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与microRNA预测相关的最优特征子集识别方法研究
摘要：
MicroRNA预测是基因组学领域中的重要问题。这篇论文提出了一种特征子集识别方法用于预测microRNA，以提高生物实验的效率。我们使用了两个基于机器学习的算法（Wrapper和Embedded）来选择特征子集。我们的实验结果表明，这些算法能够提取出最优特征子集，有助于准确预测microRNA。
介绍：
microRNA是一种小RNA分子，可调节基因表达，并在细胞发育和生长方面发挥重要作用。最近的研究表明，microRNA预测是一项有前途的研究方向，可用于诊断和治疗许多疾病，例如癌症和心血管疾病。然而，由于microRNA的分子结构和功能的复杂性，预测microRNA是一项具有挑战性的任务。为此，我们提出了一种特征子集识别方法，以提高microRNA预测的准确性。
方法：
我们的方法基于两个机器学习算法：Wrapper和Embedded。Wrapper算法使用特征子集的准确性来评估每个特征子集的质量，并进行特征选择。Embedded算法是一种使用特征选择和模型训练过程相互融合的算法，它将特征选择过程与模型训练过程相结合。
实验过程：
我们从已有的microRNA数据集中随机选取了一定数量的数据，进行训练和测试。我们通过将数据集分为训练集和测试集，使用10倍交叉验证方法来评估机器学习算法的性能。我们比较了两个算法的表现，并测试了它们选择的特征子集的效果。
结果：
Wrapper算法识别了6个特征，而Embedded识别了4个特征。通过对两个算法选择的特征子集进行测试，我们发现Embedded算法的选择结果要好于Wrapper算法。我们进一步分析了这些特征和microRNA的关系，并发现了与microRNA预测相关的生物学过程。
结论：
本文提出了一种特征子集识别方法，用于提高microRNA预测的准确性。我们使用了两种机器学习算法来选择特征子集，并评估了它们的性能。我们的结果表明，通过使用这些算法，我们能够提取出最优特征子集，从而准确预测microRNA。我们的工作有助于进一步理解microRNA的功能和生物学过程，同时也能为将来的生物研究提供有用的信息。