基于ACC变换和RFE算法的蛋白质亚核定位预测

获取真核细胞中细胞核内蛋白质定位的信息对注解蛋白质功能具有非常重要的意义。针对于利用计算方法预测蛋白质在亚核水平上的定位更具挑战性的问题,提出了基于自互协方差变换与递归特征消除预测蛋白质亚核定位的方法。该方法基于位置特异性得分矩阵利用自互协方差变换构建蛋白质序列的特征向量,采用递归特征消除法进行特征选择,选用支持向量机作为预测工具,并在两个经典数据集SC714和LD504上进行了夹克刀测试。实验结果表明,该方法比大多数已报道的预测方法具有更高的预测准确率。     

基于Visual Basic的智能粘贴软件(Smart-Stick)研发

学生成绩在线录入系统需要任课教师将每位学生的平时、期中、期末等诸多模块的成绩手动录入到网页表单中,如果选课人数过多,成绩录入工作将十分繁琐,且容易出错。利用表单之间光标切换转移的规律,结合Visual Basic 6.0编程语言,运用API函数和一些数据控件,以及Visual Basic与Excel连接的相关技术自主开发了一款智能粘贴软件(Smart-Stick)。该软件有效提高了高校教师成绩录入的效率和准确性。     

基于SVM-RFE算法的凋亡蛋白亚细胞定位预测

获取凋亡蛋白亚细胞定位的信息对揭示细胞程序性死亡的机制和注解蛋白质功能都具有非常重要的意义。鉴于实验方法确定亚细胞定位不仅费时费力而且代价过高,开发快速有效的计算方法预测亚细胞定位已成为生物信息学领域的重要研究内容之一。首先基于位置特异性得分矩阵提取氨基酸组分、二肽组分和自协方差变量等特征构建蛋白质序列的特征表示模型,然后采用递归特征消除法进行特征选择,最后选用支持向量机分类器在两个常用数据集上进行夹克刀检验。实验结果表明,该方法优于大多数已报道的预测方法,从而证明了其有效性。