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摘要:
用支持向量机和贝叶斯两种方法对蛋白质四级结构进行分类研究.结果表明,基于支持向量机的分类结果最好,其10CV检验的总分类精度、正样本正确预测率、Matthes相关系数和假阳性率分别为74.2%、84.6%、0.474、38.9%;基于贝叶斯的分类结果没有支持向量机的分类结果好,但其10CV检验的假阳性率最低(15.9%).这些结果说明同源寡聚蛋白质一级序列包含四级结构信息,同时特征向量的确表示了埋藏在缔合亚基作用部位接触表面的基本信息.
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结合支持向量机和贝叶斯方法进行蛋白质二级结构预测
蛋白质二级结构
支持向量机
贝叶斯方法
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于支持向量机和贝叶斯方法的蛋白质四级结构分类研究
来源期刊 生物物理学报 学科 生物学
关键词 支持向量机 贝叶斯 蛋白质四级结构 亚基
年,卷(期) 2003,(2) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 171-175
页数 5页 分类号 Q617
字数 3067字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-6737.2003.02.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘泉 西北工业大学自动控制系 544 9437 45.0 77.0
2 张洪才 西北工业大学自动控制系 243 5379 38.0 64.0
3 张绍武 西北工业大学自动控制系 66 809 14.0 26.0
4 王海瑜 西北工业大学自动控制系 4 48 3.0 4.0
5 张云龙 西北工业大学自动控制系 15 62 3.0 7.0
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研究主题发展历程
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贝叶斯
蛋白质四级结构
亚基
研究起点
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期刊影响力
生物物理学报
双月刊
1000-6737
11-1992/Q
大16开
北京市朝阳区大屯路15号中国科学院生物物理研究所
1985
chi
出版文献量(篇)
1662
总下载数(次)
4
总被引数(次)
12572
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