)構(gòu)建sRNA靶標(biāo)預(yù)測(cè)模型sRNAtargetSVM。為了與模型sRNATargetNB相比較，我們同樣采用了LOOCV分類精度作為目標(biāo)函數(shù)。首先，我們構(gòu)建了三個(gè)特征變量集SET1，SET2，和SET3來(lái)分別構(gòu)建分類模型。SET1包含了10000個(gè)參數(shù)，SET2則以P值小于0.001為標(biāo)準(zhǔn)，共含有3090個(gè)參數(shù)，而SET3中的參數(shù)共有1785個(gè)，，都是P值小于0.00001的參數(shù)。對(duì)于這三個(gè)特征向量集，我們分別利用LibSVM中的網(wǎng)格搜索策略搜索近優(yōu)的懲罰參數(shù)C和RBF核參數(shù)γ，并以此構(gòu)建分類模型sRNATargetSVM1、sRNATargetSVM2和sRNATargetSVM3。模型sRNATargetSVM1的分類效果最佳。與分類模型sRNATargetNB（91.67%）相比，sRNATargetSVM1取得了更好的結(jié)果，對(duì)于訓(xùn)練集，分類精度、敏感性和特異性均為100%；對(duì)于測(cè)試集，分類精度、敏感性和特異性分別為80.55%, 72.73%和80.65%。 盡管sRNATargetSVM1具更高的敏感性,但是我們?nèi)匀贿x擇模型sRNATargetNB(閾值=1000)來(lái)進(jìn)行sRNA靶標(biāo)預(yù)測(cè)。原因如下:首先,對(duì)于每一對(duì)sRNA-mRNA的判別,模型sRNATargetNB只需要提取6個(gè)特征變量,而模型sRNATargetSVM1則需要提取10000個(gè)特征變量,花費(fèi)更多的時(shí)間。其次,模型sRNATargetNB(閾值=1000)具有更高的特異性,相比之下會(huì)產(chǎn)生較少的假陽(yáng)性,得到較少的靶標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果,更易于進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。我們采用sRNATargetNB對(duì)E. coli中的55條sRNA進(jìn)行了靶標(biāo)預(yù)測(cè),當(dāng)閾值為1000時(shí),預(yù)測(cè)得到的sRNA靶標(biāo)數(shù)目從3到1055不等。 總的說(shuō)來(lái),我們構(gòu)建的這個(gè)sRNA靶標(biāo)預(yù)測(cè)模型,不僅適用于大腸桿菌的sRNA靶標(biāo)預(yù)測(cè),而且也適用于其它細(xì)菌中sRNA的靶標(biāo)預(yù)測(cè)工作。例如,在陽(yáng)性測(cè)試集中包含的16對(duì)來(lái)自沙門氏菌的sRNA-mRNA樣本,其中有9對(duì)被正確預(yù)測(cè)。由此可說(shuō),我們構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型為實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)sRNA靶標(biāo)提供了生物信息學(xué)支持。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：Q93
【目錄】：

英文縮略語(yǔ)詞表4-5

中文摘要5-8

英文摘要8-11

前言11-14

第一部分 數(shù)據(jù)來(lái)源及特征提取14-17

1、數(shù)據(jù)來(lái)源14

2、特征提取14-17

第二部分 分類器的構(gòu)建17-24

1.Na(?)ve Bayes 方法構(gòu)建分類器17-20

2、特征分析20-21

標(biāo)準(zhǔn)t-檢驗(yàn)分析20-21

3.SVM方法構(gòu)建分類器21-22

4、對(duì)測(cè)試集判別結(jié)果的比較22-23

5、與其它分類模型的比較23-24

與分類模型TargetRNA相比較23-24

第三部分 基因組預(yù)測(cè)24-26

第四部分 討論26-29

第五部分 總結(jié)29-30

參考文獻(xiàn)30-34

附錄34-45

論文發(fā)表情況45-46

個(gè)人簡(jiǎn)歷46-47

致謝47

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【共引文獻(xiàn)】

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8 余訓(xùn)民;胡鈺倩;;氯代芳烴類化合物對(duì)生物活(毒)性的構(gòu)效研究[A];中國(guó)化學(xué)會(huì)第四屆有機(jī)化學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

9 何為;肖雋;畢開順;;吳茱萸質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的研究[A];第四屆中國(guó)新醫(yī)藥博士論壇論文集[C];1999年

10 九七三課題組;;以血瘀證為切入點(diǎn)進(jìn)行中醫(yī)證候規(guī)范及其生物學(xué)基礎(chǔ)的研究[A];中國(guó)當(dāng)代新醫(yī)藥論叢[C];2004年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

1 蒲國(guó)永 周建君 本報(bào)記者 晏燕;[N];科技日?qǐng)?bào);2004年

2 本報(bào)記者 吳瓊;[N];上海證券報(bào);2008年

3 鐵木;[N];證券時(shí)報(bào);2006年

4 本報(bào)記者　 安領(lǐng)弟 實(shí)習(xí)生 宋秋佳;[N];中華建筑報(bào);2006年

5 本報(bào)記者 董毅然;[N];北京科技報(bào);2005年

6 本報(bào)通訊員;[N];中國(guó)審計(jì)報(bào);2007年

7 劉凌林;[N];中國(guó)企業(yè)報(bào);2003年

8 梁雄軍;[N];中國(guó)經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào);2011年

9 本報(bào)記者 吳佩;[N];農(nóng)民日?qǐng)?bào);2011年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 靳濤;火電機(jī)組反向建模方法的研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

2 陸霄虹;中國(guó)當(dāng)代繪畫藝術(shù)作品特征價(jià)格研究[D];南京航空航天大學(xué);2009年

3 魯萬(wàn)波;基于特征變量的中國(guó)股票市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)數(shù)量研究：日內(nèi)模式、持續(xù)時(shí)間與價(jià)格發(fā)現(xiàn)[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2009年

4 �？±�;基于全方位優(yōu)化算法的馬田分類和排序評(píng)價(jià)方法研究及應(yīng)用[D];南京理工大學(xué);2012年

5 叢劍波;基于CAPM兩因素模型的個(gè)股波動(dòng)率分解的實(shí)證分析[D];吉林大學(xué);2009年

6 吳瑞梅;名優(yōu)綠茶品質(zhì)感官評(píng)價(jià)的儀器化表征研究[D];江蘇大學(xué);2012年

7 陳湘來(lái);關(guān)于馬田系統(tǒng)若干問(wèn)題的研究[D];南京理工大學(xué);2008年

8 楊虎;多區(qū)域時(shí)域偽譜算法在電磁分析中的理論和應(yīng)用研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

9 劉弢;信用評(píng)分理論與應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2010年

10 孫亞南;中國(guó)個(gè)人信用管理體系建設(shè)研究[D];中國(guó)人民大學(xué);2008年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 顧光同;基于LARS-Lasso方法及GLM的特征價(jià)格模型構(gòu)建研究[D];云南財(cái)經(jīng)大學(xué);2011年

2 宋羽;基于特征變量與多層SOM的可視化在線監(jiān)控研究[D];華東理工大學(xué);2014年

3 夏華平;贛州市住宅市場(chǎng)的特征價(jià)格研究[D];江西理工大學(xué);2011年

4 陳靜靜;城市商品住宅特征價(jià)格問(wèn)題研究[D];東北財(cái)經(jīng)大學(xué);2007年

5 王建星;反向建模在復(fù)雜熱力系統(tǒng)建模中的應(yīng)用研究[D];華北電力大學(xué);2012年

6 唐三陽(yáng);基于特征價(jià)格模型的商品住宅價(jià)格研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2006年

7 趙芳華;產(chǎn)品系統(tǒng)中外延產(chǎn)品設(shè)計(jì)開發(fā)方法探究[D];河北工業(yè)大學(xué);2006年

8 劉亮;統(tǒng)計(jì)方法與BP網(wǎng)絡(luò)在編制液晶電視特征價(jià)格指數(shù)中的應(yīng)用[D];云南財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

9 王舒伊;城市二手住房?jī)r(jià)格指數(shù)模型及應(yīng)用研究[D];四川大學(xué);2007年

10 何福田;CFO、公司治理與公司業(yè)績(jī)[D];湖南大學(xué);2008年

  本文關(guān)鍵詞：基于全方位優(yōu)化算法的馬田分類和排序評(píng)價(jià)方法研究及應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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