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摘要:
提出一种新的能依据蛋白质序列自动地识别被查询蛋白质的四级结构类型的方法.首先采用伪特定位点记分矩阵方法(PsePSSM)提取蛋白质序列的特征.采用这种方法提取出的特征能尽可能多地反映蛋白质序列的原始信息如顺序和进化等信息.但随之产生的问题是特征维数很高,使得预测系统复杂化.因此,引入线性维数约简算法最大方差映射方法(MVP),它可以从高维的特征空间中提取出低维的关键特征.最后,在约简后的特征上再应用分类算法预测未知蛋白质的四级结构.试验结果表明,采用降维方法不但使得预测系统得到简化,同时还提高了分类性能.
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文献信息
篇名 基于线性降维方法的蛋白质四级结构类型预测
来源期刊 上海第二工业大学学报 学科 工学
关键词 蛋白质四级结构 同源寡聚蛋白质 分类 降维
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 12-17
页数 分类号 TP391|Q617
字数 3454字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨志珍 上海第二工业大学计算机与信息学院 7 24 2.0 4.0
2 王彤 上海第二工业大学计算机与信息学院 5 6 2.0 2.0
3 曹晓夏 上海第二工业大学计算机与信息学院 2 13 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
蛋白质四级结构
同源寡聚蛋白质
分类
降维
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海第二工业大学学报
季刊
1001-4543
31-1496/T
大16开
上海金海路2360号
1984
chi
出版文献量(篇)
1238
总下载数(次)
2
总被引数(次)
3532
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