基于加权PSSM直方图和随机森林集成的蛋白质交互作用位点预测

• 作者: 於东军 杨静宇 魏志森
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 蛋白质作用 位置特异性得分矩阵 加权得分矩阵直方图 随机森林 分类器集成
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 379-385
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5307字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2015.39.04.001

摘要

为了提高蛋白质相互作用位点预测的精度,该文基于蛋白质位置特异性得分矩阵( Position specific scoring matrix,PSSM) ,提出了一种新的加权得分矩阵直方图特征表示方法;针对训练数据的极端不平衡,结合下采样和分类器集成方法,训练随机森林集成分类器. 相对于传统的特征,该文所提新特征具有更低的维数,同时拥有更好的鉴别性. 分类器集成则缓解了下采样带来的信息丢失,并提高了分类精度. 实验结果验证了所述方法是有效的,在标准数据集上的结果优于其他最新的蛋白质相互作用位点预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静宇	南京理工大学计算机科学与工程学院	623	11098	50.0	74.0
2	於东军	南京理工大学计算机科学与工程学院	64	503	15.0	19.0
3	魏志森	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	9	1.0	1.0