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基于机器学习的凋亡蛋白的亚细胞位点预测

Prediction of Subcellular Location for Apoptosis Proteins Based on Sequence Information
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摘要 准确预测凋亡蛋白的亚细胞位点有利于理解细胞死亡的机理和其生物学功能。本文利用裂解位点的蛋白质序列信息提出了一种新的凋亡蛋白的预测算法PSSP.对三个凋亡蛋白数据集进行Jackknife验证表明我们的方法得到了令人满意的结果。 Prediction of subcellular location for apoptosis proteins is helpful for understanding the mechanism of cell death and their biological functions. In this paper, a new apoptosis proteins localization algorithm, named PSSP, is proposed based on the predicted cleavage sites of primary protein sequences. Jackknife test on three datasets of apoptosis proteins demonstrated our method provides a satisfying performance.
作者 秦玉芳
出处 《价值工程》 2012年第30期325-326,共2页 Value Engineering
基金 上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金(B-8101-10-0006) 上海海洋大学博士科研启动基金(A-3613-09-000302)
关键词 凋亡蛋白 伪氨基酸组分 Jackknife检验 Apoptosis proteins Pseudo-amino acid composition Jackknife test
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Thompson, C.B., Apoptosis in the pathogenesis and treatment of disease. Science, 1995, 267(5203): 1456-1462.
  • 2Chou, K.C., Prediction of protein cellular attributes using pseudo-amino acid composition. Proteins, 2001, 43(3): 246-255.
  • 3Bickmore, W.; Sutherland, H. Addressing protein localization within the nucleus. EMBO J., 2002, 21: 1248-1254.
  • 4Chou, K.C., Prediction of protein cellular attributes using pseudo-amino acid composition. Proteins, 2001, 43(3): 246-255.

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