基于进化信息改进蛋白质定点突变稳定性预测准确率

• 作者: 刘建国 刘建荣 刘明 闫蓬勃
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 工学
• 关键词: 定点突变 编码策略 稳定性预测 神经网络 SVM
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 生物信息学
• 页码范围: 343-348
• 页数: 6页
• 分类号: TP319|O7
• 语种: 中文

摘要

定点突变后蛋白质稳定性的增加还是降低,是分子生物学和蛋白质工程的核心问题之一,也是目前生物信息学研究的重要领域.基于蛋白质序列信息对蛋白质定点突变后的稳定性进行预测的方法,因其简易、适用面广而得到广泛的研究应用.通过对编码策略(coding schemes)的探索,发现不同编码策略对预测准确率有较大影响,并发现基于进化信息的BLOSUM打分矩阵可以用于蛋白质定点突变稳定性预测,具有较高的预测准确率.应用基于BLOSUM62打分矩阵的神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)算法,可以改进蛋白质定点突变后稳定性的预测,而且ANN+BLOSUM62在1623条序列的数据集上的实测结果优于目前国际通用的几款预测软件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘明		36	188	6.0	13.0
2	闫蓬勃		4	7	1.0	2.0
3	刘建国		9	18	2.0	4.0
4	刘建荣		30	163	6.0	12.0