【摘 要】
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蛋白质亚细胞定位预测对蛋白质的功能、相互作用及调控机制的研究具有重要意义。本文基于物化性质和结构性质对氨基酸的约化,描述序列局部和全局信息的"组成"、"转换"和"分布
【机 构】
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青岛滨海学院,浙江理工大学生命科学学院
【基金项目】
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国家自然基金项目(61272312)资助
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蛋白质亚细胞定位预测对蛋白质的功能、相互作用及调控机制的研究具有重要意义。本文基于物化性质和结构性质对氨基酸的约化,描述序列局部和全局信息的"组成"、"转换"和"分布"特征,并利用氨基酸亲疏水性的数值统计特征,提出了一种新的蛋白质特征表示方法(NSBH)。分别使用三种分类器KNN、SVM及BP神经网络进行蛋白质亚细胞定位预测,比较了几种方法和特征融合方法的预测结果,显示融合特征表示及结合SVM分类器时能够达到更好的预测准确率。同时,还详细讨论了不同参数对实验结果的影响,具体的实验及比较结果显示了该方法的有效性。
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