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摘要:
采用机器学习中的支持向量机方法开发了小鼠泛素化位点预测新工具UbiqSite.采用6种编码方式表征泛素化位点周围序列模式,5折交叉检验和独立测试方法用于评价预测模型的表现.通过比较,支持向量机对CKSAAP编码的特征构建出的模型具有较好性能.独立测试结果显示,UbiqSite的Sn、Sp、Ac、MCC、AUC和AUC01值分别为0.682、0.795、0.739、0.480、0.758和0.019.此结果明显优于其他现有的预测模型.鉴于小鼠泛素化位点的预测精度较高,已具有实用价值,进一步构建了1个可供用户免费使用的网络服务器,网址为:http://systbio.cau.edu.cn/ubiqsite/index.php.
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文献信息
篇名 小鼠蛋白质泛素化位点的预测及分析
来源期刊 中国科技论文 学科 生物学
关键词 生物信息学 机器学习 蛋白质翻译后修饰 泛素化位点 预测
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 601-606
页数 6页 分类号 Q952.5
字数 4455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 杨世平 中国农业大学生物学院 7 11 2.0 3.0
2 赵佳楠 中国农业大学生物学院 1 0 0.0 0.0
3 陈嘉婧 中国农业大学生物学院 1 0 0.0 0.0
4 张子丁 中国农业大学生物学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
生物信息学
机器学习
蛋白质翻译后修饰
泛素化位点
预测
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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中国科技论文
月刊
2095-2783
10-1033/N
大16开
北京市海淀区中关村大街35号教育部科技发展中心
2006
chi
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