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基于序列的蛋白质-GDP结合位点预测
1
作者
徐淑坦
王俊豪
陈明
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2022年第11期1425-1430,共6页
蛋白质-GDP(Guanosine Diphosphate)结合位点的预测对蛋白质功能注释与新药发现有非常重要作用。为了提高预测蛋白质-GDP结合位点的准确度,提出一种基于序列的蛋白质-GDP结合位点预测方法,使用位置特异性迭代算法进行多序列对比得到位...
蛋白质-GDP(Guanosine Diphosphate)结合位点的预测对蛋白质功能注释与新药发现有非常重要作用。为了提高预测蛋白质-GDP结合位点的准确度,提出一种基于序列的蛋白质-GDP结合位点预测方法,使用位置特异性迭代算法进行多序列对比得到位置特异性得分矩阵,通过镜像残基可变滑动窗口方法选取蛋白质序列中每个残基的特征向量,利用CNMW(Clustering NearMiss-2 Weighted)下采样解决数据集正负样本的不平衡问题,最后使用支持向量机进行预测。实验结果显示与传统方法相比,本文方法在马修斯相关系数上有显著提升,表明本文方法的有效性和可行性。
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关键词
蛋白质-
gdp
结合位点
位置特异性得分矩阵
下采样
滑动窗口
支持向量机
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职称材料
题名
基于序列的蛋白质-GDP结合位点预测
1
作者
徐淑坦
王俊豪
陈明
机构
上海海洋大学信息学院
农业农村部渔业信息重点实验室
出处
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2022年第11期1425-1430,共6页
基金
上海海洋大学科研专项(A2-2006-21-200327,A2-2006-21-200208)。
文摘
蛋白质-GDP(Guanosine Diphosphate)结合位点的预测对蛋白质功能注释与新药发现有非常重要作用。为了提高预测蛋白质-GDP结合位点的准确度,提出一种基于序列的蛋白质-GDP结合位点预测方法,使用位置特异性迭代算法进行多序列对比得到位置特异性得分矩阵,通过镜像残基可变滑动窗口方法选取蛋白质序列中每个残基的特征向量,利用CNMW(Clustering NearMiss-2 Weighted)下采样解决数据集正负样本的不平衡问题,最后使用支持向量机进行预测。实验结果显示与传统方法相比,本文方法在马修斯相关系数上有显著提升,表明本文方法的有效性和可行性。
关键词
蛋白质-
gdp
结合位点
位置特异性得分矩阵
下采样
滑动窗口
支持向量机
Keywords
protein
-
gdp
binding
site
position-specific
scoring
matrix
under-sampling
sliding
window
support
vector
machine
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
Q811.4 [医药卫生—基础医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于序列的蛋白质-GDP结合位点预测
徐淑坦
王俊豪
陈明
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2022
0
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参考文献
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