Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 109,884,658

 Predicting RNA secondary structure based on machine learning and genetic algorithm
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Doan Duy BinhPham Minh TuanDang Duc Long
Nơi đăng: ACM International Conference Proceeding Series; Số: ICFNDS ’20, November 26–27, 2020, St.Petersburg, Russian Federation;Từ->đến trang: 1-12;Năm: 2021
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
In recent years, RNA secondary structure prediction is an important issue in structural bioinformatics, and RNA pseudoknotted secondary structure prediction represents an NP-hard problem. Current RNA secondary structure prediction methods are mainly based on the minimum free energy algorithm. However, due to the complexity of biotic environment, a true RNA structure always keeps the balance of biological potential energy status, rather than the optimal folding status that meets the minimum energy. For short sequence RNA its equilibrium energy status for the RNA folding organism is close to the minimum free energy status. Nevertheless,
in a longer sequence RNA, constant folding causes its biopotential energy balance to deviate far from the minimum free energy status. In this paper, we propose a novel RNA secondary structure
prediction algorithm using a convolutional neural network model combined with a genetic algorithm method to improve the accuracy with large-scale RNA sequence and structure data...
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn