Predicting the Results of RNA Molecular Specific Hybridization Using Machine Learning

论文摘要

Ribonucleic acid（RNA） hybridization is widely used in popular RNA simulation software in bioinformatics. However limited by the exponential computational complexity of combin atorial problems, it is challenging to decide, within an acceptable time, whether a specific RNA hybridization is effective. We hereby introduce a machine learning based technique to address this problem. Sample machine learning（ML） models tested in the training phase include algorithms based on the boosted tree（BT）random forest（RF）, decision tree（DT） and logistic regression（LR）, and the corresponding models are obtained. Given the RNA molecular coding training and testing sets, the trained machine learning models are applied to predict the classification of RNA hybridization results. The experiment results show that the op timal predictive accuracies are 96.2%, 96.6%, 96.0% and 69.8%for the RF, BT, DT and LR-based approaches, respectively, un der the strong constraint condition, compared with traditiona representative methods. Furthermore, the average computation efficiency of the RF, BT, DT and LR-based approaches are208 679, 269 756, 184 333 and 187 458 times higher than that o existing approach, respectively. Given an RNA design, the BT based approach demonstrates high computational efficiency and better predictive accuracy in determining the biological effective ness of molecular hybridization.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: Weijun Zhu,Xiaokai Liu,Mingliang Xu,Huanmei Wu

来源: IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2019年06期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 生物学,自动化技术

单位: the School of Information Engineering,Zhengzhou University,the School of Mathematics and Statistics, Zhengzhou University,the School of Informatics and Computing, Indiana University-Purdue University Indianapolis

基金: supported by the National Natural Science Foundation of China(U1204608,61472370,61672469,61822701)

分类号: TP181;Q522

页码: 1384-1396

总页数: 13

文件大小: 2121K

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