基于优化的GBM算法识别金属离子配体结合残基

徐爽; 胡秀珍; 张晓瑾; 孙锴

首页> 中文期刊> 《内蒙古工业大学学报：自然科学版》 >基于优化的GBM算法识别金属离子配体结合残基

基于优化的GBM算法识别金属离子配体结合残基

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

金属离子配体具有体积小、灵活等特点,与蛋白质结合有着不同于其它配体的特殊性,因此准确的识别金属离子配体结合位点具有极强的挑战性.本文基于蛋白质的一级序列信息,选取了氨基酸及其物化特征、预测的二级结构信息为基础参数,利用离散增量算法和位置权重矩阵打分算法将这些高维特征投影至20维的向量空间并作为预测特征参数输入优化的GBM算法中,对10种金属离子配体结合残基进行了5交叉检验预测,得到了好于前人的预测结果.结果发现:每种金属离子配体偏好的优化参数不同,优化的GBM算法能给出最佳的预测结果.

著录项

来源
《内蒙古工业大学学报：自然科学版》 |2019年第5期|328-339|共12页
作者
徐爽; 胡秀珍; 张晓瑾; 孙锴;
展开▼
作者单位

内蒙古工业大学理学院;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类偏微分方程;
关键词
金属离子配体; 结合残基; GBM算法; 最优算法参数;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于深度学习算法预测5种金属离子配体结合残基 [J] . 孙锴 ,胡秀珍 ,王子洋 . 内蒙古工业大学学报（自然科学版） . 2020,第006期
2. 基于组合的矩阵打分算法识别Na+和K+配体结合残基 [J] . 贾怀乐 ,曹晓勇 ,田耀宇 . 内蒙古工业大学学报（自然科学版） . 2016,第004期
3. 基于二十维组合特征的Naive Bayes Classifier预测金属离子配体的结合残基 [J] . 刘柳 ,张晓瑾 ,胡秀珍 . 内蒙古工业大学学报（自然科学版） . 2018,第005期
4. 基于CNN算法识别两类金属离子配体结合位点 [J] . 王子洋 ,胡秀珍 ,孙锴 . 内蒙古工业大学学报（自然科学版） . 2021,第003期
5. 基于SVM整体分类器的Ca2+和Mn2+r配体结合残基的识别 [J] . 张晓瑾 ,胡秀珍 ,曹晓勇 . 内蒙古工业大学学报（自然科学版） . 2017,第004期
6. 聚合物纳米膜承载类酶配体作为识别重金属离子的吸附剂 [C] . 李琳 ,李铁生 ,宋石 . 第二届全国涂料科学与技术会议 . 2010
7. 基于GBM算法识别蛋白质中金属离子配体的结合残基 [A] . 张晓瑾 . 2019

基于优化的GBM算法识别金属离子配体结合残基

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅