基于一种新的特征提取法和支持向量机的膜蛋白分类研究

• 作者: 张绍武 施建宇 潘泉 程咏梅
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 生物学
• 关键词: 加权自相关函数 特征提取 支持向量机 分类策略 膜蛋白
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 294-298
• 页数: 5页
• 分类号: Q617
• 字数: 4399字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4160.2006.04.002

摘要

引入加权思想,以一种新的特征提取法,即加权自相关函数,表示蛋白质序列,与支持向量机组合,并采用"一对多"、"一对一"分类策略对膜蛋白进行分类研究,结果有明显改善.在采用支持向量机算法及"一对多"分类策略下,加权自相关函数特征提取法的每一类别分类精度、Matthews相关系数和总分类精度都要高于氨基酸组成成分特征提取法相应的分类结果,其总分类精度和脂链锚锭蛋白的分类精度分别为87.98%、65.85%,比氨基酸组成成分特征提取法分别提高3.38、9.75个百分点;"一对一"策略的总分类精度可达到94.88%,比"一对多"策略提高6.9个百分点;支持向量机机器学习算法的分类能力优于贝叶斯协方差统计算法,其总分类精度比贝叶斯协方差算法最大可提高15.6个百分点.

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	西北工业大学自动化学院	544	9437	45.0	77.0
2	程咏梅	西北工业大学自动化学院	266	3802	27.0	51.0
3	张绍武	西北工业大学生命科学院	66	809	14.0	26.0
7	施建宇	西北工业大学自动化学院	19	166	6.0	12.0