基于修正的伪氨基酸组成预测氧化还原酶辅酶类型

从序列出发快速确定氧化还原酶的辅酶依赖类型对于了解其结构和功能、催化机制及构建辅酶再生体系具有重要指导作用。对Chou提出的伪氨基酸组成方法进行了修正并用于提取氧化还原酶序列特征值,采用k-近邻算法预测其辅酶依赖类型。当λ=48,w=0.1时,10倍交叉验证结果表明:其ROC曲线下面积为0.9536,预测精度达92.0%,比最优条件下伪氨基酸组成预测精度提高了3.5%;与其他7种常见特征值提取方法相比,修正的伪氨基酸组成表现最好。结果表明从序列出发预测氧化还原酶辅酶依赖类型是可行的,且修正的伪氨基酸组成可望成为一种新的有效提取蛋白质序列特征值方法。

基于修正的伪氨基酸组成预测水解酶亚家族的研究

从序列出发预测水解酶亚家族类型具有重要意义。本文利用不同标度的伪氨基酸组成提取序列特征值,采用k-近邻算法预测水解酶亚家族类型。选择参数后,三种方法各自在最优运行参数下预测水解酶亚家族的准确率分别为:85.15%,82.65%和80.14%。其中以Z标度的伪氨基酸组成效果最佳,比氨基酸组成识别精度提高12.85%。本文研究结果说明从序列出发,预测水解酶亚家族是可行的,且修正的伪氨基酸组成可望成为一种新的有效提取蛋白质序列特征值的方法。