基于伪氨基酸和支持向量机的蛋白质亚细胞定位预测 被引量：3

1

作者 姜小莹 李晓波 《广西农业生物科学》 CSCD 2006年第4期349-352,374,共5页

用电子—离子伪势能(E IIP)对蛋白质序列数字化,经离散傅立叶变换(DFT)后,取5个最高幅值对应的频率和20种氨基酸在序列中所占的百分比组成伪氨基酸。用支持向量机(SVM)方法得到分类的模型,并用几个标准的测试方法测试模型的性能。自身... 用电子—离子伪势能(E IIP)对蛋白质序列数字化,经离散傅立叶变换(DFT)后,取5个最高幅值对应的频率和20种氨基酸在序列中所占的百分比组成伪氨基酸。用支持向量机(SVM)方法得到分类的模型,并用几个标准的测试方法测试模型的性能。自身一致性测试和Jackkn ife测试均取得高的预测准确率,独立数据集测试的准确率超过80%。和之前报道的方法相比,本方法具有较高的预测准确率。 展开更多

关键词 生物信息 亚细胞定位 支持向量机 伪氨基酸 电子-离子伪势能

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基于两层分类器的抗微生物肽种类预测 被引量：2

2

作者 李凤敏 王晓茜 王星支 《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第4期148-152,共5页

抗微生物肽是由宿主产生的一类能够抵御外界病原体感染的小分子多肽,由于其特殊的防御机制和不易产生抗药性,已经成为医学与生物学研究的热点。抗微生物肽应用于医学主要依靠其独特的生物学功能,所以从其功能层面对抗微生物肽进行预测... 抗微生物肽是由宿主产生的一类能够抵御外界病原体感染的小分子多肽,由于其特殊的防御机制和不易产生抗药性,已经成为医学与生物学研究的热点。抗微生物肽应用于医学主要依靠其独特的生物学功能,所以从其功能层面对抗微生物肽进行预测十分必要。本文选取氨基酸组分和伪氨基酸组分信息为特征向量,分别利用随机森林(RF)和k-近邻(KNN)算法,采用两层分类器对抗微生物肽种类进行预测,第一层分类器预测是否为抗微生物肽,成功率达到93.14%,第二层分类器针对抗微生物肽的五种生物学功能进行分类预测,成功率达到83.65%。 展开更多

关键词 抗微生物肽 伪氨基酸 随机森林 K-近邻

原文传递

基于伪氨基酸组成和支持向量机预测人类蛋白质亚细胞定位的研究 被引量：1

3

作者 李雨 杨献光 《井冈山大学学报（自然科学版）》 2012年第3期58-61,共4页

蛋白质亚细胞定位是当前生物信息学和蛋白质科学的重要研究领域,本研究从蛋白质一级序列出发,取伪氨基酸组成向量作为输入数据,运用支持向量机作为预测工具,对人类12类蛋白质亚细胞的定位进行预测,得到独立检验的结果为85.2%,Jackknife... 蛋白质亚细胞定位是当前生物信息学和蛋白质科学的重要研究领域,本研究从蛋白质一级序列出发,取伪氨基酸组成向量作为输入数据,运用支持向量机作为预测工具,对人类12类蛋白质亚细胞的定位进行预测,得到独立检验的结果为85.2%,Jackknife检验的结果为80.6%;结果显示,用较简单的预测方法,得到了较好的预测结果。 展开更多

关键词 亚细胞定位 伪氨基酸 支持向量机 独立检验 Jackknife检验

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采用伪氨基酸组成预测水解酶亚家族 被引量：1

4

作者 李红春 张光亚 方柏山 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第3期317-321,共5页

利用伪氨基酸组成提取蛋白序列特征值,考察参数λ和w对识别效果的影响,以k-近邻作为基础分类器,用于预测水解酶的亚家族类型.结果表明,伪氨基酸组成特征提取法与单纯的20个氨基酸组成特征方法相比,其识别精度有较大程度提高.20AA组成的... 利用伪氨基酸组成提取蛋白序列特征值,考察参数λ和w对识别效果的影响,以k-近邻作为基础分类器,用于预测水解酶的亚家族类型.结果表明,伪氨基酸组成特征提取法与单纯的20个氨基酸组成特征方法相比,其识别精度有较大程度提高.20AA组成的平均预测精度为72.3%,而伪氨基酸组成特征提取的识别效果可达82.7%.在参数影响考察方面,自相关性函数个数的选取对识别效果影响较大,而权重因子w对识别效果影响则很小. 展开更多

关键词 水解酶亚家族 特征值 伪氨基酸 K-近邻

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基于集成支持向量机的蛋白质K丙二酰化位点的预测 被引量：1

5

作者 魏欣 贾建华 《景德镇学院学报》 2021年第3期81-84,91,共5页

赖氨酸K丙二酰化是近些年来新发现的一种重要的蛋白质翻译后修饰(PTMs),对生物生长起着至关重要的作用。目前,通过蛋白质组的方法,部分丙二酰化修饰位点已经能够在实验中获取到,然而实验上耗费的时间和仪器上所花费的成本依然面临挑战... 赖氨酸K丙二酰化是近些年来新发现的一种重要的蛋白质翻译后修饰(PTMs),对生物生长起着至关重要的作用。目前,通过蛋白质组的方法,部分丙二酰化修饰位点已经能够在实验中获取到,然而实验上耗费的时间和仪器上所花费的成本依然面临挑战。因此,开发一种能够准确预测丙二酰化位点的计算方法是有必要的。该系统的工作原理是:⑴将这些蛋白质组合成伪氨基酸(PseAAC);⑵使用下采样来平衡训练集数据集;⑶通过集成支持向量机建立一个综合的预测系统,最终,该系统独立测试集的准确率达到76.46%,效果比较明显,为生物信息学的研究提供帮助。 展开更多

关键词 翻译后修饰 伪氨基酸 支持向量机

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随机森林方法预测膜蛋白类型 被引量：14

6

作者 袁敏 胡秀珍 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期349-355,共7页

膜蛋白的类型与其功能是密切相关的,因此膜蛋白类型的预测是研究其功能的重要手段,从蛋白质的氨基酸序列出发对膜蛋白的类型进行预测有重要意义。文章基于蛋白质的氨基酸序列,将组合离散增量和伪氨基酸组分信息共同作为预测参数,采用随... 膜蛋白的类型与其功能是密切相关的,因此膜蛋白类型的预测是研究其功能的重要手段,从蛋白质的氨基酸序列出发对膜蛋白的类型进行预测有重要意义。文章基于蛋白质的氨基酸序列,将组合离散增量和伪氨基酸组分信息共同作为预测参数,采用随机森林分类器,对8类膜蛋白进行了预测。在Jackknife检验下的预测精度为86.3%,独立检验的预测精度为93.8%,取得了好于前人的预测结果。 展开更多

关键词 生物膜蛋白 随机森林法 离散增量 离散傅里叶谱 伪氨基酸组分

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基于神经网络的蛋白质三级结构预测 被引量：12

7

作者 蔡娜娜 陈月辉 李伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期176-177,共2页

在伪氨基酸组成中加入与序列相关的影响因子能够提高蛋白质三级结构预测的准确率。将伪氨基酸组成的特征作为神经网络的输入,建立分类预测模型。选用粒子群优化算法对神经网络的参数进行优化。分类方法采用一对多的二分类方法。数据集选... 在伪氨基酸组成中加入与序列相关的影响因子能够提高蛋白质三级结构预测的准确率。将伪氨基酸组成的特征作为神经网络的输入,建立分类预测模型。选用粒子群优化算法对神经网络的参数进行优化。分类方法采用一对多的二分类方法。数据集选用Chou提出的204条蛋白质。实验结果使用Jackknife交叉验证,表明该方法能提高预测准确率。 展开更多

关键词 伪氨基酸组成 粒子群优化算法 Jackknife交叉验证

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基于分段伪氨基酸组成成分特征提取方法预测蛋白质亚细胞定位 被引量：5

8

作者 杨会芳 程咏梅 +1 位作者 张绍武 潘泉 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期232-238,共7页

蛋白质的亚细胞定位与蛋白质的功能密切相关,其定位预测有助于人们了解蛋白质功能。文章提出一种分段伪氨基酸组成成分特征提取方法,采用支持向量机算法对Chou构建的两个蛋白质亚细胞定位数据集(C2129,CS2423)进行了分类研究,并采用总... 蛋白质的亚细胞定位与蛋白质的功能密切相关,其定位预测有助于人们了解蛋白质功能。文章提出一种分段伪氨基酸组成成分特征提取方法,采用支持向量机算法对Chou构建的两个蛋白质亚细胞定位数据集(C2129,CS2423)进行了分类研究,并采用总分类精度Q3、内容平衡精度指数Q9等参数评估预测分类系统性能。预测结果表明,基于分段伪氨基酸组成成分特征提取方法的预测性能,优于基于完整蛋白质序列的伪氨基酸组成成分特征提取方法。例如,基于分段矩描述子伪氨基酸组成成分特征提取方法,数据集C2129的Q3和Q9分别为84.7%和60.8%,比基于完整蛋白质序列的矩描述子伪氨基酸组成成分特征提取方法分别提高1.8和2.2个百分点,且Q3比现有Xiao等人的方法提高了9.1个百分点。基于分段伪氨基酸组成成分特征提取方法构成的特征向量不仅包含残基之间的位置信息,而且还包含蛋白质子序列之间的耦合信息,另外蛋白质分段子序列可能和蛋白质的功能域有一定的联系,从而使这一方法能够有效地预测蛋白质亚细胞定位。 展开更多

关键词 分段伪氨基酸组成成分 支持向量机 特征提取 亚细胞定位

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改进的离散增量算法预测27类折叠子的结构类型 被引量：6

9

作者 张怀光 胡秀珍 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期285-290,共6页

蛋白质二级结构预测是三级结构预测的一个非常重要的中间步骤,而折叠子识别和结构类型的准确预测则可以提高二级结构和三级结构预测的准确度.本文从蛋白质的一级序列出发,提出了一种改进的预测算法:以二肽组分、预测的二级结构信息、伪... 蛋白质二级结构预测是三级结构预测的一个非常重要的中间步骤,而折叠子识别和结构类型的准确预测则可以提高二级结构和三级结构预测的准确度.本文从蛋白质的一级序列出发,提出了一种改进的预测算法:以二肽组分、预测的二级结构信息、伪氨基酸组分和位置权重矩阵打分值等特征分别作为参数,输入离散增量算法的单分类器中,通过加权融合单分类器的计算结果,对27类折叠子的结构类型进行了预测,取得了较好的预测结果. 展开更多

关键词 离散增量 伪氨基酸组分 位置权重矩阵 蛋白质折叠子 蛋白质结构类型

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利用BP神经网络预测蛋白质三级结构

10

作者 蔡娜娜 陈月辉 李伟 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第4期331-333,共3页

在已知的蛋白质结构研究方法基础上,提出将多分类问题转化成一对多的二分类问题,来预测蛋白质的未知结构。训练多个单分类器进行分类;选用后向传播(Back Propagation,BP)神经网络作为分类预测模型;以伪氨基酸作为网络输入特征;选用Chou... 在已知的蛋白质结构研究方法基础上,提出将多分类问题转化成一对多的二分类问题,来预测蛋白质的未知结构。训练多个单分类器进行分类;选用后向传播(Back Propagation,BP)神经网络作为分类预测模型;以伪氨基酸作为网络输入特征;选用Chou提出的蛋白质数据集;实验数据采用全交叉验证(Jackknife)。结果表明:此法能够提高蛋白质三级结构预测的准确率。 展开更多

关键词 后向传播神经网络 伪氨基酸组成 全面交叉验证

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基于深度学习的蛋白质二级结构预测 被引量：5

11

作者 张安胜 王爱平 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第1期392-396,共5页

后基因组时代的到来,蛋白质的数据量急剧增长。为对蛋白质结构进行准确预测,提出了一种深度学习的方法,来预测蛋白质的二级结构分类问题。采用由近似熵、疏水模式以及图像特征组成的伪氨基酸组分方法,来提取蛋白质序列的特征;预测模型... 后基因组时代的到来,蛋白质的数据量急剧增长。为对蛋白质结构进行准确预测,提出了一种深度学习的方法,来预测蛋白质的二级结构分类问题。采用由近似熵、疏水模式以及图像特征组成的伪氨基酸组分方法,来提取蛋白质序列的特征;预测模型采用了5层的深度玻尔兹曼机(DBM)+分类层,5层的DBM组成了4个RBM,分类层采用softmax分类器;同时采用了非监督学习和监督学习作为预测模型的训练策略。与现有预测方法相比,提出的预测方法,比目前较好的支持向量机(SVM),人工神经网络(ANN)精度均要高。实验结果表明,提出的改进方法具有很好的可行性和有效性。 展开更多

关键词 深度学习 蛋白质结构预测 伪氨基酸组分 蛋白质分类

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使用伪氨基酸组成和模糊支持向量机预测蛋白质结构类 被引量：2

12

作者 姜小莹 朱俊东 +1 位作者 李晓波 张同亮 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期43-48,共6页

蛋白质结构类预测是生物信息和蛋白质科学中重要的研究领域。基于Chou提出的伪氨基酸离散模型框架,从蛋白质序列出发,设计一种新的伪氨基酸组成方法表示蛋白质序列样本。抽取氨基酸组合(10-D)在序列中出现的频率和疏水氨基酸模式(6-D)... 蛋白质结构类预测是生物信息和蛋白质科学中重要的研究领域。基于Chou提出的伪氨基酸离散模型框架,从蛋白质序列出发,设计一种新的伪氨基酸组成方法表示蛋白质序列样本。抽取氨基酸组合(10-D)在序列中出现的频率和疏水氨基酸模式(6-D)表示蛋白质序列的附加特征,用和传统的氨基酸组成(20-D)一起构成的36维的伪氨基酸组成向量来表示蛋白质序列的特征。使用遗传算法来优化附加特征的权重系数。伪氨基酸组成向量作为输入数据,模糊支持向量机作为预测工具。使用三个常用的标准数据集来验证算法的性能。Jack-knife检验结果说明本方法具有较高的准确率,有望成为潜在的预测蛋白质功能的工具。 展开更多

关键词 蛋白质结构类预测 伪氨基酸组成 模糊支持向量机 遗传算法

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基于伪氨基酸组成的G蛋白偶联受体超家族的识别 被引量：2

13

作者 顾全 丁永生 +1 位作者 张同亮 沈懿珍 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期500-504,共5页

G蛋白偶联受体(GPCRs)是人体内最大的蛋白质受体家族,在制药业中起到很大作用。G蛋白偶联受体的功能和其超家族、子家族的分类密切相关,然而目前其空间结构却很难用实验方法获得。因此,如何用计算的方法预测G蛋白偶联受体的家族和超家... G蛋白偶联受体(GPCRs)是人体内最大的蛋白质受体家族,在制药业中起到很大作用。G蛋白偶联受体的功能和其超家族、子家族的分类密切相关,然而目前其空间结构却很难用实验方法获得。因此,如何用计算的方法预测G蛋白偶联受体的家族和超家族是生物信息学和蛋白质科学中重要的研究内容。根据Chou提出的伪氨基酸离散模型框架,使用近似熵的概念表示G蛋白序列附加特征,构造一种新的蛋白序列表示方法。采用FKNN(模糊K近邻)分类器作为预测工具,从最新的G蛋白数据抽取全部数据,经过去除同源性处理后,构成低同源性的新测试数据集。Jackknife测试结果验证了此方法的有效性。与之前的研究结果相比,取得了最高的预测精度。结果表明,此方法处理G蛋白偶联受体有很高的实用价值。 展开更多

关键词 G蛋白偶联受体 低同源性 伪氨基酸组成 近似熵 FKNN分类器

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基于聚类与特征融合的蛋白质亚细胞定位预测 被引量：4

14

作者 王艺皓 丁洪伟 +2 位作者 李波 保利勇 张颖婕 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第3期206-213,共8页

蛋白质亚细胞的定位预测不仅是研究蛋白质结构和功能的重要基础,还对了解某些疾病的发病机理、药物设计与发现具有重要意义。然而,如何利用机器学习精准预测蛋白质亚细胞的位置一直是一项具有挑战性的科学难题。针对这一问题,提出了一... 蛋白质亚细胞的定位预测不仅是研究蛋白质结构和功能的重要基础,还对了解某些疾病的发病机理、药物设计与发现具有重要意义。然而,如何利用机器学习精准预测蛋白质亚细胞的位置一直是一项具有挑战性的科学难题。针对这一问题,提出了一种基于聚类与特征融合的蛋白质亚细胞定位方法。首先将自相关系数法和熵密度法引入蛋白质特征表达模型的构建,并在传统的PseAAC(Pseudo-amino Acid Composition)的基础上提出了一种改进型PseAAC方法。为了更好地表达蛋白质序列信息,文中首先将自相关系数法、熵密度法和改进型PseAAC进行融合,构造了一种全新的蛋白质序列表征模型;然后利用主成分分析法对融合后的特征向量进行降维,将结果输入到LibD3C集成分类器,对蛋白质亚细胞进行分类预测,并采用留一法在Gram-positive和Gram-negative数据集上进行交叉检验;最后将取得的实验结果与其他现有算法进行比较。实验结果表明,所提方法在Gram-positive和Gram-negative数据集上分别取得了99.24%和95.33%的预测准确率,说明所提方法具有科学性和有效性。 展开更多

关键词 特征融合 聚类 自相关系数 伪氨基酸组分法 主成分分析法

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基于GM(2,1)的亚细胞定位预测 被引量：4

15

作者 林卫中 肖绚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期225-226,229,共3页

对于蛋白质氨基酸序列,使用GM(2,1)模型的参数作为伪氨基酸成分,加上各氨基酸在序列中所占比例,构成蛋白质的灰色伪氨基酸成分表示。利用扩大协方差算法预测亚细胞定位,开发基于该方法的亚细胞定位预测服务器。在相同的数据集上,对比实... 对于蛋白质氨基酸序列,使用GM(2,1)模型的参数作为伪氨基酸成分,加上各氨基酸在序列中所占比例,构成蛋白质的灰色伪氨基酸成分表示。利用扩大协方差算法预测亚细胞定位,开发基于该方法的亚细胞定位预测服务器。在相同的数据集上,对比实验结果显示,该预测服务器在总体预测率上达到77.6%,比其他预测方法优越。相关的研究拓展了灰色理论在生物信息学上的应用。 展开更多

关键词 亚细胞定位 灰色模型GM(2 1) 灰色伪氨基酸成分 亚细胞定位预测服务器

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基于自相关系数和PseAAC的蛋白质结构类预测 被引量：4

16

作者 张燕平 查永亮 +1 位作者 赵姝 杜秀全 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第1期103-110,共8页

传统的预测方法在构造特征向量时只考虑了氨基酸的组成,而自相关系数不仅能够很好地反映序列中氨基酸的位置信息,而且考虑了序列内部不同位置的氨基酸间的相互影响。设计了一种将氨基酸组成和自相关系数相结合的方法来构造特征向量;在C... 传统的预测方法在构造特征向量时只考虑了氨基酸的组成,而自相关系数不仅能够很好地反映序列中氨基酸的位置信息,而且考虑了序列内部不同位置的氨基酸间的相互影响。设计了一种将氨基酸组成和自相关系数相结合的方法来构造特征向量;在Chou提出的伪氨基酸组成模型(pseudo-amino acid composition,PseAAC)的基础上,通过扩展信息重新构造了伪氨基酸组成模型,并将其与自相关系数组合在一起来构造特征向量。分别使用两种方法编码,选用支持向量机作为预测工具,在数据集Z277、Z498以及独立测试集D138上进行了若干实验,对比结果显示,新方法比传统的氨基酸组成方法的准确率分别平均提高了7.43%和8.53%,证明了新方法是有效的。 展开更多

关键词 蛋白质结构类预测 自相关系数 伪氨基酸组成(PseAAC) 支持向量机(SVM)

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从氨基酸序列预测蛋白质折叠速率 被引量：3

17

作者 郭建秀 饶妮妮 +2 位作者 刘广雄 李杰 王云鹤 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1331-1338,共8页

蛋白质折叠速率预测是当今生物物理学最具挑战性的课题之一.近年来,许多科研工作者开展了大量的研究工作来探索折叠速率的决定因素,许多参数和方法被相继提出.但氨基酸残基间的相互作用、氨基酸的序列顺序等信息对折叠速率的影响从未被... 蛋白质折叠速率预测是当今生物物理学最具挑战性的课题之一.近年来,许多科研工作者开展了大量的研究工作来探索折叠速率的决定因素,许多参数和方法被相继提出.但氨基酸残基间的相互作用、氨基酸的序列顺序等信息对折叠速率的影响从未被提及.采用伪氨基酸组成的方法提取氨基酸的序列顺序信息,利用蒙特卡洛方法选择最佳特征因子,建立线性回归模型进行折叠速率预测.该方法能在不需要任何(显示)结构信息的情况下,直接从蛋白质的氨基酸序列出发对折叠速率进行预测.在Jackknife交互检验方法的验证下,对含有99个蛋白质的数据集,发现折叠速率的预测值与实验值有很好的相关性,相关系数能达到0.81,预测误差仅为2.54.这一精度明显优于其他基于序列的方法,充分说明蛋白质的序列顺序信息是影响蛋白质折叠速率的重要因素. 展开更多

关键词 蛋白质折叠 折叠速率预测 伪氨基酸组成 蒙特卡罗方法

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基于多视角特征融合与随机森林的蛋白质结晶预测 被引量：2

18

作者 李强 郑宇杰 《现代电子技术》 北大核心 2015年第8期50-53,共4页

X射线晶体结构分析是测定蛋白质结构的重要方法之一,国际蛋白质数据库（PDB）中已知晶体结构的蛋白质80%～90%均是使用该方法得到的。然而,并不是所有的蛋白质都能良好结晶,使用晶体结构分析方法对不能结晶的蛋白质进行结构测定将浪费... X射线晶体结构分析是测定蛋白质结构的重要方法之一,国际蛋白质数据库（PDB）中已知晶体结构的蛋白质80%～90%均是使用该方法得到的。然而,并不是所有的蛋白质都能良好结晶,使用晶体结构分析方法对不能结晶的蛋白质进行结构测定将浪费大量的资源。因此,研发准确高效的算法来对蛋白质能否结晶进行预测就具有重要意义。在此提出了一种组合蛋白质物理化学特性、序列信息与进化信息的蛋白质结晶预测方法。该方法从不同视角抽取分别抽取蛋白质的物理化学特征、伪氨基酸组成特征（Pse AAC）和伪位置特异性得分矩阵特征（Pse PSSM）,使用随机森林对组合的特征进行蛋白质结晶预测。在标准数据集上的独立测试验证的结果表明,这里所述的蛋白质结晶预测方法具有良好的性能。 展开更多

关键词 蛋白质结晶 伪氨基酸组成 位置特异性得分矩阵 随机森林

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基于柔性神经树的蛋白质结构预测 被引量：2

19

作者 黄秀 陈月辉 曹毅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期159-160,163,共3页

提出一种基于柔性神经树的蛋白质结构预测方法,将近似熵和蛋白质序列的疏水特性作为伪氨基酸组成的特征。对数据集中的每一条蛋白质进行特征提取。对于一个蛋白质样本,用一个27-D伪氨基酸组成作为其特征,伪氨基酸组成特征作为输入数据,... 提出一种基于柔性神经树的蛋白质结构预测方法,将近似熵和蛋白质序列的疏水特性作为伪氨基酸组成的特征。对数据集中的每一条蛋白质进行特征提取。对于一个蛋白质样本,用一个27-D伪氨基酸组成作为其特征,伪氨基酸组成特征作为输入数据,柔性神经树作为预测工具,分类方法采用M-ary方法,数据集选用640数据集。仿真结果表明,该方法具有较好的优化性能,提高了预测的准确率。 展开更多

关键词 蛋白质结构分类 伪氨基酸组成 近似熵 疏水性 柔性神经树

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基于改进伪氨基酸组成的蛋白质相互作用预测 被引量：2

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作者 许传轲 陈月辉 赵亚欧 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期17-21,共5页

提出了一种新的基于改进的伪氨基酸组成特征模型与随机森林的蛋白质相互作用预测方法。首先利用基于Geary自相关函数的伪氨基酸组成特征模型,对与蛋白质相互作用相关的氨基酸属性进行评价,然后根据评价结果选择相关的属性整合到基于Mink... 提出了一种新的基于改进的伪氨基酸组成特征模型与随机森林的蛋白质相互作用预测方法。首先利用基于Geary自相关函数的伪氨基酸组成特征模型,对与蛋白质相互作用相关的氨基酸属性进行评价,然后根据评价结果选择相关的属性整合到基于Minkowski距离的伪氨基酸特征模型中,并使用随机森林作为分类器进行学习和预测,实验结果表明该方法相对于传统方法提高了正确率。 展开更多

关键词 蛋白质相互作用 伪氨基酸组成 随机森林

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