基于全序列比对相似度预测信号肽

• 作者: 刘丹青 刘惠 杨杰 陈军
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 信号肽分类预测 生物信息学 全序列比对 支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 生物科学
• 页码范围: 11-15
• 页数: 5页
• 分类号: Q811.4
• 字数: 4023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.2008.01.003

摘要

针对信号肽预测问题,提出采用全序列比对度量序列相似度,以避免以往算法借助滑动窗将整个氨基酸序列分割成等长序列片断所导致的信息丢失及不平衡样本等问题.在此基础上证明基于全序列比对的相似度可嵌入欧式空间,进而借助支持向量机(SVM)进行分类预测.在目前广泛应用的Neilsen数据集上进行实验并与相关结果比较,结果表明所提出的算法确实可以保证稳定的高预测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	340	5370	35.0	58.0
2	陈军	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	135	1176	20.0	28.0
3	刘惠	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	3	29	2.0	3.0
4	刘丹青	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	1	14	1.0	1.0