用于T细胞表位预测的分类器集成方法

• 作者: 彭宏 曾安 潘丹 郑启伦
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: T细胞表位预测 粗糙集 规则获取 分类器集成
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 50-52
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.01.013

摘要

T细胞表位预测技术对于减少实验合成重叠肽,理解T细胞介导的免疫特异性和研制亚单位多肽及基因疫苗均有重要意义.为弥补已有基于机器学习方法的T细胞表位预测模型的可理解性的不足并进一步提高模型的预测精度,首先通过肽的预处理构建出了存储等长肽段的决策表,而后提出了基于粗糙集的分类器集成算法.该算法不但综合利用了基于信息熵的属性约简完备算法和其他属性约简算法的优势,而且将T细胞表位预测领域中的锚点知识融入到了属性值约简过程中.最后利用该算法来预测MHC Ⅱ类分子HLA-DR4(B1·0401)的结合肽,首次提取出了预测精度高且能帮助专家理解MHC分子与抗原肽的结合机理的产生式规则,为下一步的分子建模工作奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭宏	华南理工大学计算机科学与工程学院	188	2058	24.0	34.0
2	郑启伦	华南理工大学计算机科学与工程学院	103	1003	17.0	26.0
3	曾安	广东工业大学计算机学院	32	150	8.0	11.0