【摘 要】
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利用机器学习方法预测单链RNA序列的二级结构,是目前计算生物学研究的热点之一.在对现有RNA折叠算法中的动态规划方法进行深入分析的基础上,提出了一种基于模糊动态规划的RNA
【机 构】
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清华大学,计算机科学与技术系,信息科学技术国家实验室,北京,100084
【出 处】
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2005年中国智能自动化会议(ICAC'2005)
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利用机器学习方法预测单链RNA序列的二级结构,是目前计算生物学研究的热点之一.在对现有RNA折叠算法中的动态规划方法进行深入分析的基础上,提出了一种基于模糊动态规划的RNA二级结构预测算法.以大肠杆菌(E.coli)基因组的tRNA家族作为研究对象,确定了模糊决策、模糊目标、状态、模糊阶段数隶属度等参数,并基于ViennaRNA程序中的RNAfold模块,设计了相应的数据结构与程序框架,具体实现了该算法.实现的折叠程序可以对输入的tRNA序列进行预测,输出可能的tRNA二级结构.通过将大肠杆菌的alaTtRNA作为测试数据,程序输出了4种可能的折叠结构,给出了相应的二级结构可视化显示,并对结果进行了分析.
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