基于次生特征提取方法预测蛋白质同源寡聚体

• 作者: 张绍武 李启鹏 潘泉 陈伟
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 生物学
• 关键词: 同源寡聚体 支持向量机 特征提取 原生特征 次生特征
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 16-22
• 页数: 7页
• 分类号: Q617
• 字数: 4788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2010.01.04

摘要

寡聚蛋白质相对于单体蛋白质具有许多优势,广泛地参与多种生命活动.本文提出次生特征提取方法 , 使用支持向量机作为分类器, 采用" 一对一"的多类分类策略, 基于蛋白质一级序列提取特征方法 ,对四类同源寡聚体进行分类研究.结果 表明, 在Jackknife检验下, 基于次生特征和氨基酸组成成分特征构成的特征集, 加权情况下,其总分类精度最高达到了78.41%, 比氨基酸组成成分特征提高13.09%,比参考文献最好特征集BG提高了6.86%,比最好原生特征集CM1提高了5.53%.此结果 说明次生特征提取方法 对于蛋白质同源寡聚体分类是一种非常有效的特征提取方法 .

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘泉	西北工业大学自动化学院	544	9437	45.0	77.0
2	张绍武	西北工业大学自动化学院	66	809	14.0	26.0
3	陈伟	西北工业大学自动化学院	31	159	8.0	10.0
4	李启鹏	西北工业大学自动化学院	5	13	2.0	3.0