基于支持向量机的整体分类器算法 预测酶蛋白质中四类简单超二级结构

• 作者: 胡秀珍 高苏娟
• 来源期刊: 计算生物学
• 学科: 工学
• 关键词: 酶蛋白质 超二级结构 矩阵打分 支持向量机 整体分类器
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 1-11
• 页数: 11页
• 分类号: TP39

摘要

酶是一种具有催化功能的蛋白质,研究酶蛋白质中的超二级结构对研究酶的结构及功能有重要作用。本文从酶蛋白质序列出发,首次对酶蛋白质中的四类简单超二级结构进行研究。以位点氨基酸及其紧邻关联为参数,选取五种序列片段截取方式,采用7-交叉检验,使用矩阵打分方法预测的结果不理想;将矩阵打分值作为特征参数输入支持向量机,并用整体分类器进行加权融合,得到了较好的预测结果,预测总精度达到72.64%,Matthew’s相关系数在0.57以上,因此,基于支持向量机的整体分类器方法是一种有效的预测酶蛋白质中超二级结构的方法。

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	内蒙古工业大学理学院	95	77	5.0	6.0
2	高苏娟	内蒙古工业大学理学院	9	8	2.0	2.0