融合粒子群优化和遗传算法的基因调控网络构建

摘要 MicroRNA（miRNA）是一类大小为21~25 nt的内源性非编码小核糖核酸（RNA），通过与mRNA的3’-UTR互补结合，导致mRNA降解或翻译抑制来调控编码基因的表达。为了提高构建基因调控网络的准确度，提出一种基于粗糙集、融合粒子群（PSO）和遗传算法（GA）的基因调控网络构建方法（PSO-GA-RS）。该方法首先通过对序列信息进行特征提取；然后采用粗糙集的依赖度作为适应度函数，融合粒子群和遗传算法选出较优的特征子集；最后使用支持向量机（SVM）建立模型，预测未知的调控关系。在拟南芥数据集上进行实验，相比基于粗糙集和粒子群优化的特征选择方法和Rosetta算法，所提方法的预测准确率、F值和受试者工作特征（ROC）曲线面积最多能提高5%，在水稻数据集上最多能提高8%。实验结果表明所提方法能够比较准确地预测miRNA和靶基因之间的调控关系