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计算方法预测microRNA研究进展
被引量:
1
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作者
万琳霞
丁建栋
关佶红
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第5期159-162,194,共5页
microRNA(miRNA)是一类内源性、长度为19-24个碱基的非编码小分子RNA。它在调控动植物的基因表达、生长发育等方面起着重要的作用。现阶段寻找miRNA的方法主要分为实验方法和计算预测两大类,其中,实验的方法很难测定表达量偏低或者特异...
microRNA(miRNA)是一类内源性、长度为19-24个碱基的非编码小分子RNA。它在调控动植物的基因表达、生长发育等方面起着重要的作用。现阶段寻找miRNA的方法主要分为实验方法和计算预测两大类,其中,实验的方法很难测定表达量偏低或者特异表达的miRNA,也不适合进行基因组范围的发现。而计算预测的方法则恰好可以弥补这些不足。总结近几年计算预测miRNA的方法,归纳为三类,分别是基于同源性比较的方法、基于机器学习的方法和基于高通量测序的方法。最后对miRNA计算预测方法未来的发展方向作出了探讨。
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关键词
MICRORNA
计算方法预测
同源性比较
机器学习
高通量测序
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职称材料
题名
计算方法预测microRNA研究进展
被引量:
1
1
作者
万琳霞
丁建栋
关佶红
机构
复旦大学计算机科学技术学院
同济大学计算机科学与技术系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第5期159-162,194,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61173118)
文摘
microRNA(miRNA)是一类内源性、长度为19-24个碱基的非编码小分子RNA。它在调控动植物的基因表达、生长发育等方面起着重要的作用。现阶段寻找miRNA的方法主要分为实验方法和计算预测两大类,其中,实验的方法很难测定表达量偏低或者特异表达的miRNA,也不适合进行基因组范围的发现。而计算预测的方法则恰好可以弥补这些不足。总结近几年计算预测miRNA的方法,归纳为三类,分别是基于同源性比较的方法、基于机器学习的方法和基于高通量测序的方法。最后对miRNA计算预测方法未来的发展方向作出了探讨。
关键词
MICRORNA
计算方法预测
同源性比较
机器学习
高通量测序
Keywords
microRNA Computational identification Homology search Machine learning Deep sequencing
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
计算方法预测microRNA研究进展
万琳霞
丁建栋
关佶红
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012
1
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