【摘 要】
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【目的】蛋白质自由能不仅能准确地反应蛋白质的交互，而且对药物设计有巨大帮助。因此，选择建立精确的蛋白质自由能回归模型是非常有必要的。【方法】收集135对蛋白质复合物并
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西大学亚热带农业生物资源保护与利用国家重点实验室,广西医科大学信息与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61363025);广西自然科学基金重点项目(2013GXNSFDA019029)资助
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【目的】蛋白质自由能不仅能准确地反应蛋白质的交互，而且对药物设计有巨大帮助。因此，选择建立精确的蛋白质自由能回归模型是非常有必要的。【方法】收集135对蛋白质复合物并计算600个特征，通过最小冗余最大相关（mRMR)选择与蛋白质自由能显著相关的特征并去除冗余特征，从而得到最小冗余最大相关的特征集，用筛选后的特征建立6种回归模型，并对选择后的特征进行移除对比分析特征的重要性；最后通过10折交叉验证对比得到最佳模型，预测蛋白质自由能。【结果】相对于其它方法，本研究所建立的模型在预测135对蛋白质复合物的性能，
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