重庆市自然科学基金(2010BB5172)
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
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- 基于分组重量编码和特征选择技术预测外膜蛋白
- 2013年
- 目的建立新的机器学习模型,从蛋白质数据集或全基因组蛋白质序列中预测外膜蛋白。方法采用分组重量编码和氨基酸组成计算蛋白质序列特征,采用F-score方法反向选择特征,采用支持向量机算法建立分类模型,在1 087条蛋白质序列构成的数据集上进行测试,评价预测模型的敏感性、特异性和预测精度,在多个细菌的全基因组蛋白质中预测外膜蛋白。结果新的序列组合编码方法与SVM相结合,区分外膜蛋白和α螺旋跨膜蛋白、球状蛋白、非外膜蛋白的准确度分别达到94.7%、96.4%和94.6%,经特征选择之后,分类准确度分别提高到95.7%、96.9%和95.9%,且在基因组数据集中的预测结果与已知事实相符度高。结论该方法预测准确度优于其他基于序列特征的预测方法,可用于在基因组序列中预测和筛选新的外膜蛋白。
- 南重汉邹凌云
- 关键词：外膜蛋白分组重量编码支持向量机
