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基于贝叶斯网的蛋白质相互作用位点预测
引用本文:王池社,程家兴,汪世义.基于贝叶斯网的蛋白质相互作用位点预测[J].微型电脑应用,2008,24(12):15-17.
作者姓名:王池社  程家兴  汪世义
作者单位:安徽大学智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039
基金项目:安徽省高校科研项目 , 安徽省高校省级自然科学基金  
摘    要:蛋白质相互作用位点研究在蛋白质功能分析及药物设计等方面有着重要的应用。文章以蛋白质中的氨基酸残基为研究对象,使用残基的溶剂可及表面积、进化保守性打分及残基的序列信息熵三个特征为特征集,构建了基于贝叶斯方法的蛋白质相互作用位点预测的贝叶斯分类预测器。方法有效的结合了蛋白质残基特征数据集经常性数据缺失的特点及贝叶斯网在处理不确定性数据方面的优点,通过对基准的71个蛋白质数据集进行实验,结果表明我们的分类器预测的有效性。

关 键 词:蛋白质  贝叶斯网  氨基酸残基  进化保守性

Interaction-site prediction for protein Based on Bayes Method
WANG Chi-she,WANG Shi-yi,CHENG Jia-xing.Interaction-site prediction for protein Based on Bayes Method[J].Microcomputer Applications,2008,24(12):15-17.
Authors:WANG Chi-she  WANG Shi-yi  CHENG Jia-xing
Affiliation:WANG Chi-she~(1,2),WANG Shi-yi~1,CHENG Jia-xing~1(1.Department of Computer Science , Technology,Chaohu College,Chaohu 238000,2.Key Laboratory of Computing Intelligence , Signal Processing,Anhui University,Ministry of Education,Hefei 230039,China)
Abstract:The research on protein-protein interaction siles has important application in the study of protein function analysis and drug design.Here we take the residue of protein as our research object,and take the accessible surface area of residue,residue conservation score and residue sequence entropy as our feature sets.A Bayesian classifier is constructed to infer protein interaction sites based on these feature sets.This method efficiently combined the characteristics of the protein's residue which often misse...
Keywords:Protein  Bayesian network  Residue of amino acid  Evolutionary conservation  
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