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摘要:
特征向量的构造是蛋白质二级结构预测的一个关键间题. 现有的研究方法, 通常只使用BLOSUM62进化矩阵生成PSSM矩阵, 对蛋白质进化过程中存在的氨基酸残基突变现象缺乏考虑. 本文提出利用多重进化矩阵构造蛋白质特征向量, 其融合了不同进化时间的PSSM矩阵, 不仅能够很好地反映序列中氨基酸的位置信息, 而且能够反映序列进化过程中氨基酸位点发生突变产生的影响. 本文通过组合不同进化程度的矩阵来构造特征向量, 选用逻辑回归、随机森林和多分类支持向量机三种分类算法作为预测工具, 利用网格搜索法和交叉实验法优化参数, 在RS126、CB513和25PDB公用数据集上进行了若干组实验. 对比实验结果表明, 本文所提出基于多重进化矩阵的蛋白质特征向量构造方法能够有效提高蛋白质二级结构的预测精度.
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文献信息
篇名 基于多重进化矩阵的蛋白质特征向量构造方法
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 蛋白质结构预测 多重进化矩阵 逻辑回归 随机森林 多分类支持向量机
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 软件技术·算法
研究方向 页码范围 180-185
页数 6页 分类号
字数 5068字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-3254.2018.02.030
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研究主题发展历程
节点文献
蛋白质结构预测
多重进化矩阵
逻辑回归
随机森林
多分类支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
总被引数(次)
57078
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
山东省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Shandong Province
官方网址:http://kyc.wfu.edu.cn/second/wnfw/shandongshengzirankexuejijin.htm
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导