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多特征融合提取算法结合支持向量机预测膜蛋白类型

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成果类型:
期刊论文
作者:
姜彬;王正华;王勇献;贺细平
通讯作者:
Jiang, B.
作者机构:
[王勇献; 王正华; 贺细平; 姜彬] School of Computer, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China
[贺细平] School of Information Science and Technology, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China
通讯机构:
School of Computer, National University of Defense Technology, China
语种:
中文
关键词:
膜蛋白;权重氨基酸组成;氨基酸指数;相关系数;支持向量机
关键词(英文):
membrane protein;weighted amino acid composition~ amino acid index;correlation coeffi-cient;support vector machine (SVM)
期刊:
上海交通大学学报
ISSN:
1006-2467
年:
2009
卷:
43
期:
7
页码:
1172-1176+1179
基金类别:
国家自然科学基金
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
信息科学技术学院
摘要:
针对膜蛋白分类预测问题,在氨基酸组分基础上引入氨基酸位置信息,计算多种氨基酸残基指数的相关系数并选择最优组合方式;融合2类特征信息对膜蛋白序列进行特征提取;采用支持向量机算法作为分类器,构建了一种新型膜蛋白分类模型,在自检验、Jackknife检验和独立测试集检验3种典型方式下,预测准确率分别为98.25%、88.10%和95.62%.结果表明,多特征融合能够有效提取膜蛋白序列的特征信息,与现有方法相比,该分类模型具有较高的分类预测成功率.
摘要(英文):
Membrane protein plays a crucial role in cells and makes the material basis for cells to implement various functions. In order to predict the type of membrane protein, which is a crucial fundamental research in the field of the structure and function of membrane protein, this paper introduced the position of amino acid and calculated multi-amino acid index correlation coefficients. Then it constructed a new type of membrane protein classification model that combines two feature classes and support vector machine (SVM). Under three typical methods (self-consistency, Jackknife and independent da...

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