非編碼RNA不能編碼轉(zhuǎn)錄成蛋白質(zhì),但是在定位、復(fù)制、翻譯、降解、調(diào)節(jié)和生物大分子的穩(wěn)定性等方面卻起著不可缺少的作用,這些作用通常和非編碼RNA的結(jié)構(gòu)密切相關(guān),而目前實驗方法測量RNA結(jié)構(gòu)即困難,又昂貴,因此越來越多的研究者采用計算模擬的方法對RNA結(jié)構(gòu)展開研究,RNA二級結(jié)構(gòu)預(yù)測作為三級結(jié)構(gòu)研究的基礎(chǔ),對基因組研究、藥物設(shè)計等也有很大的作用。而今,隨著機器學(xué)習、深度學(xué)習在人工智能、計算機視覺、圖像處理、文本處理、語音識別等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,許多研究者也開始嘗試使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行RNA二級結(jié)構(gòu)預(yù)測研究。本文對已經(jīng)在圖像分割問題上取得了很好成績的U-net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了改進,引進了focal loss函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù),有效解決了RNA二級結(jié)構(gòu)預(yù)測研究中的正負樣本不均衡問題。文中使用的訓(xùn)練集來自RNAstand數(shù)據(jù)庫,包含1128條長度小于500nt的序列,測試集來自PDB數(shù)據(jù)庫,去相似性后包含84條長度小于500nt的序列。保持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)集不變,分別基于RNA序列的物理化學(xué)性質(zhì)特征,提出了PC-Unet模型,取得的平均PPV為0.654,STY為0.667,MCC為0.6... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

-3RNA二級結(jié)構(gòu)示例

割上取得了很好的成績[59]。而 RNA 二級結(jié)構(gòu)預(yù)測問題與圖像分割問題有異曲同工之妙，故此我們借鑒了 Olaf Ronneberger 等人的網(wǎng)絡(luò)模型，并進行了一些優(yōu)化，使之在 RNA 二級結(jié)構(gòu)預(yù)測上取得了很好的效果。改進后的 U-net 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)共計有 59 層，除去輸入層和輸出層，可以分成 9 個模塊，如圖 3.1-1 所示。

【參考文獻】：
博士論文
[1]核酸分子結(jié)構(gòu)預(yù)測研究[D]. 王劍.華中科技大學(xué) 2017



本文編號：3330354