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基于GM(2,1)的亚细胞定位预测
引用本文:林卫中,肖绚.基于GM(2,1)的亚细胞定位预测[J].计算机工程,2009,35(8):225-226.
作者姓名:林卫中  肖绚
作者单位:1. 景德镇陶瓷学院信息工程学院,景德镇,333403
2. 景德镇陶瓷学院机电系,景德镇,333403
基金项目:国家自然科学基金,江西省自然科学基金,江西省青年科学家(井岗之星)培养计划基金 
摘    要:对于蛋白质氨基酸序列,使用GM(2,1)模型的参数作为伪氨基酸成分,加上各氨基酸在序列中所占比例,构成蛋白质的灰色伪氨基酸成分表示。利用扩大协方差算法预测亚细胞定位,开发基于该方法的亚细胞定位预测服务器。在相同的数据集上,对比实验结果显示,该预测服务器在总体预测率上达到77.6%,比其他预测方法优越。相关的研究拓展了灰色理论在生物信息学上的应用。

关 键 词:亚细胞定位  灰色模型GM(2  1)  灰色伪氨基酸成分  亚细胞定位预测服务器
修稿时间: 

Subcellular Location Prediction Based on GM(2,1)
LIN Wei-zhong,XIAO Xuan.Subcellular Location Prediction Based on GM(2,1)[J].Computer Engineering,2009,35(8):225-226.
Authors:LIN Wei-zhong  XIAO Xuan
Affiliation:1. School of Information Engineering;Jingdezhen Ceramic Institute;Jingdezhen 333403;2. Dept. of Machine and Electron;Jingdezhen 333403
Abstract:The Grey Pseudo Amino Acid Component(Grey-PseAAC) is the combination of the protein amino acid component and the pseudo amino acid component which is derived from GM(2,1). The server is a predictor of protein subcellular location based on the Grey-PseAAC and the augmented covariant discriminant algorithm. The overall success rate is 77.6% by independent dataset applicationsof test. In contrast with the other predictors in the same dataset, the "Grey PortLoc predictor" is more effectively. The study develops...
Keywords:subcellular location  grey model GM(2  1)  Grey Pseudo Amino Acid Component(Grey-PseAAC)  subcellular location prediction server
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