基于离散增量结合支持向量机方法的凋亡蛋白亚细胞位置预测

• 作者: 李前忠 杨科利 樊国梁 陈颖丽
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 凋亡蛋白 离散增量 支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 理论生物物理
• 页码范围: 192-198
• 页数: 7页
• 分类号: Q61
• 字数: 5301字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6737.2007.03.007

摘要

根据凋亡蛋白的亚细胞位置主要决定于它的氨基酸序列这一观点,基于局部氨基酸序列的n肽组分和序列的亲疏水性分布信息,采用离散增量结合支持向量机(ID_SVM)算法,对六类细胞凋亡蛋白的亚细胞位置进行预测.结果表明,在Re-substitution检验和Jackknife检验下,ID_SVM算法的总体预测成功率分别达到了94.6%和84.2%;在5-fold检验和10-fold检验下,其总体预测成功率也都达到了83%以上.通过比较ID和ID_SVM两种方法的预测能力发现,结合了支持向量机的离散增量算法能够改进预测成功率,结果表明ID_SVM是预测凋亡蛋白亚细胞位置的一种很有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李前忠	内蒙古大学理工学院物理系	87	366	11.0	15.0
2	樊国梁	内蒙古大学理工学院物理系	27	123	7.0	9.0
3	陈颖丽	内蒙古大学理工学院物理系	14	69	5.0	8.0
4	杨科利	内蒙古大学理工学院物理系	7	55	3.0	7.0