基于组合特征集成的蛋白质相互作用位点预测

• 作者: 崔娟 陈月辉
• 来源期刊: 济南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 蛋白质相互作用位点 特征 神经网络 集成
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 山东计算机学会211年学术年会征文
• 页码范围: 6-10
• 分类号: TP181
• 字数: 4063字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3559.2012.01.002

摘要

运用RBF神经网络预测蛋白质相互作用位点.首先提取序列谱、保守权重、熵值、复合物可及表面积和序列变化率等一系列蛋白质相互作用位点的关键特征.然后应用RBF神经网络以及它们的集成来对这些样本集进行训练与测试.使用10次交叉验证进行训练与测试,创建了4组具有对比性的蛋白质相互作用特征组合.实验中每加入一种新的特征时正确预测率都会相应的提高,特别是加入可及表面积和序列变化率特征时正确率提高幅度更大,表明利用多特征组合,结合RBF神经网络算法进行预测蛋白质相互作用位点的方法是正确有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈月辉	济南大学信息科学与工程学院	31	217	10.0	13.0
2	崔娟	济南大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0