本文關(guān)鍵詞：基于RNA二級結(jié)構(gòu)的調(diào)控玉米干旱應(yīng)激響應(yīng)lncRNA特征識別算法研究　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： lncRNA 二級結(jié)構(gòu) 干旱應(yīng)激 特征識別

【摘要】：長非編碼RNA為長度通常大于200個核苷酸且不存在長開放閱讀框架的RNA大分子,其自身并不能編碼蛋白,卻在動植物體生長、發(fā)育等過程起到重要作用。近年來,長非編碼RNA發(fā)現(xiàn)、分類、特征識別以及功能研究,日益成為RNA領(lǐng)域研究的熱點問題。由于lncRNA結(jié)構(gòu)決定其功能,因此從結(jié)構(gòu)入手探究其特征并進(jìn)行相應(yīng)分類研究,能夠發(fā)現(xiàn)并識別具有相似功能的lncRNA,促進(jìn)其功能分類研究,對有效識別未知lncRNA功能也有重要意義。目前在人類疾病領(lǐng)域中l(wèi)ncRNA的研究已經(jīng)取得很大進(jìn)展,相比之下植物領(lǐng)域的研究相對較少,而基于相同功能的lncRNA特征識別更鮮有研究。眾所周知,玉米是全世界最主要的谷類作物之一,為人及動物的食物,也是工業(yè)用途的關(guān)鍵性資源,而干旱作為主要非生物應(yīng)激條件之一嚴(yán)重影響玉米產(chǎn)量。研究表明,玉米lncRNA在玉米干旱應(yīng)激響應(yīng)中起著關(guān)鍵作用。本文通過生物計算方法識別干旱應(yīng)激響應(yīng)下玉米lncRNA的序列及結(jié)構(gòu)特征,分析具有此功能的玉米lncRNA序列結(jié)構(gòu)共性特征,最終構(gòu)建玉米干旱應(yīng)激響應(yīng)lncRNA特征集,從而為識別未被發(fā)現(xiàn)的調(diào)控玉米干旱應(yīng)激響應(yīng)的lncRNA奠定基礎(chǔ)。本文首先收集具有干旱應(yīng)激響應(yīng)功能的玉米lncRNA和具有其他特定功能的玉米lncRNA用于算法驗證。其次對具有干旱應(yīng)激響應(yīng)功能的lncRNA進(jìn)行一級序列特征的提取及分析,然后通過一種新型的結(jié)合了熱力學(xué)與動力學(xué)理論的RNA折疊仿真軟件進(jìn)行l(wèi)ncRNA的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測;對預(yù)測的二級結(jié)構(gòu)通過結(jié)構(gòu)比對算法進(jìn)行特征分析,包括堿基對的特征以及對內(nèi)環(huán)、發(fā)夾環(huán)以及多分支環(huán)等二級特征的提取及分析;同時,考慮到單一的特征可能對功能的影響存在偶然性,通過支持向量機SVM建模對特征的各種組合方式分析,使用留一交叉驗證進(jìn)行準(zhǔn)確率計算,排名后從而評估出最優(yōu)的特征集。最后驗證具有玉米干旱應(yīng)激響應(yīng)功能的lncRNA特征識別算法的有效性。本文通過對已知功能的玉米lncRNA進(jìn)行特征識別,并使用支持向量機SVM建模及評估等方法評估分析結(jié)果,最終得到可以作為玉米干旱應(yīng)激響應(yīng)lncRNA功能特征集,為研究植物lncRNA功能特征提供了新的思路,為研究玉米干旱應(yīng)激響應(yīng)的調(diào)控機制提供有效的途徑,同時對玉米作物的增產(chǎn)增收及抗旱機制提供理論基礎(chǔ)。
[Abstract]:Long non coding RNA is RNA macromolecule whose length is usually larger than 200 nucleotides and does not exist long open reading frame. It can not encode protein itself, but plays an important role in the growth and development of plants and animals. In recent years, the discovery, classification, feature recognition and functional research of long non coded RNA have become a hot issue in the field of RNA. Because the structure of lncRNA determines its function, so we can explore its characteristics from the structure and classify it. It can detect and identify lncRNA with similar functions, and promote its functional classification. It is also significant for effective identification of unknown lncRNA functions. At present, in the field of human disease, lncRNA has made great progress. Compared with the field of plant research, relatively few studies have been done. However, lncRNA feature recognition based on the same function is rarely studied. As we all know, corn is one of the most important cereal crops in the world. It is also a key resource of industrial use for human and animal food, and drought as one of the main abiotic stress conditions seriously affects maize yield. The study shows that maize lncRNA plays a key role in the response to drought stress in maize. The calculation method for biological identification of drought stress response sequence and structure characteristics of maize lncRNA maize, analysis of lncRNA sequence structure possess the common feature of this function, finally construct the maize drought stress response lncRNA feature set, which lays the foundation for the identification of undiscovered regulation of maize drought stress response lncRNA. This paper first collects maize lncRNA with drought stress response function and maize lncRNA with other specific functions to verify the algorithm. Secondly, with the extraction and analysis of response function lncRNA drought stress level for the sequence features, and then through a new combination forecasting two level structure of RNA folding simulation software of thermodynamic and kinetic theory of lncRNA; two for secondary structure prediction by structure characteristic analysis of the algorithm, including the base pair characteristics and the inner loop and hairpin loop and multi branch loop two level feature extraction and analysis; at the same time, considering the single feature may affect the function of the existence of contingency, through support vector machine SVM modeling of the characteristics of each kind of combination analysis, using the leave one out cross validation accuracy for calculation, thus ranking evaluation the optimal feature set. Finally, the validity of the lncRNA feature recognition algorithm with the response function of drought stress in maize was verified. In this paper, based on the feature recognition of known function of maize lncRNA, and use the support vector machine SVM modeling and evaluation method of evaluation results obtained can be used as drought stress response function lncRNA feature set, provides a new way for the study of plant lncRNA features, provide an effective way to study the regulation mechanism of maize drought stress response at the same time, increase production and the mechanism of drought resistance of maize crop to provide a theoretical basis for.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S513;TP18

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本文編號：1338414