基于聚类的下采样及其在蛋白质-核苷酸绑定位点预测中的应用磁

• 作者: 石大宏
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 位置特异性得分矩阵 稀疏表示 基于聚类的下采样 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 972-975
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2646字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2015.06.007

摘要

蛋白质‐核苷酸绑定位点预测对于蛋白质功能研究和药物设计有极其重要的作用。单纯依赖生物学实验来获取绑定位点情况的成本大，耗时长。因此，使用模式识别的方法来进行蛋白质‐核苷酸预测越来越重要。蛋白质‐核苷酸绑定位点预测是一个典型的不平衡学习问题，为了保持样本的平衡性，在稀疏表示方法提取特征的基础上，使用基于聚类的下采样方法进行采样，然后用SVM进行蛋白质‐核苷酸绑定位点预测。实验结果说明了方法的可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石大宏	南京理工大学计算机科学与工程学院	3	8	2.0	2.0