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基于SVM-RFE算法的凋亡蛋白亚细胞定位预测
被引量：
4
1
作者
刘太岗
王春华
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第10期155-159,共5页
获取凋亡蛋白亚细胞定位的信息对揭示细胞程序性死亡的机制和注解蛋白质功能都具有非常重要的意义。鉴于实验方法确定亚细胞定位不仅费时费力而且代价过高,开发快速有效的计算方法预测亚细胞定位已成为生物信息学领域的重要研究内容之...
获取凋亡蛋白亚细胞定位的信息对揭示细胞程序性死亡的机制和注解蛋白质功能都具有非常重要的意义。鉴于实验方法确定亚细胞定位不仅费时费力而且代价过高,开发快速有效的计算方法预测亚细胞定位已成为生物信息学领域的重要研究内容之一。首先基于位置特异性得分矩阵提取氨基酸组分、二肽组分和自协方差变量等特征构建蛋白质序列的特征表示模型,然后采用递归特征消除法进行特征选择,最后选用支持向量机分类器在两个常用数据集上进行夹克刀检验。实验结果表明,该方法优于大多数已报道的预测方法,从而证明了其有效性。
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关键词
位置特异性得分矩阵
自协方差变换
支持向量机
递归特征消除
夹克
刀
检验
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职称材料
基于最优分割位点的蛋白质亚细胞位点预测方法
被引量：
2
2
作者
王伟
郑小琪
+3 位作者
窦永超
刘太岗
赵娟
王军
《生物信息学》
2011年第2期171-175,180,共6页
蛋白质的亚细胞位点信息有助于我们了解蛋白质的功能以及它们之间的相互作用,同时还可以为新药物的研发提供帮助。目前普遍采用的亚细胞位点预测方法主要是基于N端分选信号或氨基酸组分特征,但研究表明,单纯基于N端分选信号或氨基酸组...
蛋白质的亚细胞位点信息有助于我们了解蛋白质的功能以及它们之间的相互作用,同时还可以为新药物的研发提供帮助。目前普遍采用的亚细胞位点预测方法主要是基于N端分选信号或氨基酸组分特征,但研究表明,单纯基于N端分选信号或氨基酸组分的方法都会丢失序列的序信息。为了克服此缺陷,本文提出了一种基于最优分割位点的蛋白质亚细胞位点预测方法。首先,把每条蛋白质序列分割为N端、中间和C端三部分,然后在每个子序列和整条序列中分别提取氨基酸组分、双肽组分和物理化学性质,最后我们把这些特征融合起来作为整条序列的特征。通过夹克刀检验,该方法在NNPSL数据集上得到的总体精度分别是87.8%和92.1%。
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关键词
蛋白质序列
亚细胞位点
夹克
刀
检验
总体精度
特征融合
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职称材料
基于一种新型马尔科夫模型的预测蛋白质亚细胞位点的方法(英文)
3
作者
赵娟
秦玉芳
+1 位作者
刘太岗
王军
《上海师范大学学报（自然科学版）》
2011年第2期125-131,共7页
亚细胞位点是蛋白质很重要的功能特征.找到一种有效的、可信度高的预测蛋白质位点的方法是很必要的.提出了一种基于马尔科夫模型的改进预测方法.首先,对于一条给定的蛋白质序列,通过计算在马尔科夫模型下20个氨基酸残基的状态转移矩阵,...
亚细胞位点是蛋白质很重要的功能特征.找到一种有效的、可信度高的预测蛋白质位点的方法是很必要的.提出了一种基于马尔科夫模型的改进预测方法.首先,对于一条给定的蛋白质序列,通过计算在马尔科夫模型下20个氨基酸残基的状态转移矩阵,建立一个420维的特征向量,然后利用支持向量机进行训练和预测,最后夹克刀检验证实了该方法的预测精度与以前的马尔科夫模型相比得到了一定的提高.
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关键词
蛋白质亚细胞位点
马尔科夫模型
支持向量机
夹克
刀
检验
序列特征
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职称材料
题名
基于SVM-RFE算法的凋亡蛋白亚细胞定位预测
被引量：
4
1
作者
刘太岗
王春华
机构
上海海洋大学信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第10期155-159,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(No.41376135
No.31570112)
上海海洋大学博士科研启动基金
文摘
获取凋亡蛋白亚细胞定位的信息对揭示细胞程序性死亡的机制和注解蛋白质功能都具有非常重要的意义。鉴于实验方法确定亚细胞定位不仅费时费力而且代价过高,开发快速有效的计算方法预测亚细胞定位已成为生物信息学领域的重要研究内容之一。首先基于位置特异性得分矩阵提取氨基酸组分、二肽组分和自协方差变量等特征构建蛋白质序列的特征表示模型,然后采用递归特征消除法进行特征选择,最后选用支持向量机分类器在两个常用数据集上进行夹克刀检验。实验结果表明,该方法优于大多数已报道的预测方法,从而证明了其有效性。
关键词
位置特异性得分矩阵
自协方差变换
支持向量机
递归特征消除
夹克
刀
检验
Keywords
position specific scoring matrix
auto covariance transformation
support vector machine
recursive feature elimination
jackknife test
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于最优分割位点的蛋白质亚细胞位点预测方法
被引量：
2
2
作者
王伟
郑小琪
窦永超
刘太岗
赵娟
王军
机构
上海师范大学数理学院
大连理工大学数学科学学院
山东农业大学信息科学与工程学院
上海高校科学计算重点实验室
出处
《生物信息学》
2011年第2期171-175,180,共6页
基金
国家自然科学基金(No.10731040)
上海市重点科学项目(No.S30405)
上海教育厅创新项目(No.09zz134)
文摘
蛋白质的亚细胞位点信息有助于我们了解蛋白质的功能以及它们之间的相互作用,同时还可以为新药物的研发提供帮助。目前普遍采用的亚细胞位点预测方法主要是基于N端分选信号或氨基酸组分特征,但研究表明,单纯基于N端分选信号或氨基酸组分的方法都会丢失序列的序信息。为了克服此缺陷,本文提出了一种基于最优分割位点的蛋白质亚细胞位点预测方法。首先,把每条蛋白质序列分割为N端、中间和C端三部分,然后在每个子序列和整条序列中分别提取氨基酸组分、双肽组分和物理化学性质,最后我们把这些特征融合起来作为整条序列的特征。通过夹克刀检验,该方法在NNPSL数据集上得到的总体精度分别是87.8%和92.1%。
关键词
蛋白质序列
亚细胞位点
夹克
刀
检验
总体精度
特征融合
Keywords
Protein sequence Subcellular location Jackknife test optimal cleavage site Combined feature
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于一种新型马尔科夫模型的预测蛋白质亚细胞位点的方法(英文)
3
作者
赵娟
秦玉芳
刘太岗
王军
机构
上海师范大学数理学院
上海海洋大学信息学院
山东农业大学信息科学与工程学院
出处
《上海师范大学学报（自然科学版）》
2011年第2期125-131,共7页
基金
supported by Shanghai Leading Academic Discipline Project(S30405)
Innovation Program of Shanghai Municipal Education Commission(09zz134)
文摘
亚细胞位点是蛋白质很重要的功能特征.找到一种有效的、可信度高的预测蛋白质位点的方法是很必要的.提出了一种基于马尔科夫模型的改进预测方法.首先,对于一条给定的蛋白质序列,通过计算在马尔科夫模型下20个氨基酸残基的状态转移矩阵,建立一个420维的特征向量,然后利用支持向量机进行训练和预测,最后夹克刀检验证实了该方法的预测精度与以前的马尔科夫模型相比得到了一定的提高.
关键词
蛋白质亚细胞位点
马尔科夫模型
支持向量机
夹克
刀
检验
序列特征
Keywords
Protein subcellular location
Markov chain model
support vector machine
jackknife test
sequence feature
分类号
O211.62 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM-RFE算法的凋亡蛋白亚细胞定位预测
刘太岗
王春华
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
4
下载PDF
职称材料
2
基于最优分割位点的蛋白质亚细胞位点预测方法
王伟
郑小琪
窦永超
刘太岗
赵娟
王军
《生物信息学》
2011
2
下载PDF
职称材料
3
基于一种新型马尔科夫模型的预测蛋白质亚细胞位点的方法(英文)
赵娟
秦玉芳
刘太岗
王军
《上海师范大学学报（自然科学版）》
2011
0
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职称材料
已选择
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