摘要
该文利用蛋白质的一级结构信息,将支持向量机应用于人的蛋白质相互作用预测中,采用三肽频数方法刻画蛋白质序列.计算结果表明,该方法能准确预测人的蛋白质相互作用.比较了半胱氨酸在不同分类下对预测结果的影响,对人的胚胎肝脏蛋白质相互作用网络进行预测,为实验提供了重要的信息。
Support vector machine is used to predict protein-protein interaction of Homo sapiens through the protein s primary sequence.A conjoint triad feature is used to describe amino acids.Experimental results show that the method can predict PPIs with high accuracy.The predicted results of two classifications of Cys are compared. The PPI network of human fetal liver is predicted,which supplies important information for experiments.
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期601-605,共5页
Journal of Applied Sciences
基金
国家自然科学基金(No.30871341)
科技部重大科技专项基金(No.2008ZX10002-017
No.2008ZX10002-020)
上海市重点学科基金(No.S30104)
上海市教委重点学科建设项目基金(No.J50101)资助
关键词
支持向量机
蛋白质相互作用
氨基酸分类
核函数
support vector machine
protein-protein interaction
classification of amino acids
kernel function
