除了对前miRNA进行实验鉴定外,计算预测方法也正在成为研究的热点。 大多数现有的预测方法通常会排除具有多个环的pre-miRNA。 但是,随着越来越多的miRNA被鉴定,已经发现了许多带有多个环的miRNA前体。 因此,确定如何有效地从具有多个环的对照数据集中鉴定具有多个环的pre-miRNA是当务之急。 在这项工作中,提出了一种修剪算法以从pre-miRNA的多个茎环中识别主要分支。 采用堆栈算法以四种不同模式描述pre-miRNA的二级结构,并采用递归算法将pre-miRNA的多个茎环拆分为几个小分支,并鉴定其主要分支。 统计结果表明,主要分支的信息可以表示为pre-miRNA的完整序列。 提取主分支的一些特征以描述pre-miRNA的固有特征,并实施SVM分类器以识别具有多个茎环的真实pre-miRNA。 基于对miRBase12.0数据集的训练和测试,SVM分类器对RM-POS的敏感性为75.76%,对RM-CDS的特异性为98.12%,对RM-NCR的特异性为91.28%。 所得结果表明,修剪后的主要分支信息可以代表具有多个茎环的pre-miRNA的固有特征。 这项工作中提