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使用计算机预测植物miRNA靶基因比较简单,因为在植物中miRNA与靶基因几乎还是以完全互补配对的方式结合,预测不需要复杂的算法.而预测动物miRNA靶基因则存在一定的困难,主要是目前已知的miRNA靶基因及其确切靶点不多,在算法编写时没有足够的.

将时间序列拆开,组织训练样本.参考附件的例子,用的是BP神经网络. BP(Back Propagation)神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer).

1. 优化神经网络结构.如BP神经网络改变隐层神经元数量、训练算法等;2. 使用其他神经网络.如Elman神经网络考虑了前一时刻的输出,比较适合用于预测,预测效果往往更好.RBF神经网络的训练速度很快,训练效果也很好.3. 改进的神经网络算法.例如BP神经网络增加动量项、自适应学习率等措施,防止陷入局部极小影响预测效果.4. 组合神经网络.取长补短,将全局搜索能力强的算法与局部逼近快的算法组合起来,如遗传算法优化初始权值,再训练.这种方法比较灵活,可以和许多算法融合.5. 全面考虑影响因素.未来的预测值受许多因素影响,所以应该在基于历史数据的基础上,充分考虑各种因素,考虑得越周全,预知信息越多,预测效果一般更好.

预测RNA二级结构如下进行:1. 选择file|RNA fold single strand启动模块,单击sequence按键,打开对话框以载入序列,此序列必需以.SEQ为扩展文件名,其它序列文件可.

诸葛亮马前课(指算法):确定自己想预测什么事,然后在十二地支(子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥)中默选一支.然后用当日(阴历)的月份-日.

你这是在做时间序列呢. 你可以去《神经网络之家》nnetinfo----》学习教程二--->神. %利用x(t-5),x(t-4),x(t-3),x(t-2),x(t-1)作为输入预测x(t),将x(t)作为输出数据 inputdata = .

怎么对多个miRNA同时进行靶基因预测 miRNA通常位于基因间或者内含子区域,在细胞核内有RNA聚合酶Ⅱ转录产生具有帽子结构多聚腺苷酸尾巴的pri-miRNA.在核酸酶Drosha及其辅助因子Pasha的作用下,pri-miRNA被处理成70个核苷酸组成具有茎环结构的pre-miRNA,然后由Exportin 5等转运至细胞质.Dicer将pre-miRNA切割成约22nt的双链miRNA,双链miRNA讲解形成单链的成熟miRNA.成熟miRNA还需要与Argonaute蛋白等组装形成RNA诱导沉默复合体(RISC),RISC作用于特异mRNA的3'UTR,从而抑制翻译过程或者直接讲解mRNA.

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