为了深入了解和探索lincRNA的调控机制,建立了lincRNA高效识别模型,有助于为后续研究提供数据源.依据最小自由能(minimum free energy,MFE)和信噪比(signal-noise ratio,SNR)等特征,并通过特征贡献度大小剔除冗余特征,构建随机森林(random forest,RF)分类模型,有效地识别lincRNAs.经检验,模型的灵敏度、特异性和精确度分别达到94.1％、93.2％和93.7％,高于现有PhyloCSF、LncRNA-ID和CPC方法的各项识别指标.模型在识别过程中表现出较好的鲁棒性,可准确识别lincRNA.
基因间长非编码RNA 随机森林算法 最小自由能 信噪比