基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的預(yù)測(cè)
關(guān)鍵詞：lightgbm 隨機(jī)森林 極端梯度增強(qiáng)算法 卷積自編碼器
摘要：目的非編碼RNA-蛋白質(zhì)的相互作用(noncoding RNA-protein interactions,ncRPI)具有重要的生物學(xué)意義,目前預(yù)測(cè)其相互作用已成為當(dāng)下研究非編碼RNA (noncoding RNA,ncRNA)和蛋白質(zhì)功能的重要途徑之一。方法本研究基于ncRNA和蛋白質(zhì)的序列信息提取特征,運(yùn)用卷積自編碼器預(yù)處理原始數(shù)據(jù),訓(xùn)練三個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型:LightGBM(LBM)、隨機(jī)森林(random forest,RF)和極端梯度增強(qiáng)算法(extreme gradient boosting,XGB),預(yù)測(cè)ncRNA與蛋白質(zhì)的相互作用。結(jié)果在RPI369和RPI488兩個(gè)數(shù)據(jù)集做5倍交叉驗(yàn)證,LBM、RF與XGB三個(gè)模型在兩個(gè)數(shù)據(jù)集均達(dá)到較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,在RPI369數(shù)據(jù)集三個(gè)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為0.757(LBM)、0.791(RF)、0.791(XGB),在RPI488數(shù)據(jù)集三個(gè)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為0.918(LBM)、0.908(RF)、0.918(XGB);三個(gè)模型在RPI1807、RPI2241、RPI13254大數(shù)據(jù)集也取得較高的AUC(area under curve)值,在RPI1807三個(gè)模型的AUC值均為0.99,在RPI2241三個(gè)模型最低AUC值為0.87,在RPI13254三個(gè)模型最低AUC值為0.81,都表現(xiàn)出較好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。結(jié)論機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠預(yù)測(cè)ncRNA與蛋白質(zhì)是否存在相互作用。
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