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Grammar Model Based on Lexical Substring Extraction for RNA Secondary Structure Prediction

Agricultural Science & Technology 2012年第4期13卷 704-707,745页

作者：唐四薪谭晓兰周勇衡阳师范学院计算机科学系湖南衡阳421008 衡阳师范学院数学系湖南衡阳421008

[Objective] To examine the grammar model based on lexical substring exac- tion for RNA secondary structure prediction. [Method] By introducing cloud model into stochastic grammar model, a machine learning algorithm suitable for the lexicalized stochastic grammar model was proposed. The word grid mode was used to extract and divide RNA sequence to acquire lexical substring, and the cloud classifier was used to search the maximum probability of each lemma which was marked as a certain sec- ondary structure type. Then, the lemma information was introduced into the training stochastic grammar process as prior information, realizing the prediction on the sec- ondary structure of RNA, and the method was tested by experiment. [Result] The experimental results showed that the prediction accuracy and searching speed of stochastic grammar cloud model were significantly improved from the prediction with simple stochastic grammar. [Conclusion] This study laid the foundation for the wide application of stochastic grammar model for RNA secondary structure prediction.

关键词： RNA secondary structure Stochastic grammar lexicalize Structure prediction

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