基于统计特征的酶蛋白质中特殊模体βαβ的预测

• 作者: 冯振兴 姜卓 孙利霞 宋航宇 胡秀珍
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 生物学
• 关键词: βαβ模体 随机森林算法 氨基酸残基相互作用 离散增量值 矩阵打分值
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 658-668
• 页数: 11页
• 分类号: Q61
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1260.2013.30127

摘要

酶类是蛋白质中的重要组成部分,对其结构和功能的研究有重要的生物学意义.因此,作者对酶类蛋白质中的复杂超二级结构βαβ模体进行了统计分析和预测.建立了包含1141个酶蛋白质的βαβ模体数据库,通过统计分析,确定以loop-α-loop长10～26个氨基酸的βαβ模体为研究对象,以离散增量值、残基间的相互作用信息、预测的二级结构信息和矩阵打分值为特征参数,使用随机森林算法对βαβ模体进行预测,5交叉检验预测总精度为84.7％,相关系数达到0.686.将相同特征参数输入到支持向量机算法中,比较后发现随机森林算法得到的预测结果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡秀珍		95	77	5.0	6.0
2	孙利霞		3	0	0.0	0.0
3	姜卓		3	1	1.0	1.0
4	宋航宇		3	3	1.0	1.0
5	冯振兴		1	0	0.0	0.0