蛋白质中RNA-结合残基预测的随机森林模型

• 作者: 孙啸 郭静 马昕
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 随机森林 位置特异性矩阵 嵌套式交叉验证 RNA-结合残基
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 50-54
• 分类号: TP181
• 字数: 5253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2012.01.010

摘要

构建了用于预测蛋白质序列中RNA-结合残基的分类模型.在模型的特征提取方面,除了与功能相关的结构特征和序列正交编码信息以外,还提出了一个新颖的特征PSSM-PP.该特征不仅包含蛋白质序列的进化保守特征,还包含与蛋白质和RNA结合有关的氨基酸理化特征.在设计模型时,考虑到样本数据量大的问题,选用了快速的随机森林算法.该预测模型总体预测准确率达到87.02％,特异性达到95.62％,敏感性达51.16％,Matthew相关系数为0.533 6.此外,还构建了RNA结合残基的预测平台.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙啸	东南大学生物电子学国家重点实验室	71	488	12.0	20.0
2	郭静	东南大学生物电子学国家重点实验室	12	110	6.0	10.0
3	马昕	东南大学生物电子学国家重点实验室	4	29	3.0	4.0