Utilizing Selected Di- and Trinucleotides of siRNA to Predict RNAi Activity
المؤلفون المشاركون
Han, Ye
Liu, Yuanning
Zhang, Hao
He, Fei
Shu, Chonghe
Dong, Liyan
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-01-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Small interfering RNAs (siRNAs) induce posttranscriptional gene silencing in various organisms.
siRNAs targeted to different positions of the same gene show different effectiveness; hence, predicting siRNA activity is a crucial step.
In this paper, we developed and evaluated a powerful tool named “siRNApred” with a new mixed feature set to predict siRNA activity.
To improve the prediction accuracy, we proposed 2-3NTs as our new features.
A Random Forest siRNA activity prediction model was constructed using the feature set selected by our proposed Binary Search Feature Selection (BSFS) algorithm.
Experimental data demonstrated that the binding site of the Argonaute protein correlates with siRNA activity.
“siRNApred” is effective for selecting active siRNAs, and the prediction results demonstrate that our method can outperform other current siRNA activity prediction methods in terms of prediction accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Han, Ye& Liu, Yuanning& Zhang, Hao& He, Fei& Shu, Chonghe& Dong, Liyan. 2017. Utilizing Selected Di- and Trinucleotides of siRNA to Predict RNAi Activity. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142161
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Han, Ye…[et al.]. Utilizing Selected Di- and Trinucleotides of siRNA to Predict RNAi Activity. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142161
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Han, Ye& Liu, Yuanning& Zhang, Hao& He, Fei& Shu, Chonghe& Dong, Liyan. Utilizing Selected Di- and Trinucleotides of siRNA to Predict RNAi Activity. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142161
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142161
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر