k子串离散源结合加权KNN算法预测膜蛋白类型

姜彬; 王正华; 王勇献; 贺细平

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膜蛋白是生物膜功能的主要体现者,是细胞执行各种功能的物质基础,在细胞中发挥着至关重要的作用.分类预测未知类型的膜蛋白对于生物学相关研究具有指导性意义,是膜蛋白结构与功能研究领域的一项重要基础性工作.针对膜蛋白分类预测问题,利用k子串离散源的方法对膜蛋白序列进行特征提取,并融合最小离散增量方法和加权K近邻算法构建一种新型的膜蛋白分类预测模型,在自检验、Jackknife检验和独立测试集检验三种典型的检验方式下,预测准确率分别为99.95%、86.16%和98.36%.实验结果表明,k子串离散源方法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.

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来源
《激光生物学报》 |2009年第1期|121-127|共7页
作者
姜彬; 王正华; 王勇献; 贺细平;
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作者单位

国防科技大学计算机学院并行与分布处理国家重点实验室,湖南,长沙,410073;

国防科技大学计算机学院并行与分布处理国家重点实验室,湖南,长沙,410073;

国防科技大学计算机学院并行与分布处理国家重点实验室,湖南,长沙,410073;

国防科技大学计算机学院并行与分布处理国家重点实验室,湖南,长沙,410073;

湖南农业大学信息科学技术学院,湖南,长沙,410128;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物数学方法;
关键词
膜蛋白; k子串; 离散源; 离散增量; K近邻;

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