MLEP:一种B细胞线性表位预测方法

• 作者: 成彬 羊红光
• 来源期刊: 河北工业科技
• 学科: 医学
• 关键词: 生物信息论与生物控制论 B细胞 线性表位预测 长短期记忆网络 多群集 特征选择
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 314-319
• 页数: 6页
• 分类号: R392.9
• 字数: 4997字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7535/hbgykj.2019yx05004

摘要

为了更快更准地确定B细胞线性表位,提出了一种新的预测方法——MLEP(Prediction of epitope based on MCFS and LSTM,MLEP)算法.采用5种性质氨基酸理化性质作为学习特征,利用多聚类特征选择算法进行特征选择,用降维后的数据作为输入,用长短期记忆网络进行训练,获得预测性能好的模型,对多聚类特征选择算法及MLEP算法的性能进行评价.对非冗余LBtope数据集进行多组实验,结果表明,使用多聚类特征选择算法降维到25时获取性能最优模型,多聚类特征选择算法比主成分分析法获得的模型准确率更高,基于MLEP算法获得的模型准确率达到94.81％.因此,MLEP算法能更好地预测B细胞线性表位,对于表位预测研究具有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	成彬	河北省科学院应用数学研究所	17	50	5.0	6.0
3	羊红光	河北省科学院应用数学研究所	10	23	3.0	4.0