使用核SVM和分割PSSM预测凋亡蛋白亚细胞位置

凋亡蛋白与人类的一些疾病密切相关。准确的获得凋亡蛋白的亚细胞位置对理解疾病的发病机制和药物研发有至关重要的作用。目前,研究者们主要是通过蛋白质序列获取特征信息,从而对蛋白质亚细胞位置进行预测定位并获得了较好的结果。在本文中,我们首先改进了PSSM特征提取方法,对PSSM按行分块以获得凋亡蛋白序列的局部信息,我们称之为SePSSM,其次加入7种物理化学性质对氨基酸分类获取凋亡蛋白序列的全局信息。最终将得到的两种特征融合输入到使用不同核函数的SVM中进行预测定位,预测结果通过Jackknife检验得到。实验结果表明,对PSSM进行分割要优于无分隔,RBF核函数要优于其他核函数,融合特征在ZD98和ZW225数据集上获得了较好的效果,这表明我们的方法是有效的。