文件名称:
通过特征选择和随机森林预测A-to-I RNA编辑
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文件大小: 238kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-24
详细说明：RNA编辑是转录后的RNA过程，可提供RNA和蛋白质的复杂性来调节真核生物中的基因表达。 通过计算方法预测RNA编辑具有挑战性。 在这项研究中，我们开发了一种基于随机森林法预测RNA编辑的新方法。 基于最大相关最小冗余（mRMR）和增量特征选择（IFS）算法执行了仔细的特征选择过程。 从我们的数据集中的77个特征中选择了18个最佳特征，并用于构建最终的预测变量。 训练数据集的准确性和MCC（马修斯相关系数）值分别为0.866和0.742； 对于测试数据集，准确性和MCC分别为0.876和0.576。 使用18个特征的性能要高于全部77个特征，这表明一个小的特征集足以实现准确的预测。 进行了18个功能的分析，可能会揭示RNA编辑的机制和主要因素，为将来的实验验证提供基础。
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