基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
蛋白质亚细胞定位信息对于确定蛋白质功能非常重要,它可以提供蛋白质在什么细胞环境下相互作用或与其它分子作用的信息,另外,如果知道蛋白质在细胞中的定位将有助于在细胞水平上理解复杂的蛋白质调控路径.面对后基因时代产生的海量蛋白质序列数据,迫切需要一些自动、快速、准确地确定蛋白质亚细胞定位的方法.为此,通过整合蛋白质进化保守信息,文章提出一种新的方法预测亚细胞定位.该方法基于Chou的伪氨基酸组成成分概念,应用改进的进化保守性算法计算蛋白质序列中每一个残基的保守值,从而使每一蛋白质序列可用基于小波多尺度能量而构建的特征向量来表示.另外,蛋白质序列还可用其它特征提取方法提取的特征向量来表示,如氨基酸组成成分、加权自相关函数和矩描述子.将这些特征向量输入到多类支持向量机分类器,通过积规则系统融合这四类特征分类器的分类结果.与他人结果相比,在Jackkife交叉验证下和独立样本测试下,该方法获得了较高的预测精度,说明提出的整合蛋白质进化保守性和多特征分类器融合思想,对于蛋白质亚细胞定位预测是有效的,可与现有方法互补.
推荐文章
蛋白质亚细胞定位预测的最近邻算法
生物信息学
蛋白质亚细胞定位
氨基酸组成
最近邻算法
蛋白质亚细胞定位预测研究综述
蛋白质亚细胞定位预测
特征表示
算法设计
算法测试
Web服务器
燕麦中蛋白质的提取、纯化及氨基酸成分分析
燕麦蛋白
复合酶
氨基酸
萃取
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于整合蛋白质进化保守性的伪氨基酸组成成分预测蛋白质亚细胞定位
来源期刊 生物物理学报 学科 生物学
关键词 进化信息 多尺度能量 加权自相关函数 矩描述子 融合 亚细胞定位
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 生物信息学
研究方向 页码范围 125-132
页数 8页 分类号 Q617
字数 语种 中文
DOI
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 李利珍 20 18 2.0 3.0
2 董自梅 15 99 6.0 9.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (34)
共引文献  (17)
参考文献  (23)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
1995(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
1996(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1997(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
1998(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
1999(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2000(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2001(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2002(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2003(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2004(5)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(1)
2005(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2006(9)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(5)
2007(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
进化信息
多尺度能量
加权自相关函数
矩描述子
融合
亚细胞定位
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
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
论文1v1指导