PCA技术在二硫键连接模式预测中的应用研究

• 作者: 朱林 杨杰 沈红斌 裔东亮
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 生物学
• 关键词: 二硫键 主分量分析 支持向量回归
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 218-220,298
• 页数: 4页
• 分类号: Q51
• 字数: 3600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2010.02.052

摘要

关于二硫键是由蛋白质的两个半胱氨酸之间配对形成的一种共价键,可以存在于同一条蛋白质多肽键内,也可以存在于不同的多肽键之间.二硫键的形成是蛋白质折叠过程中的重要步骤,同时影响蛋白质折叠的速率和途径.因此利用计算机方法预测二硫键连接模式有非常重要的意义.采用一种新的方法预测二硫键连接模式.结合序列多重特征向量和通过PSIPRED得出的二级结构预测信息.由于原方法会产生高维数据,使用PCA进行降维,在降维后的低维数据上采用支持向量回归技术(SVR)来预测二硫键连接模式.结果显示,上述方法提高了预测精度.

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	沈红斌	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	15	184	7.0	13.0
3	朱林	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	6	158	4.0	6.0
4	裔东亮	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	1	1	1.0	1.0