基于分类器集成的跨膜蛋白两亲螺旋区域位置预测

为提高跨膜蛋白两亲螺旋区域(Amphipathic helices,AHs)预测的精度,基于蛋白质位置特异性得分矩阵、二级结构以及疏水矩,提出了一种新的衡量两亲性的螺旋周期性(Helix periodicity,HP)特征;利用Mem Brain预测器滤除跨膜区域片段并使用下采样的方法,降低了AHs的搜索空间;在此基础上训练基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的集成分类器用于AHs预测。为了客观评价AHs的预测性能,首次构建了领域内较为完备可用的标准数据集。在此数据集上的实验结果表明所提方法优于其他AHs预测方法。