HIV-1蛋白酶切割位点预测研究

• 作者: 孙仁诚 范光鹏 邵峰晶
• 来源期刊: 青岛大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 长短时记忆递归神经网络 HIV-1蛋白酶 氨基酸
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化与计算机技术
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3862字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13306/j.1006-9798.2018.02.001

摘要

为有效减缓艾滋病毒在人体内的复制速度,本文利用长短时记忆递归神经网络,对HIV-1蛋白酶切割位点进行分类预测.使用长短时记忆递归神经网络模型作为主要分类模型,首先对氨基酸分别进行标准正交编码和TVD编码,作为分类模型的输入,模型结果的输出由1和-1表示,1表示可以被切割,-1表示不能被切割,最后对模型分别进行十折交叉验证和AUC评估,并以支持向量机模型作为对比模型进行分析.分析结果表明,在正交编码的条件下,用sigmoid激活函数长短时记忆递归神经网络的分类正确率和AUC值均为最佳,径向基函数支持向量机略高于线性支持向量机,线性长短时记忆递归神经网络分类正确率最低,有助于HIV-1蛋白酶抑制剂的研究.该研究具有一定的实际意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵峰晶	青岛大学计算机科学技术学院	54	396	11.0	18.0
2	孙仁诚	青岛大学计算机科学技术学院	56	250	10.0	14.0
3	范光鹏	青岛大学计算机科学技术学院	2	10	1.0	2.0