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基于堆叠策略的混合框架识别非编码rna( The stacking strategy-based hybrid framework for identifying non-coding RNAs )
X Wang Y Yang J Liu G Wang stacking strategy ncRNAs identification machine learning predicted peptide
随着下一代测序技术的发展，需要分析大量转录本，区分非编码核糖核酸（RNAs）（ncRNAs）和编码RNAs一直是一个挑战。而对于非模式生物，由于缺乏转录数据，现有的许多方法无法对其进行鉴定。因此，除了使用基于脱氧核糖核酸和基于RNA的特征之外，我们还提出了一个基于堆叠策略的混合框架来识别ncRNAs，我们创新性地增加了基于预测肽的8个特征。该框架基于堆叠式两层分类器，结合了随机森林(RF)、LightGBM、XGBoost和logistic回归(LR)模型。我们使用这个框架构建了两种类型的模型。对于跨物种ncRNAs识别模型，我们在人类、小鼠、斑马鱼、果蝇、蠕虫和拟南芥6个不同物种上进行了测试。与其他工具相比，我们的模型在拟南芥、蠕虫和斑马鱼的数据集上的准确率分别为98.36%、99.65%和94.12%。在性能指标分析中，将六个物种的数据集作为一个整体，我们的模型的灵敏度、准确度、精密度和F1值都是最好的。对于植物特有的ncRNAs鉴定模型，两个实验的6个指标的平均值均大于95%，说明该模型可以用于植物ncRNAs的鉴定。上述结果表明，我们设计的杂交框架在动植物之间具有通用性，在跨物种NCRNAs的鉴定方面具有显著优势。
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