【摘 要】
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岭回归估计权重绝对值在一定程度上体现了对应特征作用大小,据此发展了基于岭回归(RR)和支持向量机(SVM)的高维特征选择算法.对苦味二肽(BTT)和细胞毒性T淋巴细胞(CTL)表位9
【机 构】
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湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室,湖南省植物病虫害生物学与防控重点实验室,湖南农业大学理学院
【基金项目】
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湖南省杰出青年科学基金(10JJ1005);教育部博士点基金(20124320110002)资助项目~~
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岭回归估计权重绝对值在一定程度上体现了对应特征作用大小,据此发展了基于岭回归(RR)和支持向量机(SVM)的高维特征选择算法.对苦味二肽(BTT)和细胞毒性T淋巴细胞(CTL)表位9肽两个肽体系,以氨基酸的531个物理化学性质参数直接表征肽结构,各获得1062、4779个初始特征;对训练集,初始特征以岭回归排序后序贯引入,当SVM留一法交叉测试(LOOCV)的均方误差(MSE)显著上扬时终止,最后以多轮末尾淘汰进一步精筛,分别获得7、18个物理化学意义明确的保留特征.基于保留特征与支持向量回归(SVR),对训练集建立定量构效关系(QSAR)模型,预测独立测试集,其拟合精度、留一法交叉测试精度、独立预测精度均优于现有文献报道结果.新方法运行速度快,选取的特征物理化学意义明确,解释性强,在肽、蛋白质定量构效关系建模等高维数据回归预测领域有较广泛应用前景.
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