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: 109,881,211

 A NEW METHOD OF RNA SECONDARY STRUCTURE PREDICTION BASED ON GENETICS ALGORITHMS AND MACHINE LEARNING
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Doan Duy BinhPham Minh TuanDang Duc Long
Nơi đăng: Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Nha Trang, ngày 8-9/10/2020; Số: FAIR 2020;Từ->đến trang: 1-10;Năm: 2020
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
ABSTRACT
Many methods can be used to predict the secondary structure of an RNA molecule. One of the methods is the dynamic programming approach. However, the dynamic programming approach usually takes too much time. Thus, it is not very practical to solve the problem of long sequences with dynamic programming. In this paper, we propose a novel RNA secondary structure prediction algorithm using a neural network model combined with genetics algorithms to improve the accuracy with largescale RNA sequence and structure data. We analyze current experimental RNA sequences and structure data to construct a deep network model, and then we extract implicit features of an effective classification from large-scale data to predict the pairing probability of each base in an RNA sequence. For the obtained probabilities of RNA sequence base pairing, an enhanced genetic algorithm is applied to obtain the optimal RNA secondary structure. Results indicate that our proposed method is superior to the common RNA secondary structure prediction algorithms. Based on the characteristics of deep learning algorithm, it can be inferred that the method proposed in this paper has higher prediction success rate when compared with other algorithms, which will be needed as the amount of real RNA structure data increases in the future.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn