基于分类器集成的跨膜蛋白两亲螺旋区域位置预测

郜法启; 於东军; 沈红斌

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基于分类器集成的跨膜蛋白两亲螺旋区域位置预测

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为提高跨膜蛋白两亲螺旋区域(Amphipathic helices,AHs)预测的精度,基于蛋白质位置特异性得分矩阵、二级结构以及疏水矩,提出了一种新的衡量两亲性的螺旋周期性(Helix periodicity,HP)特征;利用Mem Brain预测器滤除跨膜区域片段并使用下采样的方法,降低了AHs的搜索空间;在此基础上训练基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的集成分类器用于AHs预测。为了客观评价AHs的预测性能,首次构建了领域内较为完备可用的标准数据集。在此数据集上的实验结果表明所提方法优于其他AHs预测方法。

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来源
《南京理工大学学报：自然科学版》 |2016年第4期|431-437|共7页
作者
郜法启; 於东军; 沈红斌;
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作者单位

上海交通大学图像处理与模式识别研究所;

系统控制与信息处理教育部重点实验室;

南京理工大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
跨膜蛋白; 两亲螺旋区域; 位置特异性得分矩阵; 疏水矩; 分类器集成;

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