【摘 要】
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根据已报道水稻pre-miRNA的序列与结构信息,利用支持向量机（support vector machine,SVM）方法在miRNA前体上预测成熟区,产生一个模型——mature-SVM.它预测水稻成熟区的敏感性
【机 构】
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西北农林科技大学生命科学学院,陕西省农业分子生物学重点实验室
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根据已报道水稻pre-miRNA的序列与结构信息,利用支持向量机（support vector machine,SVM）方法在miRNA前体上预测成熟区,产生一个模型——mature-SVM.它预测水稻成熟区的敏感性和特异性分别为86.7%和100%;然后,用这个模型对从水稻基因组中筛选出的46501条pre-miRNA进行成熟链预测,此外再根据miRNA的作用原理用blast程序所进一步的筛选,得到了127条pre-miRNA及成熟miRNA;除去其中已知的21条,最后得到106条候选的新的水稻miRN
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