公开(公告)号：CN108595914A

公开(公告)日：2018-09-28

申请号：CN201810468630.X

申请日：2018-05-16

Applicant: 湖南农业大学

Inventor： 周玮 ,  范彦君 ,  蔡训辉 ,  王如意

IPC: G06F19/18

Abstract: 本发明公开了一种烟草线粒体RNA编辑位点高精度预测方法，下载拟南芥、欧洲油菜和稻三个样本的线粒体全基因组序列，提取位点信息；融合烟草ATP合酶上的atp9,atp6,orf25,orfB,atp1五个目的基因的DNA序列和cDNA序列比对得到的编辑位点数据共同组成数据集；从全基因组中得到负样本；确定最优特征；针对最优特征，对训练集-测试集按照9:1、8:2、7:3、6:4、5:5进行分类，基于高维特征快速非线性汰选方法对五种比例的训练集-测试集中的训练集进行高维特征筛选；基于高维特征筛选后保留的有效特征，利用SVC分别对测试集和验证集进行独立预测，得到有效模型；确定最优模型；本发明适用于烟草线粒体RNA编辑位点预测，减少了预测的计算量，并保证了预测的高精度。

公开(公告)号：CN108595914B

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN201810468630.X

申请日：2018-05-16

Applicant: 湖南农业大学

Inventor： 周玮 ,  范彦君 ,  蔡训辉 ,  王如意

IPC: G16B40/20 ,  G16B50/10

Abstract: 本发明公开了一种烟草线粒体RNA编辑位点高精度预测方法，下载拟南芥、欧洲油菜和稻三个样本的线粒体全基因组序列，提取位点信息；融合烟草ATP合酶上的atp9,atp6,orf25,orfB,atp1五个目的基因的DNA序列和cDNA序列比对得到的编辑位点数据共同组成数据集；从全基因组中得到负样本；确定最优特征；针对最优特征，对训练集‑测试集按照9:1、8:2、7:3、6:4、5:5进行分类，基于高维特征快速非线性汰选方法对五种比例的训练集‑测试集中的训练集进行高维特征筛选；基于高维特征筛选后保留的有效特征，利用SVC分别对测试集和验证集进行独立预测，得到有效模型；确定最优模型；本发明适用于烟草线粒体RNA编辑位点预测，减少了预测的计算量，并保证了预测的高精度。