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为了辅助siRNA的设计，从已发表文献中共收集到573个siRNA的实验数据，使用基于统计学习理论的支持向量机（SVM）方法，提取了siRNA序列的碱基对关联性（BBC）特征，然后使用十倍交叉验证方法，对siRNA沉默目标基因的效率进行了预测．结果表明，基于支持向量机，选用多项式核作为核函数的算法具有最高的AUC值（0．73，ROC曲线图）和最高的r值（0．43，Pearson相关系数分析）。优于以前基于打分的算法．结果说明，在以后的siRNA的设计中应该更多关注碱基之间的关联信息．