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基于XGBoost的RNA修饰位点的识别

Identifying the occurrence sites of different RNA modifications based on XGBoost

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【Author】 L■ Chengwei;FAN Yongxian;School of Computer and Information Security,Guilin University of Electronic Technology;

【通讯作者】樊永显;

【机构】桂林电子科技大学计算机与信息安全学院；

【摘要】为了实现用一种方法更准确地识别几种不同类型的RNA修饰位点,提出了一种融合位置特异性单核苷酸及双核苷酸偏好特征的k-元组核苷酸组成(PseKNC)编码方式,并构建了一个基于XGBoost的RNA修饰位点的预测模型。通过交叉验证测试表明,该模型的识别准确率优于现有模型。更多还原

【Abstract】 In order to identify several different types of RNA modification sites more accurately in one way,it proposes pseudo k-tuple nucleotide composition(PseKNC)encoding method that combines the position-specific mononucleotide and dinucleotide propensity characteristics.In addition,a new model for identifying RNA modification sites based on this encoding method is built.The cross-validation test shows that the recognition accuracy of this model is better than that of the existing model.更多还原

【关键词】 RNA；修饰位点；机器学习；识别； XGBoost；
【Key words】 RNA； modification sites； machine learning； identifying； XGBoost；

【基金】国家自然科学基金(61462018,61762026);广西自然科学基金(2017GXNSFAA198278);桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2018YJCX47)

【文献出处】桂林电子科技大学学报 ,Journal of Guilin University of Electronic Technology , 编辑部邮箱 ,2019年06期

【分类号】Q811.4
【下载频次】61

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