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以位置特异性得分矩阵和基因本体为特征的蛋白质亚细胞定位预测
被引量:
1
1
作者
刘冰静
郭红
《福州大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第1期16-24,共9页
提出一种蛋白质亚细胞定位预测方法.该方法以位置特异性得分矩阵和基因本体抽取对应特征,结合支持向量机构建多标签分类模型.充分考虑了蛋白质进化信息对其亚细胞定位的影响,并基于文本分类中涉及到的卡方检验的对数变换思想,构建基因...
提出一种蛋白质亚细胞定位预测方法.该方法以位置特异性得分矩阵和基因本体抽取对应特征,结合支持向量机构建多标签分类模型.充分考虑了蛋白质进化信息对其亚细胞定位的影响,并基于文本分类中涉及到的卡方检验的对数变换思想,构建基因本体注释信息的加权系数对其进行加权处理,从而提高预测的准确率.采用支持向量机作为基分类器构建多标签分类模型,进一步提高预测的准确率.通过在目前该领域两个常用的真实数据集上进行的一系列测试结果表明,该方法能有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确率.
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关键词
定位预测
蛋白质亚细胞
位置特异性得分矩阵
基因本体
多标签分类
下载PDF
职称材料
题名
以位置特异性得分矩阵和基因本体为特征的蛋白质亚细胞定位预测
被引量:
1
1
作者
刘冰静
郭红
机构
福州大学数学与计算机科学学院
出处
《福州大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第1期16-24,共9页
基金
福建省自然科学基金资助项目(2012J05114)
福建省产学研重大专项基金资助项目(2012G106)
文摘
提出一种蛋白质亚细胞定位预测方法.该方法以位置特异性得分矩阵和基因本体抽取对应特征,结合支持向量机构建多标签分类模型.充分考虑了蛋白质进化信息对其亚细胞定位的影响,并基于文本分类中涉及到的卡方检验的对数变换思想,构建基因本体注释信息的加权系数对其进行加权处理,从而提高预测的准确率.采用支持向量机作为基分类器构建多标签分类模型,进一步提高预测的准确率.通过在目前该领域两个常用的真实数据集上进行的一系列测试结果表明,该方法能有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确率.
关键词
定位预测
蛋白质亚细胞
位置特异性得分矩阵
基因本体
多标签分类
Keywords
location predict
protein subeellular
position specific scoring matrix
gene ontology
multi-label classification
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
以位置特异性得分矩阵和基因本体为特征的蛋白质亚细胞定位预测
刘冰静
郭红
《福州大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017
1
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