基于支持向量机的癌细胞经典分泌蛋白与非经典分泌蛋白识别研究

• 作者: 余乐正 李东海 李益洲 柳凤娟 郭延芝
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 化学
• 关键词: 支持向量机 癌症 非经典分泌蛋白 位置特异性得分矩阵 信号肽
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 化学
• 页码范围: 152-156
• 页数: 5页
• 分类号: O604
• 字数: 3680字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2020.01.022

摘要

基于支持向量机算法,本文提出了一种能快速准确区分癌细胞经典分泌蛋白与非经典分泌蛋白的方法.通过严格的特征筛选,氨基酸组成、位置特异性得分矩阵和信号肽组成了最优特征集.测试集检测结果表明,本方法对癌细胞经典分泌蛋白与非经典分泌蛋白具有较强的区分能力,可为寻找到不同种类癌症间通用的生物标志物提供理论参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭延芝	四川大学化学学院	9	29	2.0	5.0
2	李益洲	四川大学化学学院	10	18	3.0	4.0
3	柳凤娟	贵州师范学院化学与材料学院	13	32	4.0	4.0
4	余乐正	贵州师范学院化学与材料学院	12	32	4.0	4.0
8	李东海	贵州师范学院化学与材料学院	2	1	1.0	1.0