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基于条件随机场的RNA二级结构预测算法

作　者: 李阳
导　师: 祝烈煌；宋丹丹
学　校: 北京理工大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 计算生物学 RNA二级结构预测条件随机场随机上下文无关文法
分类号: R346
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 33次
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内容摘要

随着越来越多的非编码基因及功能被识别和揭示,人们逐渐认识到非编码RNA的重要性。由于其结构决定功能,研究RNA的二级结构有着非常重要的意义。非编码RNA基因的数目的庞大以及生物实验的局限性,使得二级结构预测成为非编码RNA识别及其功能研究的重要途径。RNA序列的研究方法主要有两个大的方向,分别是基于多序列比较分析方法的RNA二级结构预测方法和基于单序列的RNA二级结构预测方法。本论文重点介绍单序列的处理方法:最大碱基配对数算法和基于最小自由能算法,它们是确定性动态规划类算法,但未能很好的解决伪结和准确性问题;同样介绍了基于概率论的隐马尔可夫模型(HMM)和随机上下文无关文法(SCFG),这两个算法则存在着数据归纳偏置的问题,并且存在较高的计算复杂度。条件随机场(CRFs)在图像标注、文本标注等领域应用良好,并在预测同源RNA序列的共有结构时处理的结果较好。本论文研究就是在已知一条RNA的序列编码信息之后,通过条件随机场模型方法来计算出该RNA序列的二级结构。本研究针对单个RNA序列二级结构预测中传统算法的不足,结合CRFs模型,通过改变传统的基于概率模型中严格的条件独立性假设,并在其中加入通过长期研究得到的先验知识,可以很好的解决数据归纳偏置及准确性的问题,得到理想的RNA二级结构。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-16
  1.1 引言  10-12
  1.2 研究背景  12-14
    1.2.1 RNA 的测序  12-13
    1.2.2 RNA 的功能研究  13-14
  1.3 论文内容及结构安排  14-16
第二章 RNA 二级结构预测基础  16-22
  2.1 RNA 的生物学背景  16-18
  2.2 RNA 的二级结构概念  18-21
  2.3 本章小结  21-22
第三章 RNA 的二级机构预测方法  22-36
  3.1 基于比较序列分析模型方法  22-24
  3.2 单RNA 序列分析模型方法  24-34
    3.2.1 隐马尔可夫模型模型  25-29
    3.2.2 最大碱基配对算法  29-30
    3.2.3 最小自由能法  30-31
    3.2.4 随机上下文无关文法模型  31-34
  3.3 本章小结  34-36
第四章基于条件随机场的RNA 二级结构预测  36-53
  4.1 条件随机场模型  36-38
  4.2 基于条件随机场的RNA 二级结构预测  38-48
    4.2.1 特征函数选取  38-39
    4.2.2 模型训练  39-48
  4.3 实验结果  48-51
    4.3.1 序列的选择  48-49
    4.3.2 参数的选择  49
    4.3.3 实验结果及分析  49-51
  4.4 本章小结  51-53
第五章总结与展望  53-56
致谢  56-57
参考文献  57-60

基于条件随机场的RNA二级结构预测算法

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