【摘 要】
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目的:通过支持向量机算法预测蛋白质序列中的磷酸化修饰位点信息。方法:从最新版Swiss-Prot数据库中提取人类磷酸化数据并构建样本集,提取筛选四类序列特征并利用支持向量机
【基金项目】
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山东省重点研发计划重大科技创新工程(2019JZZY020101)
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目的:通过支持向量机算法预测蛋白质序列中的磷酸化修饰位点信息。方法:从最新版Swiss-Prot数据库中提取人类磷酸化数据并构建样本集,提取筛选四类序列特征并利用支持向量机算法进行预测。结果:十倍交叉验证结果表明,丝氨酸、苏氨酸、酪氨酸上的磷酸化修饰位点识别准确率分别达93.00%、82.25%、81.50%,马太相关系数(MCC)达0.86、0.65、0.63。独立测试集验证结果中识别准确率整体优于同类预测工具RF-Phos,苏氨酸样本集上性能表现最优,准确率达86.59%,MCC值达0.63。结论:通
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