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基于支持向量机的多类蛋白质折叠子预测
引用本文:张绍武,潘泉,张洪才,王海瑜,张敏贵. 基于支持向量机的多类蛋白质折叠子预测[J]. 西北工业大学学报, 2004, 22(2): 200-204
作者姓名:张绍武  潘泉  张洪才  王海瑜  张敏贵
作者单位:西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072
基金项目:西北工业大学博士生创新基金 (2 0 0 2 2 5 )
摘    要:基于支持向量机,以氨基酸组成成分、氨基酸组成成分与氨基酸残基指数自相关函数组合两种特征提取方法构成的特征向量表示蛋白质序列,对多类蛋白质折叠子问题进行了相关研究。结果表明,由氨基酸组成成分与氨基酸残基指数自相关函数组合构成的特征参数集(其参数集以符号HOPT、PARJ、PONP、WOLS表示),其预测精度比氨基酸组成成分特征参数集有不同程度的提高。对于独立测试样本集,HOPT、结果较好,采用“唯一的一对多”策略,其总预测精度为41.91%,比氨基酸组成成分提高6.94个百分点,这些结果说明自相关函数含有一定的蛋白质空间折叠信息,支持向量机对于小样本分类预测是一种非常有效的方法。

关 键 词:自相关函数,氨基酸组成成分,支持向量机,唯一的一对多,蛋白质折叠子
文章编号:1000-2758(2004)02-0200-05
修稿时间:2003-02-25

Prediction of Multi-Class Protein Folds by Using Support Vector Machine
Zhang Shaowu,Pan Quan,Zhang Hongcai,Wang Haiyu,Zhang Mingui. Prediction of Multi-Class Protein Folds by Using Support Vector Machine[J]. Journal of Northwestern Polytechnical University, 2004, 22(2): 200-204
Authors:Zhang Shaowu  Pan Quan  Zhang Hongcai  Wang Haiyu  Zhang Mingui
Abstract:
Keywords:auto-correlation function   amino acid composition   support vector machine   unique one-versus-others   protein fold
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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