基于核Logistic回归的miRNA调控蛋白质的复杂网络构建

admin · 发表于 2023-10-3 21:08:22

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雅宝题库解析：
本文主要研究了多种核Logistic回归模型在蛋白质功能预测中的应用。首先介绍了蛋白质功能预测的背景：人类基因组计划完成后，进入后基因组时代，在后基因组时代中，生物信息学占重要地位。生物信息学的一个分支就是蛋白质功能预测。接下来介绍了蛋白质功能预测的一些准备知识。主要包括蛋白质的生物学功能、蛋白质数据库和蛋白质功能注释面临的挑战。其次，本文介绍了核Logistic回归、蛋白质功能预测方面国内外研究的主要方向和现状。再次，本文讨论了Logistic回归、多项式核Logistic回归、扩散核Logistic回归、RBF核Logistic回归的1阶近邻模型和2阶近邻模型，并讨论了chi-square RBF logistic回归模型。得到的结论是2阶近邻模型整体优于1阶近邻模型，chi-square RBF logistic回归最好，预测准确率高达98.6%。然后，本文针对有重复样本的现象，提出了学习型Logistic回归模型，预测准确率比普通的Logistic回归模型提高了0.4个百分点。最后，本文讨论了miRNA对蛋白质的调控作用，结果表明RBF核方法优于普通的Logistic回归方法。

基于核Logistic回归的miRNA调控蛋白质的复杂网络构建

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